Analisis Kompleksitas Algoritma Bag. 1 (Tutorial Algoritma)
Summary
TLDRThis lecture discusses the importance of selecting efficient algorithms to solve problems, emphasizing the impact on processing speed and resource usage. It introduces the concept of algorithm complexity and outlines methods to measure efficiency, focusing on time complexity as the primary metric. The instructor explains the limitations of real-time measurements due to varying computer architectures and programming languages, advocating for the abstract model of time complexity to evaluate algorithms objectively.
Takeaways
- ๐ The lecture discusses the complexity of algorithms and how to determine which algorithm is efficient.
- ๐ต๏ธโโ๏ธ The importance of choosing an efficient algorithm is emphasized, as it affects the speed of solving a problem.
- ๐ Efficiency is measured in terms of time and memory usage, with less efficient algorithms requiring more resources.
- ๐ก The first learning objective is to understand how to measure the efficiency of algorithms using various approaches and methods.
- ๐ The concept of the 'real-time' model for measuring algorithm efficiency is introduced, which involves calculating the time taken for an algorithm to execute.
- โฑ๏ธ The real-time model is criticized for its lack of standardization due to varying computer architectures and programming languages.
- ๐ An alternative to the real-time model is the 'abstract' model, which includes time complexity and space complexity approaches.
- ๐ Time complexity (T(n)) is defined as a function that depends on the amount of input, representing the number of computational processes required.
- ๐ข The abstract model is deemed more practical for measuring efficiency because it focuses on the number of computations within an algorithm.
- ๐ Examples are given to illustrate how to identify and compare time complexities of different algorithms to determine which is more efficient.
- ๐ The conclusion is that for large values of 'n', Algorithm A is more efficient, while for smaller values, Algorithm B might be more efficient.
Q & A
What is the main topic discussed in the script?
-The main topic discussed in the script is the complexity of algorithms, specifically how to determine the efficiency of an algorithm.
Why is it important to choose an efficient algorithm?
-Choosing an efficient algorithm is important because it impacts the speed at which a problem is solved. The faster the algorithm can process the problem, the better.
What are the factors that affect the efficiency of an algorithm?
-The efficiency of an algorithm is affected by its memory and time requirements. An efficient algorithm consumes less memory and time.
How does the size of input affect the efficiency of an algorithm?
-The size of input affects the efficiency of an algorithm because larger inputs generally require more processing time and memory.
What is the real-time model for measuring algorithm efficiency?
-The real-time model measures the efficiency of an algorithm by calculating the actual time it takes to execute on a computer.
Why is the real-time model not considered a standard method for measuring algorithm efficiency?
-The real-time model is not standard because it varies with different computer architectures, processors, and programming languages, making it inconsistent.
What is the abstract model for measuring algorithm efficiency?
-The abstract model measures algorithm efficiency by considering the number of computational processes required, independent of the actual execution time.
What are the two approaches within the abstract model for measuring efficiency?
-The two approaches within the abstract model are time complexity (denoted as T(n)) and space complexity.
How is time complexity (T(n)) defined in the context of algorithm efficiency?
-Time complexity (T(n)) is defined as a function that depends on the amount of input, representing the number of computational processes required by the algorithm.
Can you provide an example of how time complexity is used to compare two algorithms?
-Yes, if Algorithm A has a time complexity of 5000n and Algorithm B has a time complexity of 1.1 * n^2, by comparing these complexities for different values of n, we can determine which algorithm is more efficient.
How does the script suggest determining the time complexity (T(n)) for an algorithm?
-The script suggests determining the time complexity by looking at the number of computational processes within the algorithm and how it scales with the input size.
Outlines
๐ก Introduction to Algorithm Complexity
The speaker begins by discussing the importance of algorithm complexity, following a previous discussion on what algorithms are and how to implement them. The focus is on selecting the most efficient algorithm for a given problem, which can affect the speed at which a problem is solved. The speaker outlines the learning objectives, which include understanding how to measure algorithm efficiency, learning about time complexity models, and grasping the concept of abstract models for measuring efficiency. The necessity of choosing efficient algorithms is emphasized due to their impact on memory and processing time requirements.
