计算引论2-计算模型1课件.ppt
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- 计算 引论 模型 课件
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1、第二章 计算模型n计算复杂性nRAM机器(Random Access Machine)nRAM程序复杂性分析nRASP机器n图灵机模型n Lambda计算模型2.1 计算计算复杂性复杂性n设n为自然数,f(n)是n的一个函数。O 表示量级,令O(f(n)表示不超过f(n)数量级的量。n例:O(n)=常数,n1/2,3n,108n,在数量级上,这些量都不会超过变量n的量级。2.1 计算计算复杂性复杂性n例:O(n2)=O(n),O(n2/3),a n2+bn+c,.在数量级上这些量都不会超过变量n2的量级。即上述这些量的数量级可以用O(n2)来表示。n O(n)相对于 O(n2)可以忽略不计,表
2、示为 O(n)O(n2)2.1 计算计算复杂性复杂性n设:f(n)=aKnK+aK-1nK-1+a1n+a0 为n的K阶任意多项式,系数相对n来说是个常数。则:O(f(n)=O(nK),称O(nK)为多项式数量级。2.1 计算计算复杂性复杂性n量级演算性质:若A、B为量级,且AB,则 (1)ABB (2)有限个B相加,BBBB (3)任意常数与B相乘,kBB2.1 计算计算复杂性复杂性n求解问题 VS 识别语言(1)每个问题由多个例示集合而成;(2)每个例示可由符号串表示,构成符号串的基本符号给定;(3)一个问题可抽象为符号串的无穷集合;2.1 计算计算复杂性复杂性(4)符号串称为句子,所以问
3、题是句子的句子的集合集合,称为形式语言;(5)求解一个问题抽象为识别一个语言。2.1 计算计算复杂性复杂性n时间复杂性与空间复杂性(1)问题的规模用例示长度n刻画。(2)算法对时间的需求记为C(n),对空间的 需求记为S(n),它们都依赖于例示的长度n。2.1 计算计算复杂性复杂性(3)时间复杂性:设X是输入,|X|=n(指输入X的规模,n个基本符号),L(X)表示算法接受输入X执行计算需要的时间,则可把时间复杂性分为:n最坏情况时间复杂性n等概率时间复杂性n概率时间复杂性2.1 计算计算复杂性复杂性1)最坏情况时间复杂性 若 即对于长度为n的输入,最坏情况下应用多少时间,也称最坏情况时间复杂
4、性(worst-case)。)X(Lmax)n(C|X|n2.1 计算计算复杂性复杂性 例如对于n=3的情况,假设长度为3的输入共有6种,6种情况下运行时间最长为A,则C(3)=A。2.1 计算计算复杂性复杂性2)等概率时间复杂性 对于|X|=n,称为等概率时间复杂性(也称平均情况时间复杂性)。|X|nXn1)X(L)n(C3.1 计算计算复杂性复杂性Xn)X(L)X(p)n(C3)概率时间复杂性 对于|X|=n,称为概率时间复杂性,其中p(X)表示输入X的分布概率。2.1 计算计算复杂性复杂性 (4)空间复杂性,同上述讨论。讨论:最坏情况复杂性不太合理,但分析方便;平均情况复杂性则相反,比较
5、合理,但不易分析,目前使用大多为最坏情况复杂性。2.1 计算计算复杂性复杂性 (5)C(n)、S(n)具体的解析结果很难写出,故二式的分析仅停留在数量级的分析阶段。多项式时间复杂性是指存在常数K,使C(n)=O(nk)2.1 计算计算复杂性复杂性n一般而言,复杂度与N(问题规模)有关。nO(1):常量时间nO(N):线性时间,求解时间与问题规模呈线性关系nO(log N):求解时间与问题规模呈对数关系nO(N2):求解时间与问题规模呈二次方关系nO(eN):求解时间与问题规模呈指数关系2.1 计算计算复杂性复杂性n例如,对排序问题,如果我们只能通过元素间的相互比较来确定元素间的相互位置,而没有
6、其他的附加可用信息,则排序问题的复杂性是O(nlgn)。n但排序算法有很多,冒泡法是O(n2),快速排序平均情况下是O(nlgn)等等。2.1 计算计算复杂性复杂性n排序问题的复杂性是指在所有的解决该问题的算法中最好算法的复杂性。2.1 计算计算复杂性复杂性n计算复杂性,通俗说来,就是用计算机求解问题的难易程度。其度量标准:一是计算中执行的步数或指令条数(即时间复杂度),二是计算过程中所需要的存储单元数量(即空间复杂度)。2.1 计算计算复杂性复杂性n在采用图灵提出的理想化的计算模型即图灵机作为标准的计算工具的情况下,可以非形式化地定义如下几类计算问题:nP、NP、NP完全问题2.1 计算计算
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