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えぴ 福田
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1.
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2.
プログラムは ? 「使うひと目線」では –
速い – 小さい … に越したことはないよね。 わんくま同盟 東京勉強会 #69
3.
アルゴリズムの性能を示す目安 ? 「速さ」の指標 –
時間計算量 : どんだけ時間を食うか ? 「小ささ」の指標 – 空間計算量 : どんだけ記憶域を食うか わんくま同盟 東京勉強会 #69
4.
O記法 (O-notation) ? ある計算/処理に要する時間/空間がTに比例
するとき、その時間/空間計算量を O(T) と表記し、 ?計算量はTのオーダー」という。 大文字のオミクロン ※ いつも一定の計算量であるなら O(1) わんくま同盟 東京勉強会 #69
5.
データ構造と計算量 ? データ構造 –
可変長配列 : vector – リスト : list – 二分木 : set – ハッシュ表 : unordered_set それぞれの要素アクセス、挿入/削除、検 索に要する時間計算量は… わんくま同盟 東京勉強会 #69
6.
データ构造と时间计算量
N番目の参照 要素の追加/削除 検索 可変長配列 Ο(1) Ο(N) Ο(N) リスト Ο(N) Ο(1) Ο(N) 二分木 N/A Ο(logN) Ο(logN) ハッシュ表 N/A Ο(1) Ο(1) ※ ただし、要素ひとつを格納するのに必要な領域は一般に 可変長配列 < リスト < 二分木 < ハッシュ表 なので、「時間と空間のトレードオフ」 わんくま同盟 東京勉強会 #69
7.
プログラムは ? 「作るひと目線」では –
短い – 単純 … に越したことはないよね。 「長いプログラムは間違っている」 「難しいプログラムは間違っている」 わんくま同盟 東京勉強会 #69
8.
作るひと目線でのプログラムの複雑さ ? メトリクス :
「複雑さ/ややこしさ」の指標 – 行数 LOC(Lines Of Code) – サイクロマティック複雑度 – ネストの深さ – 分岐数/パス数 – etc わんくま同盟 東京勉強会 #69
9.
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10.
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11.
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21.
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22.
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23.
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24.
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25.
コンポーネント間の結合 ? 理解性 ? テスト容易性 ?
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26.
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