Kompleksitas waktu dan kompleksitas ruang adalah dua ukuran penting yang digunakan untuk menganalisis efisiensi algoritma. Mereka memberikan wawasan tentang bagaimana skala kinerja algoritme dengan ukuran input.
 |
| Penjelasan Time Complexity Dan Space Complexity Pemrograman |
Kompleksitas Waktu ( Time Complexity):
Kompleksitas waktu adalah ukuran jumlah waktu yang diperlukan algoritme untuk berjalan, sebagai fungsi dari ukuran input. Ini mewakili jumlah operasi atau langkah yang diperlukan algoritma untuk menyelesaikan masalah. Kompleksitas waktu biasanya diekspresikan menggunakan notasi Big O, yang memberikan batas atas laju pertumbuhan algoritme.
Misalnya, dalam kasus penambahan dua bilangan bulat n-bit, N langkah diambil. Konsekuensinya, total waktu komputasi adalah t(N) = c*n, di mana c adalah waktu yang digunakan untuk penambahan dua bit. Di sini, kami mengamati bahwa t(N) tumbuh secara linear dengan bertambahnya ukuran input.
Beberapa notasi kompleksitas waktu yang umum meliputi:
O(1): Kompleksitas waktu konstan. Algoritme membutuhkan waktu yang konstan untuk dijalankan, berapa pun ukuran inputnya.
O(log n): Kompleksitas waktu logaritmik. Waktu berjalan algoritme meningkat secara logaritmik dengan ukuran input.
O(n): Kompleksitas waktu linier. Waktu berjalan algoritme meningkat secara linier dengan ukuran masukan.
O(n^2): Kompleksitas waktu kuadrat. Waktu berjalan algoritme meningkat dengan kuadrat dari ukuran input.
O(2^n): Kompleksitas waktu eksponensial. Waktu berjalan algoritme tumbuh secara eksponensial dengan ukuran input.
Kompleksitas Ruang (Space Complexity):
Kompleksitas ruang adalah ukuran jumlah memori atau ruang yang diperlukan oleh suatu algoritme untuk dijalankan, sebagai fungsi dari ukuran input. Ini mewakili jumlah maksimum memori tambahan yang dibutuhkan algoritme, selain dari input itu sendiri. Kompleksitas ruang juga diekspresikan menggunakan notasi Big O.
Beberapa notasi kompleksitas ruang umum meliputi:
O(1): Kompleksitas ruang konstan. Algoritme menggunakan jumlah ruang tambahan yang tetap, terlepas dari ukuran input.
O(n): Kompleksitas ruang linear. Penggunaan ruang algoritme meningkat secara linier dengan ukuran masukan.
O(n^2): Kompleksitas ruang kuadrat. Penggunaan ruang algoritme meningkat dengan kuadrat dari ukuran input.
Kesimpulan
Dengan kata sederhana, kompleksitas waktu adalah jumlah waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan suatu algoritma sedangkan kompleksitas ruang adalah jumlah memori yang digunakan oleh suatu algoritma. Kompleksitas waktu dan ruang diukur menggunakan notasi Big O yang menunjukkan batas atas pertumbuhan fungsi.
0 Comments