Tid kompleksitet er et mål på hvor lenge en algoritme vil ta å fullføre et løp gjennom prosessen . For å måle tid kompleksitet med C + + , har du en rekke alternativer . Denne opplæringen går gjennom prosessen med å finne tid kompleksitet. Instruksjoner
en

Identifiser algoritme. Avhengig av algoritmen din , må du bruke et annet mål på tiden kompleksitet. Det finnes en rekke forskjellige algoritme typer inkludert logaritmisk , brute force , iterating og datatabellindekser . Etter at du har identifisert algoritmen kan du begynne å analysere det.
2

finne tid kompleksitet . Dette er den vanskelige delen. Å finne tid kompleksiteten av bestemt algoritme , mate den større og større mengder data , og se hvordan den bremser ned. Du kan også analysere trinn av algoritmen og se hvordan det passer inn i fortiden - analysert tidskompleksitet problemer . Sjekk ut informasjon om Big O notasjon og informasjon om algoritmer for mer hjelp ( se Ressurser ) .
3

Analyser tidskompleksitet å finne den beste tilfelle for din prosess . Hvis algoritmen kan oppnås med en raskere metode , kan det være lurt å arbeide mot å implementere raskere metode . Vanligvis algoritmer gå fra raskeste til tregeste i denne rekkefølgen: konstant tid , logaritmisk tid , lineær tid , polynom tid , eksponentiell tid og fakultet tid . Den raskeste er vanligvis en direkte slå opp og tiden er den samme uansett hvor stor den inngang. Den tregeste er generelt en brute force metode av noe slag som går gjennom hver eneste mulighet, og bremser ned betraktelig som input øker i størrelse . Det kan ikke være verdt det å optimalisere algoritmen for en raskere tid kompleksitet dersom økningen ville være ganske liten , eller hvis du har å gjøre med mindre mengder data . Men hvis du arbeider med store mengder data , så vil du kanskje vurdere å ta ekstra tid til å finne ut hvordan å lage den mest optimalisert kode .