1
00:00:07,720 --> 00:00:10,950
[Powered by Google Translate] আপনি সম্ভবত করেছি শুনে জনের একটি দ্রুত বা দক্ষ এলগরিদম সম্পর্কে কথা বলা

2
00:00:10,950 --> 00:00:13,090
আপনার জন্য বিশেষ টাস্ক নির্বাহ,

3
00:00:13,090 --> 00:00:16,110
কি ঠিক কিন্তু এটি একটি অ্যালগরিদম দ্রুত বা দক্ষ জন্য মানে?

4
00:00:16,110 --> 00:00:18,580
ওয়েল, এটা রিয়েল টাইমে একটি পরিমাপ বিষয়ে কথা বলছি না,

5
00:00:18,580 --> 00:00:20,500
ভালো যাও বা মিনিট.

6
00:00:20,500 --> 00:00:22,220
এর কারণ হল কম্পিউটার হার্ডওয়্যার

7
00:00:22,220 --> 00:00:24,260
সফ্টওয়্যার এবং অত্যন্ত তারতম্য.

8
00:00:24,260 --> 00:00:26,020
আমার প্রোগ্রাম এগুলি তুলনায় ধীর চালানো হতে পারে,

9
00:00:26,020 --> 00:00:28,000
কারণ আমি একটি পুরোনো কম্পিউটারে এটি হবে চলমান,

10
00:00:28,000 --> 00:00:30,110
বা কারণ আমি এরকম একটি অনলাইন ভিডিও গেম খেলার করা

11
00:00:30,110 --> 00:00:32,670
একই সময়ে, যা সব আমার মেমরি নুড়ি হয়,

12
00:00:32,670 --> 00:00:35,400
অথবা আমি বিভিন্ন সফটওয়্যার এর মাধ্যমে আমার প্রোগ্রাম হতে পারে চলমান

13
00:00:35,400 --> 00:00:37,550
যা মেশিনের সাথে যোগাযোগ পৃথক একটি নিম্ন পর্যায়ে.

14
00:00:37,550 --> 00:00:39,650
এটা আপেল এবং কমলা তুলনা করার মত.

15
00:00:39,650 --> 00:00:41,940
শুধু কারণ আমার ধীর গতির কম্পিউটার এখন আর লাগে

16
00:00:41,940 --> 00:00:43,410
তুলনায় পুলিশের একটি answer দিতে ফিরে

17
00:00:43,410 --> 00:00:45,510
কিন্তু আপনি আরো দক্ষ এলগরিদম আছে না মানে.

18
00:00:45,510 --> 00:00:48,830
>> সুতরাং, আমরা যেহেতু সরাসরি প্রোগ্রামের সাথে তুলনা করতে পারেন না runtimes

19
00:00:48,830 --> 00:00:50,140
সেকেন্ডের মধ্যে অথবা মিনিট,

20
00:00:50,140 --> 00:00:52,310
কিভাবে আমরা বিভিন্ন 2 আলগোরিদিম তুলনা

21
00:00:52,310 --> 00:00:55,030
নির্বিশেষে তাদের হার্ডওয়্যার অথবা সফ্টওয়্যার পরিবেশ?

22
00:00:55,030 --> 00:00:58,000
একটি আলগোরিদিমিক দক্ষতা পরিমাপ আরো অভিন্ন ভাবে তৈরি,

23
00:00:58,000 --> 00:01:00,360
কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা এবং mathematicians চিন্তিত আছে

24
00:01:00,360 --> 00:01:03,830
একটি প্রোগ্রাম asymptotic জটিলতা পরিমাপের জন্য ধারণা

25
00:01:03,830 --> 00:01:06,110
এবং একটি স্বরলিপি বলা 'বিগ Ohnotation'

26
00:01:06,110 --> 00:01:08,320
এই জন্য বর্ণনা.

