Rivojlantirish vazirligi muhammad alxorazmiy nomidagi toshkent axborot texnologiyalari universiteti qarshi filiali telekommunikatsion texnalogiyalari va kasbiy ta

O’ZBEKISTON RESPUBLIKASI AXBOROT TEXNOLOGIYALARI VA KOMMUNIKATSIYALARNI
RIVOJLANTIRISH VAZIRLIGI MUHAMMAD ALXORAZMIY NOMIDAGI TOSHKENT AXBOROT
TEXNOLOGIYALARI UNIVERSITETI QARSHI FILIALI “TELEKOMMUNIKATSION
TEXNALOGIYALARI VA KASBIY TA'LIM" FAKULTETI TT-11-21 guruh 2-bosqich talabasi
“ALGORITMLARNI LOYIHALASH" fanidan Tayyorlagan
MUSTAQIL ISH-1
BAJARDI: Ismoilova. M
TEKSHIRDI: Abdullayev . R

MAVZU:
Algoritm murakkabligining statik va dinamik o‘lchovlari. Vaqt va xotira hajmi bo‘yicha qiyinchiliklar. Algoritmlarni eng yomon va o‘rtacha holatlarda baholash. Algoritmlarni vaqt va hajmiy murakkabligini baholashda tekis va logorifmik solishtirma mezonlari. Ketma – ketliklar, to’plamlar, daraxtlar, graflarni ifodalash usullari. Taqribiy integrallash usullarini aniqligi va hisoblash hajmi bo‘yicha taqqoslash. Algebraik va transtsendent tenglamalarni taqribiy yechish usullarini yaqinlashish tezligi bo‘yicha baholash. Chiziqli algebraik tenglamalar sistemalarini taqribiy yechish usullari. Yaqinlashish shartlari.
1.Agoritm murakkabligini static va dinamik o’lchovlari.
Vaqt va hajm bo’yicha qiyinchiliklar
Mavjud algoritmlarning ko’pchilig xotira va tezlik o’rtasida tanlovni taklif 
qiladi. Masala tez ishlashi va katta xotira egallashi yoki sekin ishlashi va kichik 
xotira hajmini egallashi mumkin. Bu holatda eng odatiy misollardan biri eng 
qisqa masofani topish masalasi bo’la oladi. Bunda siz o’zaro bog’liq bo’lgan 
shahar orasidagi istalgan ikki nuqta orasidagi eng qisqa masofani topishingiz 
kerak bo’ladi. Bunda biz barcha nuqtalar orasidagi qisqa masofalarni aniqlab 
ularni jadval shaklida saqlab qo’yishimiz mumkin. Va biz eng qisqa masofani 
aniqlashimizga 
to’g’ri kelganda shunchaki jadvaldan ma’lumotni olib 
qo’yishimiz mumkin bo’ladi. 
Natijani shu zahoti olishimiz mumkin, ammo bu juda katta hajm talab 
qiladi. Masalan biror katta xaritada 10 minglab nuqtalar bo’lishi mumkin va 
bizning jadvalimiz buning uchun 
10 milliarddan ortiq ma’lumotni saqlashiga 
to’g’ri keladi va bu taxminan 10GB ga yaqin xotirani band etishi mumkin. 
Ushbu holatdan hajm-vaqt murakkabligi kelib chiqadi. Shunda algoritm 
vaqt bo’yicha ishlash tezligi yoki hajm bo’yicha ishlash tezligi bilan baholanadi. 
Biz asosiy e’tiborni vaqt bo’yicha murakkablikka qaratamiz lekin shu 
bilan birga foydalaniladigan xotira hajmini ham aniq belgilashimizga to’g’ri 
keladi. 
2.Algoritmlarni eng yomon va o’rtacha holatlarda baholash

Bitta masalani hal qilish uchun turli xil algoritmlarni ko'rib chiqsak, ular qancha hisoblash resurslarini (ishlash vaqti, xotira) talab qilishini tahlil qilish va eng samaralisini tanlash foydalidir. Albatta, biz hisoblashning qaysi turidan foydalanilganligi to'g'risida kelishib olishimiz kerak .. Algoritmning ishlash vaqti bilan biz bajaradigan elementar qadamlar sonini tushunamiz. Aytaylik, psevdokodning bir qatorida belgilangan miqdordagi operatsiyalar talab qilinadi (masalan, ba'zi murakkab harakatlarning og'zaki tavsifi bo'lmasa - masalan, "hamma nuqtalarni x-koordinata bo'yicha saralash"). Qo'ng'iroq qilish (qo'ng'iroq qilish) protsedurasini (ma'lum miqdordagi operatsiyalarni oladi) va uning bajarilishini (bajarilishini) farqlashingiz kerak, ular uzoq davom etishi mumkin.
Algoritmning murakkabligi bu vazifaning o'lchamiga qarab talab qilinadigan manbaning kattaligi tartibini (vaqt yoki qo'shimcha xotira) aks ettiradigan qiymatdir.