๐ Real-Time Model for Measuring Efficiency
The speaker introduces the real-time model for measuring algorithm efficiency, which involves calculating the execution time of an algorithm on a computer. An example is given where two sorting algorithms are compared based on their execution time for sorting 100 and 1000 data points. However, the speaker points out that this method is not standardized due to variations in computer architecture and programming languages, which can affect the execution time. As a result, the real-time model is deemed impractical for accurately measuring algorithm efficiency.
๐ Abstract Model for Algorithm Efficiency
The speaker explains the abstract model as an alternative to the real-time model for measuring algorithm efficiency. This model involves two approaches: time complexity (TNI) and space complexity. Time complexity is represented by a function that depends on the amount of input, with the example given being the number of computations required within an algorithm. Space complexity, on the other hand, measures the memory usage, which is also input-dependent. The speaker suggests that while space complexity is harder to prove in practice, time complexity is a more straightforward and standardized approach to evaluating algorithm efficiency.
๐ Evaluating Algorithm Efficiency with Time Complexity
The speaker provides an in-depth explanation of using time complexity to evaluate algorithm efficiency. They describe how time complexity functions, such as TNI, can be used to compare the efficiency of different algorithms by looking at the number of computations required. Examples are given to illustrate how algorithms with different time complexities can be compared by plugging in values of 'n' (input size) to see which algorithm requires fewer computations. The speaker concludes by emphasizing that for large values of 'n', the algorithm with lower time complexity is more efficient, while for smaller values, other factors may come into play.
Mindmap
Keywords
๐กAlgorithm Complexity
๐กEfficient Algorithm
๐กModel of Time Complexity
๐กInput Size
๐กReal-time Model
๐กAbstract Model
๐กTime Complexity
๐กSpace Complexity
๐กAlgorithm Selection
๐กBig O Notation
๐กMemory Consumption
Highlights
Introduction to the topic of algorithm complexity
Discussion on the importance of choosing efficient algorithms
Explaining the impact of efficient algorithms on problem-solving speed
The relationship between algorithm efficiency and memory and time requirements
The dependency of memory and time requirements on input size
Introduction to the real-time model for measuring algorithm efficiency
Limitations of the real-time model due to varying computer architectures
The influence of programming languages and compilers on real-time measurements
Introduction to the abstract model for measuring algorithm efficiency
Explanation of time complexity as part of the abstract model
The concept of space complexity in the abstract model
Practical difficulties in measuring space complexity
Emphasis on time complexity as the most practical approach for efficiency measurement
Example of how to identify time complexity based on input size
Comparing the efficiency of two algorithms based on their time complexity
Practical example of measuring algorithm efficiency with varying input sizes
Conclusion on selecting the most efficient algorithm based on time complexity
Invitation for questions via WhatsApp or Google Classroom
Closing remarks and blessings
Transcripts
the fake smile Roman Rohim
Assalamualaikum warahmatullahi
wabarakatuh dalam kesempatan ini kita
akan membahas tentang materi yang
berikutnya yaitu kompleksitas algoritma
