Slides 01 - Complexidade - Teorica

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Complexidade
Raphael Winckler de Bettio
 
Complexidade
 Um algoritmo é uma sequência de instruções 
não ambíguas para resolver um problema 
obtendo uma saída desejada para qualquer 
entrada legítima em um intervalo de tempo 
finito.
 
Complexidade
 Então, um algoritmo deve satisfazer:
− Entrada: uma ou mais quantidades são fornecidades 
externamente;
− Saída: Ao menos uma quantidade é produzida;
− Certeza: Cada instrução é clara e não ambígua;
− Finito: Se seguirmos as instruções de um algoritmo, 
então, para todos os casos, o algoritmo termina após 
um número finito de passos;
− Efetividade: Cada instrução deve ser simples o 
suficiente de modo a permitir que uma pessoa 
utilizando somente lápis e papel realize-o.
 
Complexidade
 Passo 1: Análise do Problema;
 Passo 2: Projeto do Programa;
− Análise (Abordagem) Teórica;
 Passo 3: Implementação;
 Passo 4: Verificação
− Análise (Abordagem) Experimental;
 
Complexidade
 Ordenação
− Bubble Sort (Bolha), Quick Sort, Merge Sort ...
 Busca
− Binária, Sequencial, Interpolação ...
 Caminho mais curto
− Dijkstra, Bellman-Ford, A*, Floyd-Warshall ...
 Árvore geradora Mínima
− Algoritmo Prim, Kruskal, Boruvka ...
 
Complexidade
 Algoritmos criados para resolver o mesmo 
problema diferem muito em sua eficiência
− BubbleSort x QuickSort
 Suponha que os computadores possuissem 
memória infinita e processamento também;
− O algoritmo responde corretamente ao problema?
 No mundo real deve-se considerar tempo e 
espaço.
 
Complexidade
 O Desempenho total de um sistema 
computacional depende da combinação de 
Hardware e Software
Computadores com maior poder de processamento
Algoritmos que resolvam o problema de maneira mais eficiente
 
Complexidade
 Se for feita uma análise ao longo dos anos:
− Antigamente Hardware representava o maior 
investimento;
− Software era considerado um “adendo”;
− Atualmente o profissional de TI é o maior 
investimento;
− Em termos de Hardware
 De modo geral o investimento é baixo;
 Memória também tem um investimento baixo;
 Processamento ainda é muito limitado.
− Eficiência temporal
 
Complexidade
 Criterios
− Correção;
− Eficiencia Temporal;
− Eficiencia Espacial;
− Otimalidade;
 Dois metodos
− Experimental
− Teorica
 
Complexidade
 Eficiência de Algoritmos:
− Temporal: indica a rapidez de um algoritmo;
− Espacial: indica a quantidade de espaço ou 
memória que um algoritmo precisa.
 
Complexidade
 Experimental
− Verificação
− Em geral depois de desenvolvido
No momento do Teste;
Após termos problemas de performance;
− Ferramentas (profiler)
 
Complexidade
 Temporal:
Método
Perc Processamento
No. Exec
 
Complexidade
 Espacial:
Objeto
Bytes Alocados
Objetos Alocados
 
Complexidade
 Não podemos testar todas as entradas 
possíveis;
 Não é possível fazer uma análise completa, 
podem existir determinadas entradas onde a 
eficiência não é suficiente;
 Os resultados dependem muito da 
implementação (Linguagem, Hardware e 
outras condições externas)
 
Complexidade
 Teorica
− Projeto do Programa
− Tenta prever os aspectos gerais
− Correção: Fornece uma solução valida para o 
problema?
− Eficiência: Rapidez (Temporal) e Quantidade de 
Memória (Espacial)
 
Complexidade
 Quase todos os algoritmos levam mais tempo 
para ser executados sobre entradas maiores;
 Assim, deve-se investigar a eficiência de 
algoritmos levando em consideração o 
parametro n que representa o tamanho da 
entrada.
 
