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Dans l'informatique d'aujourd'hui, l'efficacité des algorithmes et les performances obtenues dépendent non seulement de la complexité de calcul théorique, mais également directement affectée par les performances matérielles réelles.Cela est particulièrement évident, car de nombreux algorithmes considérés comme optimaux peuvent ne pas fonctionner aussi bien que prévu dans les applications du monde réel.Avec l'avancement de la technologie, nous voyons une connexion profonde entre la conception des algorithmes et l'architecture matérielle.Cette corrélation soulève une question clé: tout en recherchant l'optimisation des algorithmes, comment la conception et les performances du matériel devraient-elles s'adapter à ce changement?
Si l'algorithme est progressivement optimal, cela signifie qu'à une échelle d'entrée suffisamment grande, aucun algorithme ne peut dépasser ses performances, uniquement limité par un facteur constant.
Le concept d'algorithmes optimaux progressifs est souvent observé dans l'informatique, et il implique généralement les performances des algorithmes lors du traitement de grandes entrées.Plus précisément, lorsque les performances d'un algorithme sont O (f (n)), si sa limite inférieure s'est avérée être ω (f (n)) pour un problème spécifique, alors l'algorithme est appelé progressif optimal.Par exemple, dans le cas du tri de comparaison, tout le tri de comparaison nécessite au moins des comparaisons ω (n log n) dans les scénarios moyens et les pires cas, tandis que le tri et le tri de tas peuvent être triés en temps O (N log n) et peuvent donc être considérés comme progressivement optimaux.
Cependant, dans de nombreux cas, d'autres algorithmes avec une efficacité plus élevée existent, en particulier lorsque les données d'entrée ont des propriétés spécifiques.Si les objets N sont connus pour être des entiers dans la gamme [1, n], ils peuvent être triés en O (n), comme l'utilisation du tri du seau.Cela montre qu'une seule invariance ne devrait pas nous limiter à un certain algorithme, car certaines structures de données ou algorithmes de données spécifiques peuvent améliorer considérablement les performances.
Même un algorithme optimal progressif, sans considérer l'optimisation matérielle, peut ne pas fonctionner de manière optimale dans des données réelles.
Pour les ordinateurs contemporains, les optimisations matérielles telles que le cache de mémoire et le traitement parallèle peuvent être "détruites" par des algorithmes progressivement optimaux.Cela signifie que si son analyse ne tient pas compte de ces optimisations matérielles, il peut y avoir des algorithmes sous-optimaux qui peuvent mieux utiliser ces caractéristiques et aller au-delà de l'algorithme optimal dans les données du monde réel.Prenant l'algorithme de temps linéaire de Bernard Chazelle pour une simple triangulation de polygone comme exemple, il s'agit d'un choix optimal incrémentiel, mais il est rarement utilisé dans la pratique.De plus, bien que les structures de données dynamiques de réseau puissent théoriquement être indexées à un moment constant, ils dépasseront considérablement les performances des indices de tableau ordinaires sur de nombreuses machines.
Bien que l'importance des algorithmes optimaux progressifs ne puisse pas être ignorés, leur complexité les rend parfois difficiles à appliquer dans certaines situations pratiques.Si l'algorithme est trop complexe, sa difficulté de compréhension et de mise en œuvre peut dépasser les avantages potentiels dans la plage de tailles d'entrée considérées.En fait, les intrants auxquels nous sommes confrontés dans de nombreux cas, dont les propriétés se produisent pour fabriquer d'autres algorithmes ou heuristiques hautes performances, même si leur temps le plus pire n'est pas bon.
Sur la base de ces points de vue, nous pouvons voir que le compromis entre l'optimalité progressive et l'efficacité matérielle est en effet complexe.Avec l'avancement de la technologie, il est nécessaire de réévaluer la conception de l'algorithme pour mieux s'adapter à l'environnement matériel en constante évolution.Si nous nous concentrons uniquement sur l'efficacité théorique, nous pouvons manquer des solutions qui ont plus d'avantages dans la convivialité, la flexibilité et les performances.
Lors de l'exploration des algorithmes, vous pourriez aussi bien penser: quel type de conception matérielle peut contribuer aux meilleures performances des algorithmes?