27
00:01:08,320 --> 00:01:10,820
প্রথাগত সংজ্ঞা হয় যে একটা ফাংশন f (x)

28
00:01:10,820 --> 00:01:13,390
গ্রাম অর্ডার (x) উপর সঞ্চালিত হয়

29
00:01:13,390 --> 00:01:15,140
যদি কিছু বিদ্যমান? (x) মূল্য আছে, x এর ₀ এবং

30
00:01:15,140 --> 00:01:17,630
কিছু ধ্রুবক, সি, যার জন্য

31
00:01:17,630 --> 00:01:19,340
চ (x) কম বা সমান

32
00:01:19,340 --> 00:01:21,230
যে ধ্রুব বার g (x)

33
00:01:21,230 --> 00:01:23,190
জন্য সমস্ত x x ₀ তার চেয়ে অনেক বেশী.

34
00:01:23,190 --> 00:01:25,290
>> কিন্তু প্রথাগত সংজ্ঞা দ্বারা কাঁচুমাচু না দূরে করা হবে.

35
00:01:25,290 --> 00:01:28,020
কি আসলে এই কম তাত্ত্বিক পদ মানে?

36
00:01:28,020 --> 00:01:30,580
হ্যাঁ, এটি মূলত বিশ্লেষণ এর একটি উপায়

37
00:01:30,580 --> 00:01:33,580
কিভাবে দ্রুত একটি প্রোগ্রাম এর রানটাইম asymptotically বৃদ্ধি.

38
00:01:33,580 --> 00:01:37,170
অর্থাৎ, আপনার ইনপুট হিসাবে মাপ অনন্ত প্রতি বাড়ে,

39
00:01:37,170 --> 00:01:41,390
বলুন, আপনি মাপ 10 শ্রেণীবিন্যাস তুলনায় আয়তন 1000 শ্রেণীবিন্যাস বাছাই করছেন.

40
00:01:41,390 --> 00:01:44,950
কিভাবে আপনার প্রোগ্রামের রানটাইম না বাড়া?

41
00:01:44,950 --> 00:01:47,390
উদাহরণস্বরূপ, অক্ষরের সংখ্যা বেড়ে চলেছে কল্পনা

42
00:01:47,390 --> 00:01:49,350
একটি স্ট্রিং সহজ উপায়

43
00:01:49,350 --> 00:01:51,620
 দ্বারা সম্পূর্ণ পংক্তি মাধ্যমে হাঁটা

44
00:01:51,620 --> 00:01:54,790
চিঠি-দ্বারা অক্ষর এবং প্রতিটি অক্ষরের জন্য একটি পাল্টা যাও 1 যোগ.

45
00:01:55,700 --> 00:01:58,420
এই অ্যালগরিদম রৈখিক সময় চালানোর জন্য বলা হয়

46
00:01:58,420 --> 00:02:00,460
সঙ্গে অক্ষরের সংখ্যা সম্মান,

47
00:02:00,460 --> 00:02:02,670
'এন' পংক্তিতে.

48
00:02:02,670 --> 00:02:04,910
সংক্ষেপে, এটা হে (ঢ) রান.

49
00:02:05,570 --> 00:02:07,290
কেন এই?

50
00:02:07,290 --> 00:02:09,539
ওয়েল, এই পদ্ধতির ব্যবহার, সময় প্রয়োজন

51
00:02:09,539 --> 00:02:11,300
সমগ্র স্ট্রিং তর্ক করা

52
00:02:11,300 --> 00:02:13,920
সমানুপাতিক হয় অক্ষরের সংখ্যা যাও.

53
00:02:13,920 --> 00:02:16,480
একটি 20-পংক্তির মধ্যে অক্ষর সংখ্যা বেড়ে চলেছে

54
00:02:16,480 --> 00:02:18,580
দুইবার হিসাবে দীর্ঘ নিতে হিসাবে এটি প্রদর্শন করা হবে

55
00:02:18,580 --> 00:02:20,330
একটি 10-পংক্তির মধ্যে অক্ষর গণনা,

56
00:02:20,330 --> 00:02:23,000
কারণ আপনি সব অক্ষর তাকান আছে

57
00:02:23,000 --> 00:02:25,740
এবং প্রতিটি অক্ষর সময় তাকান একই পরিমাণ সময় লাগে.

