14. KOMPLEKSITAS ALGORITMA.

Slides:



Advertisements
Presentasi serupa
Eko Aribowo Teknik Informatika Universitas Ahmad Dahlan
Advertisements

Metode Analisis Asymtotic
TUJUAN MATERI ILLUSTRASI LATIHAN SELESAI POKOK BAHASAN.
Hasil Kali Langsung.
Komposisi Fungsi.
KARAKTERISTIK BILANGAN BULAT MODULO m YANG MEMILIKI AKAR PRIMITIF
CS1023 Pemrograman Komputer
BEBERAPA EKSPEKTASI KHUSUS
TIM DOSEN MATEMATIKA DISKRIT
Tim Matematika Diskrit
Kompleksitas Algoritma
Desain dan Analisis Algoritma
Algoritma dan Struktur Data
HIMPUNAN TERORDE PARSIAL DAN HIMPUNAN TERORDE TOTAL
MATEMATIKA DISKRIT Kompleksitas Algoritma Kelompok 9
Kompleksitas Algoritma
Kompleksitas Waktu Asimptotik
Algoritma Indriati ,ST .,M.Kom.
Kompleksitas Algoritma
BAB I BILANGAN BULAT Mengenal Bilangan Bulat
Pertemuan-3 Laju Pertumbuhan Fungsi : Pengertian, motivasi dan manfaat
ALGORITMA DAN BILANGAN BULAT
Desain dan Analisis Algoritma
GRUP SIKLIK.
Pertemuan 3 ALGORITMA & FUNGSI KOMPLEKSITAS
UJI DATA BERPASANGAN Data berpasangan adalah data yang memiliki dua perlakuan berbeda pada objek atau sampel yang sama Data berpasangan (n
Mata kuliah :K0144/ Matematika Diskrit Tahun :2008
14. KOMPLEKSITAS ALGORITMA. Untuk keperluan analisis algoritma, kita perlu mengetahui seberapa cepat pertumbuhan atau perkembangan suatu fungsi. Pertumbuhan.
Pertidaksamaan Kuadrat
Matakuliah Teori Bilangan
Bilangan Bulat Matematika Diskrit.
Kompleksitas Algoritma
Notasi Asimptotik Team Fasilkom.
Strategi Algoritma Kuliah 2 : Kompleksitas Algoritma
Pertemuan 25 MERANCANG ALGORITMA DENGAN KOMPLEKSITAS TERTENTU
Bab 4 Limit dan Kesinambungan Fungsi
PERSAMAAN LINEAR DENGAN SATU VARIABEL
Mata kuliah :K0362/ Matematika Diskrit Tahun :2008
PENGANTAR STRUKTUR DATA
CSG523/ Desain dan Analisis Algoritma
Matakuliah : Algoritma & Struktur Data Versi Materi
MENENTUKAN FPB DENGAN ALGORITMA EUCLIDES
LATIHAN 26 Buatlah sebuah algoritma untuk menampilkan jumlah faktor pembagi bilangan X, dengan X adalah 1 hingga N ! Misal Jumlah faktor dari 1 adalah.
induksi matematika Oleh: Sri Supatmi,S.Kom
Matakuliah : T0034/Perancangan & Analisis Algoritma
Algoritma Indriati ,ST .,M.Kom.
NOTASI ASIMTOTIK (ASYMTOTIC NOTATION)
Identitas dosen Suherman, ST Address : Cilegon
Notasi Asymtotik Pertemuan 2.
Seleksi.
Analisa Algoritma 3 SKS.
03.7 Latihan Membaca Flowchart.
Soal Latihan Pertemuan 02 Network Programming
Pengantar Struktur Data Sri Nurhayati, MT
Analisa Algoritma Asimtotik.
Kompleksitas Algoritma
Algoritma Divide and Conquer
Notasi Sigma Budiharti.
POHON DAN APLIKASI GRAF
Pengantar Teknologi Informasi
Kompleksitas Waktu Asimtotik
Sistem Bilangan Hendra Putra, S.Kom.
STUKTUR DATA “Sequential Search and Binary Search”
FAKTORIAL.
Dr. Mufid Nilmada, SSi., MMSI
FUNGSI DUA VARIABEL ATAU LEBIH
Notasi Asimptotik Team Fasilkom.
Definisi Pertidaksamaan
Notasi Asimptotik Team Fasilkom.
Desain dan Analisis Algoritma
Transcript presentasi:

