Wydajność algorytmiczna

Wydajność algorytmu to miara tego, jak dobrze algorytm wykonuje dane zadanie w stosunku do wykorzystania zasobów. Wydajny algorytm wykonuje maksymalną ilość pracy przy użyciu najmniejszej ilości zasobów, takich jak czas, pamięć lub energia. Wydajność algorytmu można mierzyć w kategoriach złożoności czasowej i złożoności przestrzennej. W informatyce pojęcie wydajnego algorytmu jest często porównywane do "najlepszego" lub "optymalnego" algorytmu.

Złożoność czasowa jest miarą tego, ile czasu zajmuje algorytmowi wykonanie zadania w stosunku do rozmiaru jego danych wejściowych. Algorytm o złożoności czasowej O(n) oznacza, że jego wykonanie zajmuje liniową ilość czasu, gdzie n to rozmiar danych wejściowych. Algorytm o złożoności czasowej O(n^2) zajmuje kwadratową ilość czasu na obliczenia.

Złożoność przestrzenna jest miarą ilości pamięci zużywanej przez algorytm. Kryteria pamięciowe dla złożoności przestrzennej obejmują całkowitą złożoność przestrzenną (całkowita pamięć używana na końcu działania algorytmu), złożoność przestrzeni roboczej (maksymalna pamięć używana w danym okresie działania algorytmu) i złożoność przestrzeni pomocniczej (przestrzeń wymagana przez algorytm do jego nieprawidłowego działania). Podobnie jak złożoność czasowa, złożoność przestrzenna jest również wyrażana w notacji Big O.

Najbardziej wydajne algorytmy to te, które najlepiej wykorzystują przestrzeń i czas przeznaczony na każde zadanie. Oznacza to, że algorytm o niskiej złożoności czasowej i przestrzennej będzie lepszy od algorytmu o wysokiej złożoności czasowej i przestrzennej dla danego zadania. Wydajność algorytmu jest ważnym czynnikiem w ocenie wydajności programu lub aplikacji.