Shunday qilib, biz algoritmning vaqtinchalik T (n) va fazoviy V (n) murakkabligini ajratamiz. Murakkablikni baholashni ko'rib chiqishda biz vaqtinchalik murakkablikdan foydalanamiz. Fazoviy murakkablik ham shunga o'xshash tarzda baholanadi. Baholashning eng oson usuli bu eksperimental usul, ya'ni algoritmni dasturlash va natijada olingan dasturni bir nechta vazifalar bo'yicha bajarish, dasturlarning bajarilish vaqtini baholash. Biroq, bu usul bir qator kamchiliklarga ega. Birinchidan, eksperimental dasturlash, ehtimol qimmat jarayon. Ikkinchidan, shuni yodda tutish kerakki, dasturlarning bajarilish vaqtiga quyidagi omillar ta'sir qiladi:

. Dastur algoritmining vaqt murakkabligi;
2. bajariladigan dasturning kompilyatsiya qilingan kodining sifati;
3. Dasturni bajarish uchun ishlatiladigan mashina ko'rsatmalari.
Ikkinchi va uchinchi omillarning mavjudligi algoritmning vaqt murakkabligini o'lchashning tipik birliklaridan foydalanishga imkon bermaydi (soniya, millisekundlar va boshqalar), chunki agar siz turli xil dasturchilar (har bir algoritmni kim dasturlasa) bir xil algoritm uchun har xil baholarni olish mumkin. o'z), turli xil kompilyatorlar va turli xil kompyuterlar.
Ko'pincha, algoritmning vaqt murakkabligi kiritish hajmiga bog'liq. Odatda algoritmning vaqt murakkabligi n o'lchamidagi kirish ma'lumotlarini T (n) tartibiga to'g'ri keladi, deyiladi. Amaliyotda T (n) ning aniq qiymatini aniqlash juda qiyin. Shuning uchun ular O-simvolizmidan foydalanib, asimptotik munosabatlarga murojaat qilishadi.
Keyinchalik muhokama qilinadigan algoritmning bajarilish vaqtini nazariy jihatdan hisoblaydigan usul mavjud.
3.Algoritmlarni vaqt va hajmiy murakkablik bo’yicha baholashda tekis va logarifmik solishtirma mezonlar
Algoritmlarni tahlil qilishning asosiy vazifasi kirish ma'lumotlari hajmining oshib borishi bilan resurslarga bo'lgan talabni (vaqt va xotira xarajatlari) o'lchash usullarini aniqlashdir. Shundan so'ng, o'sish sur'ati qonuniyatlarini tavsiflash uchun zarur bo'lgan matematik mexanizm ishlab chiqiladi. Kirish ma'lumotlari hajmini oshirish bilan turli xil funktsiyalar; "bitta funktsiya boshqasiga qaraganda tezroq o'sadi" iborasi nimani anglatishini aniqlab olishga yordam beradi. Ba'zi hollarda, yaxshi bajarilish vaqtiga erishish yanada murakkab ma'lumotlar tuzilmalaridan foydalanishga bog'liq va bo'lim oxirida biz bunday ma'lumotlar strukturasining juda foydali misolini ko'rib chiqamiz: ustuvor navbatlar va ularni uyum(kucha, heap) asosida amalga oshirish.
Asosiy maqsad - hisoblash muammolarining samarali algoritmlarini izlash. Ushbu umumiylik darajasida kompyuterni hisoblashning butun sohasi ushbu mavzu bilan bog'liq bo'lib tuyuladi; bizning yondashuvimiz boshqalardan qanday farq qiladi? Algoritmlarni ishlab chiqishda umumiy mavzular va loyihalash tamoyillarini aniqlashga harakat qilamiz. Bizni samarali algoritmlarni loyihalashning asosiy usullarini minimal ma'lumot bilan namoyish etuvchi paradigmatik masalalar va usullar qiziqtiradi.
Algoritmni bajarilish qadami - bu ijrochi tomonidan bitta ko‘rsatmaning bajarilishidir. Bir masalani hal etuvchi ikkita algoritmdan kam qadam talab qilinayotgani samaraliroqdir. Samaradorlik o‘lchovi - bu bor-yo‘g‘i qadamlar sonidir. Lekin chuqurroq e’tibor berib qarasak, bu ta’rifdagi mujmal tomonlarni aniqlaymiz. Ba’zan avval uchragan algoritmlardagidan ko‘ra vaziyat murakkabroq bo’ladi.
Algoritmlar murakkabligi bilan ham farqlanishi mumkin. Algoritmning murakkabligini uning matnidagi satrlar soni bilan o‘lchaymiz. Shu bilan birga quyidagi ikki satrni bir tuzilmaning ikki qismi bo‘lgani uchun bittaga hisoblaymiz
4.Taqribiy integrallash usuli va aniqligi bo’yicha hisoblash
Oliy matematika kursidan malumki aniq integrallar asosan N‘yuton-Leybnits formulasi bilan hisoblanadi. Yani quyidagi formula bilan hisoblanadi:

Bu yerda F(x) funktsiya f(x) funktsiyaning boshlangich funktsiyasi. а-integralning quyi b-esa yuqori chegarsi. Nyuton–Leybnits formulasi bizga ma‘lumki elementar funktsiyalar uchun foydalanish qulayrok.
Lekin har qanday f(x) funktsiyaning boshlangich funktsiyasi elementar funktsiya bulavermaydi, yani integrallash murakkab bo’ladi. Bunday aniq integrallarni N‘yuton-Leybnits formulasi bilan hisoblab bulmaydi. Bunday hollarda integrallarni taqribiy hisoblash usularidan foydalanib integrallarning taqribiy kiymatlari topiladi.