Ia setelah kemarin kita sudah membahas
di beberapa tahun kemarin ya Kita Sedang
membahas beberapa hal tentang Apa itu
algoritma kemudian Bagaimana cara
menyajikan algoritma ya dan kita juga
tahu bahwa dan apa namanya misalkan kita
punya kasus kompetensi maka kasus itu
nanti bisa diselesaikan dengan beberapa
algoritma nya Nah problemnya sekarang
adalah bagaimana kita memilih dari
beberapa algoritma tersebut ya pada
kasus yang sama bagaimana kita memilih
agoritma yang baik mana yang kelima yang
efisien itu Mengapa atau pentingnya apa
sih kita
Hai bisa memilih algoritma yang efisien
itu nanti akan berpengaruh pada
kecepatan proses algoritma itu untuk
menyelesaikan suatu permasalahan semakin
cepat waktu yang diperlukan maka akan
semakin baik itu yang nanti kita
harapkan nah fokus kita pada materi kali
ini nanti adalah bagaimana kita bisa
menentukan algoritma mana yang efisien
gitu Ya baik eh Sebelum kita mulai
pembahasan Bagaimana cara mengukurnya
Setia ada beberapa hal yang perlu saya
sampaikan disini beberapa tujuan
pembelajaran yang pertama yaitu telah
dari Setelah kalian mengetahui setelah
melihat tayangan ini maka diharapkan
kalian bisa mengetahui cara mengukur
algoritma yang efisien ada-ada nanti ada
beberapa pendekatan ada beberapa metode
yang bisa kita gunakan untuk mengukur
efisiensi algoritma
Hai kemudian Eh kalian juga mengetahui
apa sih itu model kebutuhan waktu gimana
model ini merupakan salah satu dari
pendekatan yang bisa diukur yang lebih
saat digunakan untuk mengukur efisiensi
algoritma kemudian yang ketiga Kalian
juga diharapkan mengetahui apa itu model
abstrak untuk mengukur efisiensi
algoritma ia ini tujuan pembelajaran
yang akan diharapkan kalian bisa
dapatkan Setelah mempelajari Dari video
ini Baik kemudian Eh ada beberapa hal
yang perlu tersampaikan di awal yang
pertama bahwa jadi selesai singgung ya
bahwa eh sebenarnya pentingnya Apa sih
yang tentunya apa kita bisa memilih atau
bisa mengukur efisiensi algoritma karena
nanti
akhir-akhir pada saat tertentu kita
dihadapkan pada permasalahan yang yang
mungkin Kompleks permasalahannya ya Nah
algoritma yang efisien di sini nanti
akan berdampak pada kebutuhan eh apa
namanya memori sewaktu yang juga sedikit
dengan kata lain bahwa algoritma yang
efisien itu adalah algoritma yang bisa
meminumkan kebutuhan memori dan waktu
yang semakin efisien sebuah algoritma
maka kebutuhan memori dan waktu
diperlukan juga sedikit ini pentingnya
kita bisa memilih Ya mana aku ritme yang
efisien Kemudian yang kedua bahwa eh
kebutuhan memori dalam waktu sebuah
goritma itu bergantung pada ukuran input
ya banyaknya input atau disini
dinotasikan dengan n ya
Hai mengapa kok di sini tergantung dari
inputnya karena secara logika logika
mudahnya bahwa untuk input yang sedikit
maka proses yang dibutuhkan juga sedikit
ikan seperti itu kalau misalkan inputnya
untuk 10 data misalkan maka untuk
prosesnya tentu akan lebih cepat
dibandingkan dengan input untuk 100 data
gitu ya Ibu 100 data akan lebih cepat
dibandingkan input untuk satu dan satu
sudah data misalkan itu secara
sosiologis gampangnya maka disini
kebutuhan memori dan waktu itu diukur
dari banyaknya input ia atau Eneng
mudian efisiensi algoritma yang setelah
kita tahu efisiensi algoritma maka dapat
digunakan untuk menilai faktor itu mana
yang bagus dari sekian pilihan agoritma
masalah kita Benson masalah maka kita
bisa menentukan ini beberapa hal yang
di atas sebagai pengawal ya sebagai
pendahuluan dari materi kita ini jadi
target kita adalah file lagi kita bisa
memilih algoritma warna yang lebih
efisien yang diukur dari ini dari atau
memori dan waktu ya cara-cara Teorinya
seperti ini dimana ngukurnya itu