58
00:02:25,740 --> 00:02:28,050
হিসাবে আপনি অক্ষরের সংখ্যা, বৃদ্ধি

59
00:02:28,050 --> 00:02:30,950
রানটাইম ইনপুট দ্বারা linearly বৃদ্ধি হবে.

60
00:02:30,950 --> 00:02:33,500
>> এখন, যদি আপনি যে রৈখিক সময় সিদ্ধান্ত কল্পনা,

61
00:02:33,500 --> 00:02:36,390
হে (ঢ), শুধু আপনার জন্য যথেষ্ট দ্রুত ছিল না?

62
00:02:36,390 --> 00:02:38,750
হতে পারে আপনি বিপুল পংক্তি সংরক্ষণ করছেন,

63
00:02:38,750 --> 00:02:40,450
এবং আপনি অতিরিক্ত সময় লাগবে সামর্থ নেই

64
00:02:40,450 --> 00:02:44,000
তাদের দ্বারা এক এক গণনা অক্ষরের সব তর্ক.

65
00:02:44,000 --> 00:02:46,650
সুতরাং, আপনি নতুন কিছু চেষ্টা সিদ্ধান্ত নেন.

66
00:02:46,650 --> 00:02:49,270
যদি আপনি ইতিমধ্যে অক্ষরের সংখ্যা সঞ্চয় ঘটতে পারে

67
00:02:49,270 --> 00:02:52,690
স্ট্রিং মধ্যে, একটি পরিবর্তনশীল নামক মধ্যে, বলে 'Len,'

68
00:02:52,690 --> 00:02:54,210
আগে থেকেই মধ্যে প্রোগ্রাম,

69
00:02:54,210 --> 00:02:57,800
আগে এমনকি আপনি আপনার স্ট্রিং খুবই প্রথম অক্ষরটি সঞ্চিত?

70
00:02:57,800 --> 00:02:59,980
তারপর সব, আপনি এখন যাও স্ট্রিং দ্বারা খুঁজে বের করতে চাই,

71
00:02:59,980 --> 00:03:02,570
চেক কি ভেরিয়েবলের মান হল.

72
00:03:02,570 --> 00:03:05,530
আপনি স্ট্রিং এ নিজেই সব তাকান আছে না,

73
00:03:05,530 --> 00:03:08,160
এবং Len মত একটি ভেরিয়েবলের মান অ্যাক্সেস বিবেচনা করা হয়

74
00:03:08,160 --> 00:03:11,100
একটি asymptotically ধ্রুবক সময় অপারেশন,

75
00:03:11,100 --> 00:03:13,070
অথবা O (1).

76
00:03:13,070 --> 00:03:17,110
কেন এই? ভাল, মনে রাখবেন কি asymptotic জটিলতা মানে.

77
00:03:17,110 --> 00:03:19,100
কিভাবে আকার হিসাবে রানটাইম পরিবর্তন

78
00:03:19,100 --> 00:03:21,400
আপনার উত্তরগুলি বৃদ্ধি?

79
00:03:21,400 --> 00:03:24,630
>> বলুন আপনি অক্ষরের একটি বড় পংক্তি সংখ্যা পেতে চেষ্টা করছিলেন.

80
00:03:24,630 --> 00:03:26,960
হ্যাঁ, এটি কিভাবে বড় পংক্তিটি করা কোন ব্যাপার না,

81
00:03:26,960 --> 00:03:28,690
এমনকি একটি মিলিয়ন অক্ষর দীর্ঘ,

82
00:03:28,690 --> 00:03:31,150
সমস্ত আপনি এই পদ্ধতির সঙ্গে স্ট্রিং এর দৈর্ঘ্য খুঁজে করতে চাই,

83
00:03:31,150 --> 00:03:33,790
যাও পরিবর্তনশীল Len মান পড়তে আউট হল,

84
00:03:33,790 --> 00:03:35,440
যা ইতিমধ্যে আপনি তৈরি করেছেন.