Complexidade
 Existem padrões para:
− Medida do tamanho de entrada;
− Definição do Tipo de Entrada;
− Operação básica;
 
Complexidade
 Métrica que não dependa de fatores externos
− Identificar a operação mais importante do algoritmo 
(operação básica).
− Contar o número de vezes que a operação básica é 
realizada.
 
Complexidade
 Media do Tamanho da Entrada
 
Complexidade
Operação básica
Entrada (n)
Operação 
Básica (número 
de repetições)
 
Complexidade
 Porque não utilizar unidade “física” de tempo?
− Dependência do hardware, qualidade da 
implementação, compilador, etc.
 
Complexidade
 Eficiência Temporal: Analise do número de 
repetições de operações básicas com uma 
função de entrada. (Não usar unidade física de 
tempo).
 Operação Básica: Operação mais importante.
T(n) ≈ C(n)
Eficiência ou Tempo de Execução
Tempo Operação Básica
Número de vezes
 
Complexidade
T(n) ≈ C(n)
Eficiência ou Tempo de Execução
Tempo Operação Básica
Número de vezes
 Algoritmo que soma os números em um Array;
 Array de 10 itens;
 Operação Básica é a soma;
 Operação de soma leva 10s;
 Para 10 itens teremos 10 somas;
 T(10) ≈ 10s * 10 = 100s (10)
 Ignoramos constantes multiplicativas e nos concentramos na ordem de crescimento da 
contagem da operação básica
 
Complexidade
(n) C(n)
10 10
50 50
100 100
500 500
1000 1000
0 200 400 600 800 1000 1200
0
200
400
600
800
1000
1200
C(n)
 
Complexidade
 Tamanho da Entrada – 10
 Algoritmo – Busca Sequencial
 Operação Básica - Comparação
Entradas diferentes geram número
diferente de execuções
 
Complexidade
 Para alguns algoritmos, eficiência depende não 
somente do tipo de entrada, mas também das 
especificidades de uma entrada particular 
(Perspectivas)
− Pior caso: Máximo sobre entradas de 
tamanho n
− Melhor caso: Mínimo sobre entradas de 
tamanho n
− Caso médio: “média” sobre entradas de 
tamanho n
 
Complexidade
 Melhor caso: Consiste em assumir que vai 
acontecer o melhor. Pouco utilizado e de baixa 
aplicabilidade;
− Em uma lista telefonica queremos encontrar 
o nome do usuário de um número, 
assumindo-se o melhor caso o número 
telefônico será o primeiro da lista.
 
Complexidade
 Melhor caso (n) c(n)
10 1
20 1
30 1
100 1
0 20 40 60 80 100 120
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
c(n)
 
Complexidade
 Pior caso: Consiste em assumir que vai 
acontecer o pior. É a perspectiva mais utilizada 
− Ainda no exemplo da lista telefonica, 
assumindo-se o pior caso o número 
telefônico será o último da lista.
 
Complexidade
 Pior Caso (n) C(n)
10 10
50 50
100 100
500 500
1000 1000
0 200 400 600 800 1000 1200
0
200
400
600
800
1000
1200
C(n)
 
Complexidade
 Caso médio: É o caso mais difícil de ser 
determinado, pois, necessita de análise 
estatística.
− No mesmo exemplo da lista telefônica. Deve-
se levar em consideração a maneira como o 
algoritmo percorre a lista e determinar 
estatisticamente quantas operações em 
média serão executadas.
 
