« Complexité en temps » : différence entre les versions

Version du 1 juin 2019 à 08:59

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Définition

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En informatique, la complexité temporelle est la complexité de calcul qui mesure ou estime le temps pris pour exécuter un algorithme. La complexité temporelle est généralement estimée en comptant le nombre d'opérations élémentaires effectuées par l'algorithme, en supposant qu'une opération élémentaire nécessite une durée fixe. Ainsi, la quantité de temps prise et le nombre d'opérations élémentaires effectuées par l'algorithme diffèrent par au plus un facteur constant.

Étant donné que la durée d'exécution d'un algorithme peut varier avec différentes entrées de même taille, on considère généralement la complexité temporelle dans le cas le plus défavorable, qui correspond au temps maximal pris pour les entrées d'une taille donnée. La complexité du cas moyen, qui est la moyenne du temps passé sur des entrées d’une taille donnée, est moins courante et généralement spécifiée explicitement (cela a du sens, car il n’ya qu’un nombre fini d’entrées possibles d’une taille donnée).

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En algorithmique, la complexité en temps est une mesure comparée du temps utilisé par différents algorithmes, exprimée en fonction de la taille du problème à traiter.

Français

complexité en temps

complexité temporelle

Anglais

Time complexity

source : Wikipedia

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 == Domaine ==
 [[Category:Vocabulary]]
-[[Category:Coulombe]]Coulombe<br/>
+[[Category:Coulombe]]<br/>
+[[Category:scotty]]
 == Définition ==
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+En informatique, la complexité temporelle est la complexité de calcul qui mesure ou estime le temps pris pour exécuter un algorithme. La complexité temporelle est généralement estimée en comptant le nombre d'opérations élémentaires effectuées par l'algorithme, en supposant qu'une opération élémentaire nécessite une durée fixe. Ainsi, la quantité de temps prise et le nombre d'opérations élémentaires effectuées par l'algorithme diffèrent par au plus un facteur constant.
+Étant donné que la durée d'exécution d'un algorithme peut varier avec différentes entrées de même taille, on considère généralement la complexité temporelle dans le cas le plus défavorable, qui correspond au temps maximal pris pour les entrées d'une taille donnée. La complexité du cas moyen, qui est la moyenne du temps passé sur des entrées d’une taille donnée, est moins courante et généralement spécifiée explicitement (cela a du sens, car il n’ya qu’un nombre fini d’entrées possibles d’une taille donnée).
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+  En algorithmique, la complexité en temps est une mesure comparée du temps utilisé par différents algorithmes, exprimée en fonction de la taille du problème à traiter.
 == Français ==
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+'''complexité en temps'''
-Choisissez parmi ces termes proposés :
-complexité en temps
+'''complexité temporelle'''
-complexité temporelle
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-<h4>Discussion:</h4>
-Pour le moment, le terme privilégié est «complexité en temps».
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-En algorithmique, la complexité en temps est une mesure comparée du temps utilisé par différents algorithmes, exprimée en fonction de la taille du problème à traiter.
 == Anglais ==
-=== Time complexity ===
+'''Time complexity'''
-In computer science, the time complexity is the computational complexity that measures or estimates the time taken for running an algorithm. Time complexity is commonly estimated by counting the number of elementary operations performed by the algorithm, supposing that an elementary operation takes a fixed amount of time to perform. Thus, the amount of time taken and the number of elementary operations performed by the algorithm differ by at most a constant factor.
-Since an algorithm's running time may vary with different inputs of the same size, one commonly considers the worst-case time complexity, which is the maximum amount of time taken on inputs of a given size. Less common, and usually specified explicitly, is the average-case complexity, which is the average of the time taken on inputs of a given size (this makes sense, as there is only a finite number of possible inputs of a given size).
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+[https://en.wikipedia.org/wiki/Time_complexity   source : Wikipedia ]
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