85
00:03:35,440 --> 00:03:38,200
ইনপুট দ্বারা, যে, আপনি স্ট্রিং খোঁজার চেষ্টা করছেন তার দ্বারা,

86
00:03:38,200 --> 00:03:41,510
কিন্তু কিভাবে দ্রুত আপনার সমস্ত প্রোগ্রাম রান এ প্রভাব ফেলে না.

87
00:03:41,510 --> 00:03:44,550
আপনার প্রোগ্রাম এই ভাগে এক পংক্তি চালানো সমানভাবে দ্রুত করবে

88
00:03:44,550 --> 00:03:46,170
এবং হাজার হাজার-পংক্তি,

89
00:03:46,170 --> 00:03:49,140
এবং যে কেন এই প্রোগ্রাম করা হবে ধ্রুবক সময় চলমান হিসাবে বলা

90
00:03:49,140 --> 00:03:51,520
সঙ্গে ইনপুট আকার সম্মান.

91
00:03:51,520 --> 00:03:53,920
>> অবশ্যই একটি অসুবিধা আছে.

92
00:03:53,920 --> 00:03:55,710
আপনি আপনার কম্পিউটারে অতিরিক্ত মেমরি স্পেস ব্যয়

93
00:03:55,710 --> 00:03:57,380
পরিবর্তনশীল সংরক্ষণ

94
00:03:57,380 --> 00:03:59,270
এবং অতিরিক্ত সময় এটি প্রদর্শিত হবে

95
00:03:59,270 --> 00:04:01,490
যাও পরিবর্তনশীল প্রকৃত সংগ্রহস্থল না,

96
00:04:01,490 --> 00:04:03,390
কিন্তু এখনও বিন্দু ঘোরা,

97
00:04:03,390 --> 00:04:05,060
কীভাবে আপনার দীর্ঘ স্ট্রিং ছিল

98
00:04:05,060 --> 00:04:07,600
কিন্তু এ সমস্ত স্ট্রিং দৈর্ঘ্যের উপর নির্ভর করে না.

99
00:04:07,600 --> 00:04:10,720
সুতরাং, এটা হে (1) বা ধ্রুবক সময় রান.

100
00:04:10,720 --> 00:04:13,070
অবশ্যই এই চাওয়ার কথা বলছেন না

101
00:04:13,070 --> 00:04:15,610
যে আপনার কোড পদক্ষেপ 1 রান,

102
00:04:15,610 --> 00:04:17,470
কিন্তু কোন ব্যাপার কতগুলি পদক্ষেপ এটা,

103
00:04:17,470 --> 00:04:20,019
যদি ইনপুট মাপ সঙ্গে পরিবর্তন হয় না,

104
00:04:20,019 --> 00:04:23,420
এটি এখনও asymptotically ধ্রুবক যা আমরা আউটপুট (1) হিসাবে চিত্রিত করা.

105
00:04:23,420 --> 00:04:25,120
>> আপনি সম্ভবত আপনি অনুমান করতে পারেন,

106
00:04:25,120 --> 00:04:27,940
বিভিন্ন বড় হে runtimes যাও সঙ্গে আলগোরিদিম পরিমাপ আছে.

107
00:04:27,940 --> 00:04:32,980
হে (ঢ) ² আলগোরিদিম হল আউটপুট (ঢ) আলগোরিদিম তুলনায় asymptotically মন্থর.

108
00:04:32,980 --> 00:04:35,910
অর্থাৎ, হিসাবে উপাদানের সংখ্যা (ঢ) বৃদ্ধি হয়,

109
00:04:35,910 --> 00:04:39,280
ঘটনাক্রমে হে (ঢ) ² আলগোরিদিম আরো সময় লাগবে

110
00:04:39,280 --> 00:04:41,000
তুলনায় হে (ঢ) আলগোরিদিম চালানোর.