Complexidade
 Caso Médio (n) c(n) = (n)/2
10 5
20 10
30 15
100 50
0 20 40 60 80 100 120
0
10
20
30
40
50
60
c(n) = (n)/2
c(n) = n/2
 
Complexidade
(n) C(n)
10 10
50 50
100 100
500 500
1000 1000
10000 10000
20000 20000
(n) C(n)
10 1
50 1.6989700043
100 2
500 2.6989700043
1000 3
10000 4
20000 4.3010299957
0 10000 20000 30000
0
5000
10000
15000
20000
25000
C(n)
0 5000 10000 15000 20000 25000
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
C(n)
Algoritmo 
A
Algoritmo 
B
ComplexidadeComplexidade
X
Como comprar algoritmos em que a função 
que representa o crescimento é diferente?
 
Complexidade
 Notação Assintótica
− Análise da eficiência de algoritmos se concentra na 
ordem de crescimento da operação básica de um 
algoritmo, como o principal
indicador de eficiência;
− Para comparar e classificar estas ordens de 
crescimento, são utilizadas notações assintóticas;
− Objetivo: Resumir o comportamento de um 
algoritmo em fórmulas simples e de fácil 
compreensão
 
Complexidade
0 10002000300040005000600070008000
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
c(n)
0 10002000300040005000600070008000
0
100
200
300
400
500
600
700
800
c(n)
0 10002000 30004000 50006000 70008000
0
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
c(n)
Constante
LogarítmicaLinear
Um Algoritmo é assintoticamente mais eficiente será a melhor escolha para 
todas as entradas (exceto as muito pequenas)
 
Complexidade – Exercício 1
Algoritmo A Algoritmo B
Tempo Operação Básica
“Construa o gráfico que representa a eficiência dos dois algoritmos para o pior caso”
Função de EntradaFunção de Entrada
Tempo Operação Básica
 
Complexidade
Algoritmo A Algoritmo B
0 200 400 600 800 1000 1200
0
200
400
600
800
1000
1200
C(n)
0 10002000300040005000600070008000
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
c(n)
 
Complexidade – Exercício 2
Algoritmo A Algoritmo B
Qual a fórmula que representa
a Complexidade no Pior caso?
0 200 400 600 800 1000 1200
0
200
400
600
800
1000
1200
C(n)
0 10002000300040005000600070008000
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
c(n)
 
Complexidade
 Para cada Perspectivas 
− Pior caso, Melhor Caso e Caso Médio
 Notação O (Ô): Pior Caso;
 Notação Ω (Ômega): Melhor Caso;
 Notação Θ (Theta): Caso Médio
O(?)
Ω(?)
 
Complexidade
Algoritmo A Algoritmo B
O(n) O(1)
Qual a fórmula que representa
a Complexidade no Pior caso?
O Algoritmo B é mais eficiente que o Algoritmo A
(para entradas grandes)
0 200 400 600 800 1000 1200
0
200
400
600
800
1000
1200
C(n)
0 10002000300040005000600070008000
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
c(n)
Linear
Constante
 
Complementar
 Aula de laboratório será para avaliação 
EXPERIMENTAL de algoritmos utilizando a 
ferramenta PROFILER-NETBEANS
 
ComplexidadeComplexidadeComplexidade
 Podemos levantar dois problemas analisando 
os gráficos anteriores:
 Como separar a parte “estável” da função 
que representa o crescimento do tempo de 
execução do algoritmo para poder compará-
lo com outro algoritmo;
 
Complexidade
 Ô (O) – Pior Caso
 f(n) O(g(n))∈
 Pior tempo é o Maior Função Assintótica
Seu Algoritmo
Pior Tempo de Processamento
 
Complexidade
 Ω (Ômega)
 f(n) Ω(g(n))∈
 Melhor tempo é o Menor
Seu Algoritmo
Melhor Tempo de Processamento
Função Assintótica
 
Complexidade
 Θ (Theta)
 f(n) Θ(g(n))∈
 O Pior e o Melhor tempo ficam entre c1/c2 g(n)
 f(n) Θ(g(n)) se f(n) Ω(g(n)) e f(n) O(g(n))∈ ∈ ∈
Melhor Tempo de Processamento
Pior Tempo de Processamento
Seu Algoritmo
Função Assintótica * Constante
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