14. KOMPLEKSITAS ALGORITMA

14.1 PERTUMBUHAN FUNGSI Untuk keperluan analisis algoritma, kita perlu mengetahui seberapa cepat pertumbuhan atau perkembangan suatu fungsi. Pertumbuhan fungsi berkaitan erat dengan waktu yang diperlukan oleh sebuah komputer untuk menyelesaikan suatu tugas tertentu. Notasi-notasi yang digunakan untuk membandingkan pertumbuhan adalah:

Notasi O besar (big O) Definisi Jika terdapat f(n) dan g(n), serta bilangan positif C dan n0 maka f(n) = O (g(n)) sedemikian, sehingga 0  f(n)  Cg(n) untuk n  n0 Dengan kata lain pertumbuhan f(n) tidak akan melebihi Cg(n) Cg(n) disebut batas atas (upper bound) Pasangan C dan n0 tidak unik. Artinya ada beberapa C dan n0. f(n) = O(g(n)) dibaca : f(n) is big “O” of g(n)

f(n) Cg(n) n n0 f(n) = O (g(n))

Contoh 14.1 Tunjukkan bahwa n2 + 2n + 1 = O(n2) Penyelesaian n2 + 2n + 1  C n2 1+2/n + 1/n2  C Jadi C = 4 ; n0 = 1

Notasi  Definisi Jika terdapat f(n) dan g(n), serta bilangan positif C dan n0 maka f(n) =  (g(n)) sedemikian, sehingga 0  Cg(n)  f(n) untuk n  n0 Cg(n) disebut batas bawah (lower bound) Pasangan C dan n0 tidak unik. Artinya ada beberapa C dan n0.

f(n) Cg(n) n n0 f(n) =  (g(n))

Contoh 14.2 Tunjukkan bahwa 8n3 + 5n2 + 7 = (n3) Penyelesaian 8n3 + 5n2 + 7  Cn3 8 + 5/n + 7/n3  C Jadi C = 8 ; n0 = 1

Notasi  Definisi Jika terdapat f(n) dan g(n), maka f(n) = (g(n)), jika terdapat bilangan positif C1 dan C2 dan n0 sedemikian, sehingga memenuhi : 0 C1 g(n)  f(n)  C2 g(n) untuk n  n0 Dengan kata lain, f(n) = (g(n)) jika f(n) = O(g(n)) dan f(n) = (g(n)) untuk n  n0. f(n) =  (g(n)) dibaca “f(n) adalah tetha g(n)” atau f(n) order g(n)

f(n) = (g(n)) f(n) C1g(n) n n0 C2g(n)

Contoh 14.3 Tunjukkan bahwa a) 2n2 + n – 7 dan b) 5n2 – 2n = (n2) Penyelesaian C1n2  2n2 + n – 7  C2n2 C1  2 + 1/n – 7/n2  C2 C1 = 3/4, C2 = 2, n0 = 2 C1n2  5n2 – 2n  C2n2 C1  5 – 2/n  C2 C1 = 3, C2 = 5, n0 = 1

o (little o) f(n) = o(g(n) jika pertumbuhan f(n) lebih lambat dari pertumbuhan g(n) untuk n yang sangat besar. Secara formal f(n) = o(g(n), jika Contoh 14.4 Tunjukkan bahwa 2n2 = o(n3) Penyelesaian: f(n) = 2n2 g(n) = n3

 (little omega) f(n) = (g(n) jika pertumbuhan f(n) lebih cepat dari pertumbuhan g(n) untuk n yang sangat besar. Secara formal f(n) = (g(n), jika Contoh 14.5 Tunjukkan bahwa 2n3 = (n2) Penyelesaian f(n) = 2n3 g(n) = n2

Latihan A. Tentukan apakah fungsi berikut O (x2)? 3x + 7 x2 + x + 1 2x2 – 7 x3 + 2x2 – 4x + 1 B. Tentukan apakah fungsi pada (A) berikut  (x2)?