100% tevredenheidsgarantie Direct beschikbaar na betaling Zowel online als in PDF Je zit nergens aan vast
logo-home
Summary OCR A-Level computer science Algorithms for data structures, sorts and searches and paths finding €4,32   In winkelwagen

Samenvatting

Summary OCR A-Level computer science Algorithms for data structures, sorts and searches and paths finding

 5 keer bekeken  0 keer verkocht
  • Vak
  • Instelling

Summary notes for 2.3 in ocr a level computer science. Notes made from physics and maths tutor and Craig’n’Dave videos

Voorbeeld 2 van de 10  pagina's

  • 14 mei 2024
  • 10
  • 2022/2023
  • Samenvatting
avatar-seller
2 3)
. .

Analysis Design ,
and Comparison of Algorithms
Analysis of algorithms

Time
complexity :
↳ how much time it requires to solve a particular problem

big (shows the effectiveness of
measured
using O notation an
algorithm

upper limit for the amount of time taken relative to the number
it of data elements
shows an
given
as an input

allows
you
to predict the amount of time it takes for an
algorithm to finish guien the
number of data elements



Big O notation Name Description
O(1) Constant time the amount of time taken to complete an

complexity algorithm is independent from the number of

elements inputted
O(n) Linear
Lime the amount of time taken to complete an


complexity algorithm is directly proportional to the number

of elements inputted
O(nz) Polynomial/quadratic the amount of time taken to complete an
time the
complexity algorithm is
directionally proportional to
elements
square of the inputted
O(nt) the amount of time taken to complete
Polynomial time an

to the elements
complexity algorithm is
directly proportional
Inputted to the
power of n

O(24) Exponential time the amount of time taken to complete an

complexity algorithm will double with additional item
every
Ollogn) Logarithmic time the time taken to complete an
algorithm will

complexity increase at a smaller rate as the number of

elements inputted

:
graphs
0(24) O(n))




I
worst O(22) O(n')
Onlog(n)
O(n)
O(n)
-
O(log(n)
best ~O(1)
n
Ollogn)

O(1)


Input Size <

, Space complexity :
↳ amount
of storage the algorithm takes

Commonly expressed using Big O notation
algorithms store extra data when they make
↳ a isn't ideal
copy ,


it is not idea to make copies
↳ When
working with lots of data ,
a
good
↳ this
lakes up lots of
storage which is expensive


Designing Algorithms:
series of steps to complete

algorithm > a task a
-




designing the main objective is to complete thelask then to the best time
↳ When
, , get
and space
complexity
↳ to reduce
space complexity you ,
make sure
you perform
all of the changes on the
original
data
pieces of
to reduce time and the number of items

complexity try ,
to reduce the embedded loops ,




have to complete the operations on
you

Comparison of Algorithms
Best and worst case scenarios :
,
average

Searching
Time complexity Sorting Time
complexity Space :
Best Worst Algorithm
algorithms Average Bes↓ Average Worst
linear search O(1) O(n) O(n) bubble O(n) Oln't On' I



binarysarray O(1) Ollogn) Ollogn) insertion O(n) O(n' O(nz) I



binarystree O(1) Ollogn) O(n) merge Onlogn) OCnlogn) OCnlogn) n



hashing O(1) 0(1) O(n)
quick OCnlogn) OCnlogn) O(n') logn
breadth/depth-0(1) ON E) +
O(v2)
vertices +


first of graph edges




Comparing linear and binary
linear search
binary search
Data set items don't have to be stored in order Items must be ordered to work

Start location start at first item start at middle item

searching search each item in sequence until halve the set of items to search
the item is found or there are no
after each comparison until the
more items to check item is found or there are no more

items to check

implementation Canbe implemented using an Can be implemented using an



array
or linked list array or binary tree
items New items added at the end - New items must be added in the
adding are


quick correct place to maintain the
number ofitems -
can be slow

suitability Suitable for a small number Suitable for
&
a
large number of
of items utems

Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:

Verzekerd van kwaliteit door reviews

Verzekerd van kwaliteit door reviews

Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!

Snel en makkelijk kopen

Snel en makkelijk kopen

Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.

Focus op de essentie

Focus op de essentie

Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!

Veelgestelde vragen

Wat krijg ik als ik dit document koop?

Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.

Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?

Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.

Van wie koop ik deze samenvatting?

Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper nikitabilla-patel. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.

Zit ik meteen vast aan een abonnement?

Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €4,32. Je zit daarna nergens aan vast.

Is Stuvia te vertrouwen?

4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)

Afgelopen 30 dagen zijn er 83750 samenvattingen verkocht

Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen

Start met verkopen
€4,32
  • (0)
  Kopen