Analisis Big O
Analisis Big O digunakan untuk mengevaluasi kompleksitas waktu (dan kadang-kadang ruang) dari algoritma. Berikut adalah beberapa analisis Big O umum yang sering digunakan:
-
O(1) - Constant Time:
- Algoritma memiliki waktu eksekusi yang tetap, tidak peduli berapa banyak data yang diolah.
- Contoh: Mengakses elemen tertentu dalam array dengan indeks.
-
O(log n) - Logarithmic Time:
- Waktu eksekusi algoritma meningkat secara logaritmik seiring dengan pertumbuhan ukuran masukan.
- Contoh: Pencarian biner di sebuah array yang sudah diurutkan.
-
O(n) - Linear Time:
- Waktu eksekusi algoritma tumbuh sebanding dengan ukuran masukan.
- Contoh: Iterasi melalui semua elemen dalam sebuah array untuk mencari nilai tertentu.
-
O(n log n) - Linearithmic Time:
- Waktu eksekusi algoritma tumbuh sebanding dengan produk dari ukuran masukan dan logaritmik dari ukuran masukan.
- Contoh: Beberapa algoritma pengurutan seperti Merge Sort, Quick Sort.
-
O(n^2) - Quadratic Time:
- Waktu eksekusi algoritma tumbuh sebanding dengan kuadrat dari ukuran masukan.
- Contoh: Algoritma Bubble Sort, Insertion Sort untuk pengurutan.
-
O(n^k) - Polynomial Time (untuk k > 1):
- Waktu eksekusi algoritma tumbuh sebanding dengan pangkat k dari ukuran masukan.
- Contoh: Algoritma pengurutan dengan kompleksitas O(n^3) seperti algoritma Selection Sort.
-
O(2^n) - Exponential Time:
- Waktu eksekusi algoritma tumbuh secara eksponensial seiring dengan ukuran masukan.
- Contoh: Algoritma yang menggunakan pendekatan exhaustive search.
-
O(n!) - Factorial Time:
- Waktu eksekusi algoritma tumbuh secara faktorial dengan ukuran masukan.
- Contoh: Algoritma yang menggunakan pendekatan exhaustive search seperti Traveling Salesman Problem dengan brute force.
Analisis Big O ini membantu programmer untuk memprediksi bagaimana kinerja algoritma akan berubah seiring dengan peningkatan ukuran masukan, dan memilih algoritma yang tepat berdasarkan kompleksitas yang diinginkan untuk aplikasi yang sedang dikembangkan.
No Comments