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In der heutigen Informatik hängt die Effizienz von Algorithmen und die erzielte Leistung nicht nur von der theoretischen rechnerischen Komplexität ab, sondern auch direkt von der tatsächlichen Hardwareleistung.Dies ist besonders offensichtlich, da viele Algorithmen, die als optimal angesehen werden, möglicherweise nicht so gut wie in realen Anwendungen funktioniert.Mit der Weiterentwicklung der Technologie sehen wir eine tiefgreifende Verbindung zwischen dem Design von Algorithmen und der Hardware -Architektur.Diese Korrelation wirft eine wichtige Frage auf: Wie sollten sich das Design und die Leistung von Hardware an diese Änderung anpassen, während sich die Optimierung von Algorithmus anstrebt?
Wenn der Algorithmus zunehmend optimal ist, bedeutet dies, dass in einer ausreichenden Eingangsskala kein Algorithmus seine Leistung übertreffen kann, nur durch einen konstanten Faktor begrenzt.
Das Konzept progressiver optimaler Algorithmen ist in der Informatik häufig zu sehen, und es beinhaltet normalerweise die Leistung von Algorithmen bei der Verarbeitung großer Eingänge.Wenn die Leistung eines Algorithmus o (f (n)) ist, wird der Algorithmus als progressive Optimal bezeichnet, wenn sich die Leistung eines Algorithmus o (f (n)) als ω (f (n)) erwiesen hat.Beispielsweise erfordert alle Vergleichssortierungen im Fall der Vergleichssortierung mindestens ω (n log n) Vergleiche in durchschnittlichen und schlimmsten Fallszenarien, während die Zusammenführungssortierung und die Haufensortierung in o (n log n) -Time sortiert werden können und daher als progressiv optimal angesehen werden können.
In vielen Fällen gibt es jedoch andere Algorithmen mit höherer Effizienz, insbesondere wenn die Eingabedaten bestimmte Eigenschaften aufweisen.Wenn bekannt ist, dass N -Objekte Ganzzahlen im Bereich [1, n] sind, können sie in O (n) sortiert werden, z. B. die Verwendung der Bucket -Sortierung.Dies zeigt, dass eine einzige Invarianz uns nicht auf einen bestimmten Algorithmus beschränken sollte, da bestimmte bestimmte Datenstrukturen oder Algorithmen die Leistung erheblich verbessern können.
Selbst ein fortschreitender optimaler Algorithmus ohne Berücksichtigung der Hardware -Optimierung kann in realen Daten nicht optimal funktionieren.
Für zeitgenössische Computer können Hardware -Optimierungen wie Speichercache und parallele Verarbeitung durch zunehmend optimale Algorithmen "zerstört" werden.Dies bedeutet, dass, wenn seine Analyse diese Hardware-Optimierungen nicht berücksichtigt, möglicherweise einige suboptimale Algorithmen geben, die diese Eigenschaften besser nutzen und über den optimalen Algorithmus in realen Daten hinausgehen können.Einen linearen Zeitalgorithmus von Bernard Chazelles für eine einfache Polygon -Triangulation als Beispiel ist dies eine inkrementelle optimale Wahl, die jedoch in der Praxis selten verwendet wird.Obwohl dynamische Array -Datenstrukturen theoretisch zum konstanten Zeitpunkt indiziert werden können, überschreiten sie die Leistung normaler Array -Indizes für viele Maschinen erheblich.
Obwohl die Bedeutung progressiver optimaler Algorithmen nicht ignoriert werden kann, macht es ihre Komplexität manchmal schwierig, sie in einigen praktischen Situationen anzuwenden.Wenn der Algorithmus zu komplex ist, kann seine Schwierigkeit, das Verständnis und die Umsetzung zu verstehen, die potenziellen Vorteile innerhalb des Bereichs der betrachteten Eingangsgrößen überschreiten.Tatsächlich sind die Eingaben, mit denen wir in vielen Fällen ausgesetzt sind, deren Eigenschaften andere Hochleistungsalgorithmen oder Heuristiken bilden, auch wenn ihre schlimmste Zeit nicht gut ist.
Basierend auf diesen Ansichten können wir sehen, dass der Kompromiss zwischen fortschreitender Optimalität und Hardwareeffektivität tatsächlich komplex ist.Mit der Weiterentwicklung der Technologie ist es notwendig, das Design des Algorithmus neu zu bewerten, um sich besser an die sich ständig ändernde Hardwareumgebung anzupassen.Wenn wir uns nur auf die theoretische Effizienz konzentrieren, können wir Lösungen verpassen, die mehr Vorteile in Bezug auf Benutzerfreundlichkeit, Flexibilität und Leistung haben.
Bei der Erforschung von Algorithmen können Sie auch darüber nachdenken: Welche Art von Hardware -Design kann zur besten Leistung von Algorithmen beitragen?