111
00:04:41,000 --> 00:04:43,960
এই হে (ঢ) আলগোরিদিম সর্বদা দ্রুত চালানোর মানে এই নয়

112
00:04:43,960 --> 00:04:46,410
তুলনায় হে (ঢ) ² আলগোরিদিম, এমনকি একই পরিবেশ,

113
00:04:46,410 --> 00:04:48,080
একই হার্ডওয়্যারের.

114
00:04:48,080 --> 00:04:50,180
হয়তো ছোট জন্য ইনপুট মাপ,

115
00:04:50,180 --> 00:04:52,900
 হে (ঢ) ² আলগোরিদিম আসলে কাজ দ্রুত হতে পারে,

116
00:04:52,900 --> 00:04:55,450
কিন্তু, অবশেষে ইনপুট আকার হিসাবে, বৃদ্ধি

117
00:04:55,450 --> 00:04:58,760
প্রতি অনন্ত, হে (ঢ) ² এর এলগরিদম এর রানটাইম

118
00:04:58,760 --> 00:05:02,000
হে (ঢ) আলগোরিদিম রানটাইম অবশেষে গ্রাস করবে.

119
00:05:02,000 --> 00:05:04,230
ঠিক মত কোনো দ্বিঘাত গাণিতিক ফাংশন

120
00:05:04,230 --> 00:05:06,510
 কোন লিনিয়ার ফাংশন অবশেষে নাগাল ধরা হবে,

121
00:05:06,510 --> 00:05:09,200
কোন ব্যাপার একটি মাথার কত রৈখিক ফাংশন শুরু সঙ্গে শুরু হয় বন্ধ.

122
00:05:10,010 --> 00:05:12,000
আপনি যদি তথ্য বিশাল পরিমাণ সঙ্গে কাজ করছি,

123
00:05:12,000 --> 00:05:15,510
আলগোরিদিম হে যে চালানোর (ঢ) সত্যিই ² এর সময় শেষ পর্যন্ত গতি আপনার প্রোগ্রাম বন্ধ করে করতে পারেন,

124
00:05:15,510 --> 00:05:17,770
কিন্তু ইনপুট জন্য ছোট আকারের,

125
00:05:17,770 --> 00:05:19,420
আপনি সম্ভবত এমনকি লক্ষ্য করবেন.

126
00:05:19,420 --> 00:05:21,280
>> অন্য asymptotic জটিলতা হয়,

127
00:05:21,280 --> 00:05:24,420
লগারিদমিক সময়, হে (log n).

128
00:05:24,420 --> 00:05:26,340
একটি অ্যালগরিদম যে এই দ্রুত সঞ্চালিত একটি উদাহরণ

129
00:05:26,340 --> 00:05:29,060
হয় ক্লাসিক বাইনারি অনুসন্ধান অ্যালগোরিদম,

130
00:05:29,060 --> 00:05:31,850
জন্য একটি উপাদানের ইতিমধ্যে-অনুসারে সাজানো তালিকা একটি উপাদান খুঁজে পেতে.

131
00:05:31,850 --> 00:05:33,400
>> যদি আপনি কি বাইনারি অনুসন্ধান আছে না,

132
00:05:33,400 --> 00:05:35,170
আমি এটা আপনার জন্য সত্যিই দ্রুত ব্যাখ্যা করব.

133
00:05:35,170 --> 00:05:37,020
চলুন শুরু করা যাক আপনি বলতে নম্বর 3 খুঁজছেন

134
00:05:37,020 --> 00:05:40,200
পূর্ণসংখ্যার মধ্যে এই অ্যারে.

135
00:05:40,200 --> 00:05:42,140
এটা অ্যারের মধ্যম উপাদান এ দেখায়

136
00:05:42,140 --> 00:05:46,830
জিজ্ঞেস করে, "কি উপাদান আমি চাই চেয়ে বড়, সমান, যাও বা এই কম?"

137
00:05:46,830 --> 00:05:49,150
এটি যদি সমান, তারপর মহান. আপনি উপাদান পাওয়া গেছে, এবং আপনি সম্পন্ন করেছেন.

