Computer Science - 9210 OxfordAQA

Efficiency Of Algorithms

Visão Geral

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 mapeado para mostrar como as ideias se ligam.

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Nota de Aula

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.

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Avaliação da Lição

Parabéns por concluir a lição em Efficiency Of Algorithms. Agora que você explorou o conceitos e ideias-chave, é hora de colocar seu conhecimento à prova. Esta seção oferece uma variedade de práticas perguntas destinadas a reforçar sua compreensão e ajudá-lo a avaliar sua compreensão do material.

Irá encontrar uma mistura de tipos de perguntas, incluindo perguntas de escolha múltipla, perguntas de resposta curta e perguntas de redação. Cada pergunta é cuidadosamente elaborada para avaliar diferentes aspetos do seu conhecimento e competências de pensamento crítico.

Use esta secção de avaliação como uma oportunidade para reforçar a tua compreensão do tema e identificar quaisquer áreas onde possas precisar de estudo adicional. Não te deixes desencorajar pelos desafios que encontrares; em vez disso, vê-os como oportunidades de crescimento e melhoria.

  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

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