Language
Country/Area
No result found
nan
في علوم الكمبيوتر اليوم ، لا تعتمد كفاءة الخوارزميات والأداء الذي تحققت فقط على التعقيد الحسابي النظري ، ولكن أيضًا يتأثر مباشرة بأداء الأجهزة الفعلي.هذا واضح بشكل خاص ، لأن العديد من الخوارزميات التي تعتبر المثلى قد لا تؤدي كما هو متوقع في التطبيقات الواقعية.مع تقدم التكنولوجيا ، نرى علاقة عميقة بين تصميم الخوارزميات والهندسة المعمارية للأجهزة.يثير هذا الارتباط سؤالًا رئيسيًا: أثناء البحث عن تحسين الخوارزمية ، كيف ينبغي أن يتكيف تصميم وأداء الأجهزة مع هذا التغيير؟
إذا كانت الخوارزمية مثالية بشكل تدريجي ، فهذا يعني أنه في مقياس إدخال كبير بما فيه الكفاية ، لا يمكن أن تتجاوز أي خوارزمية أدائها ، فقط محدودة بعامل ثابت.
غالبًا ما يظهر مفهوم الخوارزميات المثلى التدريجي في علوم الكمبيوتر ، وعادة ما يتضمن أداء الخوارزميات عند معالجة مدخلات كبيرة.على وجه التحديد ، عندما يكون أداء الخوارزمية O (f (n)) ، إذا ثبت أن الحد الأدنى له هو ω (f (n)) لمشكلة محددة ، فإن الخوارزمية تسمى التقدمية الأمثل.على سبيل المثال ، في حالة فرز المقارنة ، يتطلب كل فرز المقارنة مقارنات على الأقل ω (n) في سيناريوهات المتوسط والأسوأ ، في حين يمكن فرز الفرز وفرز الكومة في وقت O (n log n) وبالتالي يمكن اعتباره الأمثل بشكل تدريجي.
ومع ذلك ، في كثير من الحالات ، توجد خوارزميات أخرى ذات كفاءة أعلى ، خاصةً عندما يكون لبيانات الإدخال خصائص محددة.إذا كان من المعروف أن كائنات n هي أعداد صحيحة في النطاق [1 ، n] ، فيمكن فرزها في O (n) ، مثل استخدام فرز الجرافة.هذا يدل على أن الثبات الواحد يجب ألا يقتصرنا على خوارزمية معينة ، لأن بعض هياكل أو خوارزميات بيانات معينة يمكن أن تحسن الأداء بشكل كبير.
حتى الخوارزمية المثالية التدريجية ، دون النظر في تحسين الأجهزة ، قد لا تؤدي على النحو الأمثل في البيانات الحقيقية.
بالنسبة لأجهزة الكمبيوتر المعاصرة ، قد يتم "تدمير" أجهزة الكمبيوتر المعاصرة ، وتحسينات الأجهزة مثل ذاكرة التخزين المؤقت للذاكرة والمعالجة المتوازية عن طريق الخوارزميات المثلى تدريجياً.هذا يعني أنه إذا لم يأخذ تحليله تحسينات الأجهزة هذه في الاعتبار ، فقد يكون هناك بعض الخوارزميات دون المستوى الأمثل الذي يمكن أن يستخدم هذه الخصائص بشكل أفضل ويتجاوز الخوارزمية المثلى في البيانات الواقعية.أخذ خوارزمية الوقت الخطي لبرنارد تشازيل لتثليث مضلع بسيط كمثال ، هذا هو الخيار الأمثل الإضافي ، لكنه نادراً ما يتم استخدامه في الممارسة العملية.علاوة على ذلك ، على الرغم من أنه يمكن فهرسة هياكل بيانات الصفيف الديناميكية نظريًا في الوقت المستمر ، إلا أنها ستتجاوز بشكل كبير أداء فهارس الصفيف العادية على العديد من الآلات.
على الرغم من أنه لا يمكن تجاهل أهمية الخوارزميات المثالية التدريجية ، فإن تعقيدها يجعل من الصعب في بعض الأحيان تطبيقها في بعض المواقف العملية.إذا كانت الخوارزمية معقدة للغاية ، فقد تتجاوز صعوبة الفهم والتنفيذ الفوائد المحتملة في نطاق أحجام المدخلات التي تم النظر فيها.في الواقع ، فإن المدخلات التي نواجهها في كثير من الحالات ، والتي تصادف خصائصها تجعل الخوارزميات الأخرى عالية الأداء أو الاستدلال تؤدي بشكل مثالي ، حتى لو لم يكن أسوأ وقت لها جيدًا.
استنادًا إلى هذه المشاهدات ، يمكننا أن نرى أن المفاضلة بين الأمثل التدريجي وفعالية الأجهزة معقدة بالفعل.مع تقدم التكنولوجيا ، من الضروري إعادة تقييم تصميم الخوارزمية للتكيف بشكل أفضل مع بيئة الأجهزة المتغيرة باستمرار.إذا ركزنا فقط على الكفاءة النظرية ، فقد نفتقد الحلول التي لديها المزيد من المزايا في قابلية الاستخدام والمرونة والأداء.
عند استكشاف الخوارزميات ، قد تفكر في: ما نوع تصميم الأجهزة الذي يمكن أن يساهم في أفضل أداء للخوارزميات؟