138
00:05:49,150 --> 00:05:51,300
এটি যদি বেশী থাকে, তাহলে আপনি জানেন উপাদান

139
00:05:51,300 --> 00:05:53,440
অ্যারের ডান পাশ করা হয়েছে,

140
00:05:53,440 --> 00:05:55,200
এবং শুধুমাত্র আপনি যে ভবিষ্যতে এ প্রত্যাশা করতে পারেন,

141
00:05:55,200 --> 00:05:57,690
এবং যদি এটা ছোট তারপর, আপনি কি জানেন এটি বাম দিকে করা আছে.

142
00:05:57,690 --> 00:06:00,980
এই প্রক্রিয়া পুনরাবৃত্তি করা হয় তাহলে ছোট আকারের সঙ্গে অ্যারে

143
00:06:00,980 --> 00:06:02,870
পর্যন্ত সঠিক উপাদান পাওয়া যায়.

144
00:06:08,080 --> 00:06:11,670
>> এই ক্ষমতাশালী আলগোরিদিম অর্ধেক প্রতিটি অপারেশন সঙ্গে অ্যারের আকার মধ্যেও.

145
00:06:11,670 --> 00:06:14,080
সুতরাং, একটি আকার 8 সাজানো অ্যারের মধ্যে একটি উপাদান খুঁজে,

146
00:06:14,080 --> 00:06:16,170
সর্বাধিক (₂ 8 লগ ইন),

147
00:06:16,170 --> 00:06:18,450
এইসব কাজকর্ম বা 3,

148
00:06:18,450 --> 00:06:22,260
মধ্যম উপাদান পরীক্ষণের পরে, অর্ধেক অ্যারের কাটা প্রয়োজন হবে,

149
00:06:22,260 --> 00:06:25,670
যেহেতু আকার 16 শ্রেণীবিন্যাস লাগে (₂ 16 লগ ইন),

150
00:06:25,670 --> 00:06:27,480
বা 4 অপারেশন.

151
00:06:27,480 --> 00:06:30,570
যে মাত্র 1 দ্বিগুণ আকার অ্যারের জন্য আরো অপারেশন.

152
00:06:30,570 --> 00:06:32,220
অ্যারের আকার দ্বিত্ব

153
00:06:32,220 --> 00:06:35,160
এই কোড দ্বারা শুধুমাত্র 1 চাঙ্গড় রানটাইম বাড়ে.

154
00:06:35,160 --> 00:06:37,770
আবার, মধ্যম উপাদান তালিকা পরীক্ষণ, তারপর বিদারক.

155
00:06:37,770 --> 00:06:40,440
সুতরাং, এটি লগারিদমিক সময় কাজ করতে এর বলেন,

156
00:06:40,440 --> 00:06:42,440
হে (log n).

157
00:06:42,440 --> 00:06:44,270
কিন্তু, আপনি বলার অপেক্ষা করুন,

158
00:06:44,270 --> 00:06:47,510
কিন্তু উপর নির্ভর করে না যেখানে এই উপাদান আপনি যা খুঁজছেন তা তালিকার মধ্যে হয়?

159
00:06:47,510 --> 00:06:50,090
যদি আপনি প্রথম উপাদান তাকান সঠিক হতে হয়?

160
00:06:50,090 --> 00:06:52,040
তারপর, এটা শুধুমাত্র 1 অপারেশন লাগে,

161
00:06:52,040 --> 00:06:54,310
কোন ব্যাপার কিভাবে বড় তালিকা.

162
00:06:54,310 --> 00:06:56,310
>> ওহ, এটা কেন কম্পিউটার বিজ্ঞানীরা আরো পদ আছে

163
00:06:56,310 --> 00:06:58,770
জন্য asymptotic জটিলতা যা সর্বোত্তম ক্ষেত্রে প্রতিফলিত

164
00:06:58,770 --> 00:07:01,050
এবং worst-ক্ষেত্রে একটি আলগোরিদিম পারফরমেন্স.

