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Nell'informatica di oggi, l'efficienza degli algoritmi e le prestazioni ottenute non dipendono solo dalla complessità computazionale teorica, ma anche direttamente influenzata dalle prestazioni hardware effettive.Ciò è particolarmente ovvio, perché molti algoritmi considerati ottimali potrebbero non funzionare come previsti nelle applicazioni del mondo reale.Con il progresso della tecnologia, vediamo una profonda connessione tra la progettazione di algoritmi e l'architettura hardware.Questa correlazione solleva una domanda chiave: mentre cerca l'ottimizzazione dell'algoritmo, come dovrebbero la progettazione e le prestazioni dell'hardware adattarsi a questo cambiamento?
Se l'algoritmo è progressivamente ottimale, significa che su una scala di input abbastanza grande, nessun algoritmo può superare le sue prestazioni, limitata solo da un fattore costante.
Il concetto di algoritmi ottimali progressivi è spesso visto nell'informatica e di solito comporta le prestazioni degli algoritmi durante l'elaborazione di grandi input.In particolare, quando le prestazioni di un algoritmo sono O (f (n)), se il suo limite inferiore è stato dimostrato essere ω (f (n)) per un problema specifico, l'algoritmo è chiamato progressivo ottimale.Ad esempio, nel caso dell'ordinamento del confronto, tutto l'ordinamento del confronto richiede almeno ω (n log n) confronti negli scenari medi e peggiori, mentre l'ordinamento di unione e l'ordinamento dell'heap possono essere ordinati in tempo O (n log n) e può quindi essere considerato progressivamente ottimale.
Tuttavia, in molti casi, esistono altri algoritmi con maggiore efficienza, specialmente quando i dati di input hanno proprietà specifiche.Se è noto che n oggetti sono numeri interi nell'intervallo [1, n], possono essere ordinati in O (N), come l'uso dell'ordinamento del secchio.Ciò dimostra che una singola invarianza non dovrebbe limitarci a un determinato algoritmo, poiché alcune strutture di dati o algoritmi specifici possono migliorare notevolmente le prestazioni.
Anche un algoritmo ottimale progressivo, senza considerare l'ottimizzazione hardware, potrebbe non funzionare in modo ottimale nei dati reali.
Per i computer contemporanei, ottimizzazioni hardware come la cache di memoria e l'elaborazione parallela possono essere "distrutte" da algoritmi progressivamente ottimali.Ciò significa che se la sua analisi non tiene conto di queste ottimizzazioni hardware, potrebbero esserci alcuni algoritmi non ottimali che possono utilizzare meglio queste caratteristiche e andare oltre l'algoritmo ottimale nei dati del mondo reale.Prendendo l'algoritmo di tempo lineare di Bernard Chazelle per la semplice triangolazione in poligono come esempio, questa è una scelta ottimale incrementale, ma raramente viene utilizzata nella pratica.Inoltre, sebbene le strutture di dati dell'array dinamico possano teoricamente essere indicizzate in tempo costante, supereranno significativamente le prestazioni degli indici di array ordinari su molte macchine.
Sebbene l'importanza di algoritmi ottimali progressivi non possa essere ignorata, la loro complessità a volte li rende difficili da applicare in alcune situazioni pratiche.Se l'algoritmo è troppo complesso, la sua difficoltà nella comprensione e nell'implementazione può superare i potenziali benefici all'interno della gamma di dimensioni input considerate.In effetti, gli input che affrontiamo in molti casi, le cui proprietà realizzano altri algoritmi o l'euristica ad alte prestazioni funzionano idealmente, anche se il loro tempo peggiore non è buono.
Sulla base di queste opinioni, possiamo vedere che il compromesso tra ottimalità progressiva e efficacia hardware è davvero complesso.Con il progresso della tecnologia, è necessario rivalutare la progettazione dell'algoritmo per adattarsi meglio all'ambiente hardware in continua evoluzione.Se ci concentriamo solo sull'efficienza teorica, potremmo perdere soluzioni che hanno maggiori vantaggi in usabilità, flessibilità e prestazioni.
Quando esplorano gli algoritmi, potresti anche pensare a: che tipo di design hardware può contribuire alle migliori prestazioni di algoritmi?
