ZeitkomplexitätAlgorithmen
Zeitkomplexität bezeichnet die Wachstumsrate der Laufzeit eines Algorithmus in Abhängigkeit von der Eingabegröße n. Sie wird üblicherweise durch asymptotische Notationen wie Big-O (O), Big-Theta (Θ) und Big-Omega (Ω) beschrieben. Big-O gibt eine obere Schranke an, Θ eine enge, mittlere Wachstumsrate, und Ω eine untere Schranke. Zeitkomplexität ist eine theoretische Abschätzung, die konstante Faktoren und Maschinenparameter ausklammert.
Man unterscheidet Best-Case, Worst-Case und Average-Case. Der Best-Case beschreibt die günstigste Eingabeform, der Worst-Case die ungünstigste,
Typische Beispiele: Das Durchlaufen einer Liste zur Suche hat O(n). Eine Suche in einer sortierten Liste mittels
Zur Bestimmung analysiert man die Anzahl der grundlegenden Operationen in Abhängigkeit von n oder löst entsprechende