165
00:07:01,050 --> 00:07:03,320
আরো সঠিকভাবে, উচ্চ এবং নিম্ন কোট

166
00:07:03,320 --> 00:07:05,090
উপর রানটাইম.

167
00:07:05,090 --> 00:07:07,660
বাইনারি অনুসন্ধান জন্য সেরা ক্ষেত্রে, আমাদের উপাদান হল

168
00:07:07,660 --> 00:07:09,330
মধ্যম অধিকার আছে,

169
00:07:09,330 --> 00:07:11,770
এবং আপনি ধ্রুবক সময়ের মধ্যে তা পেতে,

170
00:07:11,770 --> 00:07:14,240
কোন ব্যাপার কিভাবে বড় অ্যারের বিশ্রাম হয়.

171
00:07:15,360 --> 00:07:17,650
এই চিহ্ন ব্যবহার করা হয় Ω জন্য.

172
00:07:17,650 --> 00:07:19,930
সুতরাং, এই অ্যালগরিদম Ω (1) চালানোর জন্য বলা হয়.

173
00:07:19,930 --> 00:07:21,990
সেরা ক্ষেত্রে, এটা উপাদান দ্রুত খুঁজে বের করে,

174
00:07:21,990 --> 00:07:24,200
কোন ব্যাপার কিভাবে অ্যারে বড় হয়,

175
00:07:24,200 --> 00:07:26,050
কিন্তু খারাপ কেস,

176
00:07:26,050 --> 00:07:28,690
এটি বিভক্ত চেক সঞ্চালন (লগ ঢ) আছে

177
00:07:28,690 --> 00:07:31,030
অ্যারের মধ্যে ডান উপাদান খুঁজে পেতে.

178
00:07:31,030 --> 00:07:34,270
সবচেয়ে-ক্ষেত্রে উপরের কোট বড় "O" কে আপনি কি জানেন যে ইতিমধ্যে সঙ্গে উল্লেখ করা হয়.

179
00:07:34,270 --> 00:07:38,080
সুতরাং, এটা হে (log n), কিন্তু Ω (1).

180
00:07:38,080 --> 00:07:40,680
>> একটি রৈখিক অনুসন্ধান, এর বিপরীতে,

181
00:07:40,680 --> 00:07:43,220
যা আপনি অ্যারের প্রতিটি উপাদান ভিতর দিয়ে হেটে যেতে

182
00:07:43,220 --> 00:07:45,170
এক আপনি খুঁজে পান,

183
00:07:45,170 --> 00:07:47,420
সেরা Ω (1) এ.

184
00:07:47,420 --> 00:07:49,430
আবার, প্রথম উপাদান চান.

185
00:07:49,430 --> 00:07:51,930
সুতরাং, এটি কিভাবে বড় অ্যারে হয় না ব্যাপার.

186
00:07:51,930 --> 00:07:54,840
সবচেয়ে খারাপ ক্ষেত্রে, এটা অ্যারের মধ্যে শেষ উপাদান.

187
00:07:54,840 --> 00:07:58,560
সুতরাং, আপনি সমস্ত অ্যারের মধ্যে n উপাদানের মাধ্যমে সেটা খুঁজে পেতে হেঁটে যাওয়ার আছে,

188
00:07:58,560 --> 00:08:02,170
যদি আপনি একটি 3 খুঁজছেন কথা আমার ভালো লাগে.

189
00:08:04,320 --> 00:08:06,030
সুতরাং, এটা হে (ঢ) সময় রান

190
00:08:06,030 --> 00:08:09,330
কারণ এটা আনুপাতিক অ্যারের মধ্যে উপাদান সংখ্যা.

191
00:08:10,800 --> 00:08:12,830
>> আরও একটি চিহ্ন ব্যবহার করা হয় Θ.

192
00:08:12,830 --> 00:08:15,820
এটি ব্যবহৃত আলগোরিদিম যেখানে ভাল এবং খারাপ ক্ষেত্রে বর্ণনা করা যেতে পারে

193
00:08:15,820 --> 00:08:17,440
একই.

