.png)
.png)
Послать статью по эл. почте 
Вычисление трудоемкости алгоритма, реализованного на языке программирования С#
https://doi.org/10.21122/2309-4923-2023-4-14-19
Аннотация
Под трудоемкостью алгоритма понимают количество выполняемых алгоритмом элементарных операций (шагов) как функцию от исходных данных, авторы предлагают методику вычисления этой меры сложности алгоритма рассматривать с учетом особенностей и отличий языков программирования. В работе приводятся формулы подсчета теоретической трудоемкости и правила вычисления экспериментальной трудоемкости программного кода на языке высокого уровня С#.
Об авторах
И. А. БеккерБеларусь
Беккер Инга Александровна, старший преподаватель, кафедра Автоматизированные системы управления
г. Могилев
Е. А. Якимов
Беларусь
Якимов Евгений Анатольевич, кандидат технических наук, доцент, кафедра Автоматизированные системы управления
г. Могилев
Н. П. Скрылев
Беларусь
Скрылёв Никита Петрович, ассистент, кафедра Автоматизированные системы управления
г. Могилев
Список литературы
1. Ульянов, М.В. Ресурсно-эффективные компьютерные алгоритмы. Разработка и анализ / М.В. Ульянов. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2008. – 304 с.
2. Фофанов, О.Б. Алгоритмы и структуры данных: учебное пособие / О.Б. Фофанов. – Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2014. – 126 с.
3. C# documentation: C# operators and expressions [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/language-reference/operators/ Дата доступа: 08.08.2023.
4. Kreinovich, V. Among several successful algorithms, simpler ones usually work better: a possible explanation of an empirical observation // V. Kreinovich, O. Kosheleva // Mathematical Structures and Modeling. – 2015. – Nо. 1(33). – Pр. 50–55.
5. Mala, F.A. The Big-O of Mathematics and Computer Science / Firdous Ahmad Mala // Journal of Applied Mathematics and Computation. – 2022. – № 6 (1). – Pр. 1–3.
6. Licht, B. Obstacles in Learning Algorithm Run-time Complexity Analysis / Licht Bailey // University of Nebraska at Omaha. – 2022. – Theses/Capstones/Creative Projects.193
7. Цветков, В.Я. Сложность алгоритмов первого рода / В.Я. Цветков // Образовательные ресурсы и технологии. – 2020. – № 4 (33). – С.73–80.
8. Самуйлов, С.В. Методика сравнительного анализа алгоритмов на примере алгоритмов последовательного поиска / С.В. Самуйлов // Научно-методический электронный журнал «Концепт». – 2014. – № 9 (сентябрь). – С. 46–50.
9. Выборнов, А.Н. Операционная чувствительность алгоритмов / Выборнов А.Н., Головешкин В.А., Ульянов М.В. // Автоматизация и современные технологии. – 2015. – № 8. – С. 41–46.
10. Rublev, V.S. Automated System for Teaching Computational Complexity of Algorithms Course / Rublev V.S., Yusufov M.T. // Modeling and Analysis of Information Systems. – 2017. – Vol. 24, № 4. – Pр. 481–495.
Дополнительные файлы
Для цитирования: Беккер И.А., Якимов Е.А., Скрылев Н.П. Вычисление трудоемкости алгоритма, реализованного на языке программирования С#. «Системный анализ и прикладная информатика». 2023;(4):14-19. https://doi.org/10.21122/2309-4923-2023-4-14-19
For citation: Becker I.A., Yakimov E.A., Skrylyov N.P. Alculating the complexity of an algorithm implemented in the C# programming language. «System analysis and applied information science». 2023;(4):14-19. (In Russ.) https://doi.org/10.21122/2309-4923-2023-4-14-19
Обратные ссылки
- Обратные ссылки не определены.
