Computer Science - 9210 OxfordAQA

Efficiency Of Algorithms

Resumen

Ask a class of thirty to add up the numbers from 1 to 100 and most of them start at the left and work along. One of them writes 5050 after a few seconds, because 1 and 100 make 101, and so do 2 and 99, and there are fifty such pairs. Both people solve the same problem. Both get the same answer. One did ninety-nine additions and the other did about three operations, and that gap is the entire content of this lesson.

You will learn why more than one algorithm can solve the same problem, what makes one of them more efficient than another, and how to compare two algorithms by counting the work they do rather than by timing them on a stopwatch. You will also learn where this specification stops: it asks only about time efficiency, and it never asks for a formal mathematical comparison. Knowing the boundary of a topic is worth marks, because it tells you what a question can and cannot be asking.

Objetivos

  1. Understand that more than one algorithm can be used to solve the same problem. Compare the efficiency of algorithms explaining how some algorithms are more efficient than others in solving the same problem.

Mapa mental

Este tema esta esquematizado para ver como se conectan las ideas.

Abre el mapa mental en la app

Nota de la lección

A problem is a statement of what must be achieved. An algorithm is one method of achieving it. Nothing anywhere says a problem gets only one method, and in practice almost every problem worth solving has several. Finding a name in a list, sorting a set of marks, working out whether a number is prime, drawing a line on a screen: each of those has a handful of well known algorithms, and choosing between them is a real engineering decision rather than a matter of taste.

Apunte completo disponible en la aplicacion Green Bridge

Instala la aplicacion Green Bridge CBT en tu movil u ordenador para acceder a toda la biblioteca IGCSE: examenes anteriores, criterios de correccion, mapas mentales, tarjetas de estudio y lecciones en audio.

Notas de lección completas con diagramas
Asistente de aprendizaje con IA
Simulacros cronometrados que se corrigen en cuanto terminas
Disponible en Android, Windows, macOS y Linux App para iOS proximamente

Evaluación de la lección

Felicitaciones por completar la lección del Efficiency Of Algorithms. Ahora que has explorado el conceptos e ideas clave, es hora de poner a prueba tus conocimientos. Esta sección ofrece una variedad de prácticas Preguntas diseñadas para reforzar su comprensión y ayudarle a evaluar su comprensión del material.

Te encontrarás con una variedad de tipos de preguntas, incluyendo preguntas de opción múltiple, preguntas de respuesta corta y preguntas de ensayo. Cada pregunta está cuidadosamente diseñada para evaluar diferentes aspectos de tu conocimiento y habilidades de pensamiento crítico.

Utiliza esta sección de evaluación como una oportunidad para reforzar tu comprensión del tema e identificar cualquier área en la que puedas necesitar un estudio adicional. No te desanimes por los desafíos que encuentres; en su lugar, míralos como oportunidades para el crecimiento y la mejora.

  1. On this specification, exam questions about the efficiency of algorithms refer only to: A. Memory efficiency B. Network efficiency C. Storage efficiency D. Time efficiency Answer: D
  2. An algorithm takes 2 seconds on 1000 items and 8 seconds on 2000 items. Approximately how long would it take on 4000 items? A. 10 seconds B. 16 seconds C. 32 seconds D. 64 seconds Answer: C
  3. A binary search is used on a sorted list of 1000 items. What is the maximum number of comparisons it will make? A. 3 B. 10 C. 500 D. 1000 Answer: B
  4. Which statement about two algorithms that solve the same problem is correct? A. The faster algorithm is always the better choice B. Two correct algorithms must do the same amount of work C. Only one algorithm can be correct for any problem D. The faster algorithm may have a condition on the data that the slower one does not Answer: D
  5. Algorithm A adds up the numbers from 1 to N with a loop. Algorithm B calculates N * (N + 1) DIV 2. Which statement is true when N is very large? A. Algorithm A does far more work than Algorithm B B. Algorithm B does far more work than Algorithm A C. Both do the same amount of work D. Algorithm B gives a different answer Answer: A

Resuelve estas preguntas en la aplicacion

Resuelve estas preguntas en la aplicacion

Practica preguntas simuladas

¿Quieres practicar preguntas simuladas sobre Efficiency Of Algorithms? Descarga la aplicación Green Bridge CBT para acceder a preguntas simuladas y evaluaciones completas sobre este tema.

Descarga la aplicación en Google Playstore.

Todo lo que necesitas para destacar en JAMB, WAEC y NECO.

Green Bridge CBT Mobile App
Asistente de Chat de Aprendizaje Personalizado con IA
Más de 200.000 preguntas de examen de IGCSE, JAMB, WAEC y NECO.
Más de 1200 notas de lecciones
Soporte sin conexión: Aprende en cualquier momento y lugar.
Horario del Puente Verde
Resúmenes de Literatura y Preguntas Potenciales
Controla tu rendimiento y progreso.
Explicaciones detalladas para un aprendizaje integral