194
00:08:17,440 --> 00:08:20,390
এটি স্ট্রিং দৈর্ঘ্য আলগোরিদিম সম্পর্কে আমরা কথা বললাম তার আগে ক্ষেত্রে.

195
00:08:20,390 --> 00:08:22,780
মানে, যদি আমরা একটি পরিবর্তনশীল মধ্যে এটি পূর্বে সংরক্ষণ

196
00:08:22,780 --> 00:08:25,160
আমরা পংক্তিটি সংরক্ষণ করে এবং তা পরবর্তী সময় ধ্রুবক অ্যাক্সেস.

197
00:08:25,160 --> 00:08:27,920
কোন ব্যাপার কি নম্বর

198
00:08:27,920 --> 00:08:30,130
আমরা যে ভেরিয়েবলের মধ্যে সংরক্ষণ করছি, আমরা তা পর্যবেক্ষণ করতে হবে.

199
00:08:33,110 --> 00:08:35,110
সেরা ক্ষেত্রে, আমরা এটি তাকান

200
00:08:35,110 --> 00:08:37,120
এবং স্ট্রিং এর দৈর্ঘ্য খুঁজে.

201
00:08:37,120 --> 00:08:39,799
সুতরাং Ω (1) বা সেরা-ক্ষেত্রে সময় ধ্রুবক.

202
00:08:39,799 --> 00:08:41,059
লক হয়,

203
00:08:41,059 --> 00:08:43,400
আমরা এটি তাকান এবং string এর দ্বারা খুঁজে.

204
00:08:43,400 --> 00:08:47,300
সুতরাং, হে (1) বা খারাপ ক্ষেত্রে সময় ধ্রুবক.

205
00:08:47,300 --> 00:08:49,180
ভাল এবং খারাপ কেস ক্ষেত্রে যেহেতু সুতরাং, একই,

206
00:08:49,180 --> 00:08:52,520
এই বলেন Θ (1) সময় চালানোর জন্য করা যেতে পারে.

207
00:08:54,550 --> 00:08:57,010
>> সংক্ষেপে বলা যায়, আমরা কোড দক্ষতা সম্পর্কে কারণ ভাল উপায় আছে

208
00:08:57,010 --> 00:09:00,110
ছাড়া বাস্তব সময় তারা চালানোর নিতে সম্পর্কে কিছু বুদ্ধিমান,

209
00:09:00,110 --> 00:09:02,270
যা বাইরে অনেক কারণের দ্বারা প্রভাবিত হয়,

210
00:09:02,270 --> 00:09:04,190
সহ বিভিন্ন হার্ডওয়্যার, সফ্টওয়্যার,

211
00:09:04,190 --> 00:09:06,040
অথবা আপনার কোড সুনির্দিষ্ট.

212
00:09:06,040 --> 00:09:08,380
এছাড়াও, আমাদের কি ঘটবে সম্পর্কে ভাল কারণ করতে পারবেন

213
00:09:08,380 --> 00:09:10,180
যখন ইনপুট বৃদ্ধির মাপ.

214
00:09:10,180 --> 00:09:12,490
>> আপনি যদি আউটপুট (ঢ) ² আলগোরিদিম মধ্যে চালাচ্ছেন,

215
00:09:12,490 --> 00:09:15,240
বা তার থেকেও খারাপ, একটি আউটপুট (2 ⁿ) এলগরিদম,

216
00:09:15,240 --> 00:09:17,170
দ্রুততম ক্রমবর্ধমান ধরন,

217
00:09:17,170 --> 00:09:19,140
আপনি কি সত্যিই ধীর গতি লক্ষ্য করা শুরু করব

218
00:09:19,140 --> 00:09:21,220
যখন আপনি শুরু তথ্য বড় পরিমাণে কাজ.

219
00:09:21,220 --> 00:09:23,590
>> এটা asymptotic জটিলতা. ধন্যবাদ.