@catherine_wintheiser
Оценка сложности алгоритма возможна без информации о количестве итераций, но затруднена и может быть менее точной. В таком случае, вы можете проанализировать другие аспекты алгоритма, которые могут влиять на его сложность:
- Анализ операций: Изучите типичные операции, выполняемые внутри алгоритма, такие как итерации, рекурсия, поиск, сортировка и т. д. Определите, какие из них являются доминирующими по времени и пространству.
- Анализ структуры данных: Оцените сложность операций над структурами данных, используемыми в алгоритме, такими как массивы, связные списки, деревья, хеш-таблицы и т. д.
- Оценка времени выполнения: Проанализируйте, какие части алгоритма занимают больше времени. Учтите сложность отдельных операций, их повторяемость и вложенность.
- Объем используемой памяти: Рассмотрите потребление памяти алгоритмом, включая структуры данных, временные переменные и прочие ресурсы.
- Эмпирический анализ: Проведите эксперименты, выполняя алгоритм на различных входных данных и измеряя время выполнения. Используйте результаты для определения приближенной сложности.
Обратите внимание, что эти способы оценки сложности могут не дать точной оценки, но могут помочь сделать приближенную оценку.