tergantung dari n banyaknya input itu
nah sekarang kita bahas Model pertama
atau peningkatan pertama yang dapat
digunakan untuk mengukur Efisiensi
sebuah algoritma kemudian pertama ini
yaitu dikatakan model kebutuhan waktu
atau realty model Apa itu model
kebutuhan waktu atau model real-time
yaitu menghitung efisiensi algoritma
diukur atau ditinjau ya atau dihitung
dari lamanya waktu
Wow ketika algoritma itu dieksekusi oleh
komputer atau istrinya sinilah real-time
jadi misalkan contohnya sih contohnya
usahakan ya Ada sebuah penasaran
misalkan sorting misalkan sorting n buah
data solusi kepada thaghut dan kita
bikin algoritma misalkan saya katakan
algoritma gitu ya untuk sorting itu
Misalkan eh kita gunakan algoritma tadi
untuk mengshare tingkat akan A100 data
diatur ratus data kemudian cara mengukur
menggunakan model kebutuhan waktu makan
nanti kita tetap waktunya ketika running
itu berapa gitu ya berapa detik berapa
mili second berapa militer kita catat di
situ kemudian kita gunakan untuk
mensorting kita akan 1000 data kita buat
kode programnya terus kita running
kemudian kita catat waktunya
beberapa detik berapa Mi second berapa
micro second tertutup kemudian misalkan
ada dua algoritma wakil Noah dan B untuk
sorting sama-sama syuting kemudian
dengan menggunakan model ini maka sama
ya Jadi kita untuk melihat mana yang
lebih efisien Maka kita kami head
cleaning Taimiyah yang lebih cepat yang
mana itu nantinya akan dikatakan sebagai
algoritma yang efisien itu ini
peningkatan yang pertama tapi tetapi
pendekatan ini ia pendekatan dengan
menghitung waktu running timnya itu
real-time itu itu bukan Cara yang tepat
tidak bukan cara yang praktisnya dan
cara yang yang bisa dilakukan secara
standar Mengapa Karena yang pertama kita
tahu bahwa setiap komputer itu memiliki
arsitektur yang berbeda ia misalkan
remnya berbeda ya prosesornya berbeda
jenis prosa berbeda frekuensinya berbeda
gitu kan Ya itu menyebabkan running time
dari Capcom berbeda-beda ini yang tidak
bisa dikatakan sebagai tidak bisa
digunakan sebagai standar itu Misalkan
misalkan goritma sorting tadi misalkan
agoritma Eh tadi ya get me a nots akan
dijalankan di komputer pertama dia
dicatat misalkan waktunya misalkan satu
detik misalkan tapi di komputer kedua
dengan algoritma yang sama ia dengan
bahasa pemograman yang sama bisa jadi
waktunya Tidak satu detik tapi mungkin
setengah detik 3 detik dan sebagainya
tadi berbeda bisa dibedakan aspeknya
berbeda ini yang menjadi permasalahan
Kemudian yang kedua kita tahu bahwa
bahasa pemograman kan bermacam-macam ya
jenisnya compilernya bermacam-macam ada
Java ada sih bahasa pascal baca paiten
sebagainya nah ini juga nanti bisa
berpengaruh pada eh
traning timnya Real Time nya sudah
berenang lebih dari meskipun meskipun
speknya komputer mungkin sama remnya
sama apa prosesnya sama seperti ketika
digunakan basah logam yang berbeda bisa
jadi rantainya berbeda Makanya Nih
beberapa hal ini bisa menjadikan metode
ini tidak standar ya tidak bisa baku
karena berbeda-beda nilainya gitu nah
sehingga model ini dikatakan kurang
tepatnya tidak tepat untuk mengukur
Efisiensi sebuah algoritma nah lantas
Bagaimana peningkatan yang berikutnya
Kalau ini dikatakan tidak tepat atau
kurang tepat maka kita bisa menggunakan
model berikutnya yaitu model abstrak
abstrak dimana model abstrak ini nanti
eh ada dua pendekatan juga ya Aduh
pendekatannya dua cara yaitu menggunakan
ini
Hai yang namanya kompleksitas waktu ya
Kemudian yang kedua yaitu menggunakan
kompleksitas ruang kalau kompleksitas
waktu atau sini simbolkan dengan TNI ya
Mengapa kau DN tadi kita tahu bahwa
efisiensi algoritma itu kan tergantung
dari tergantung dari banyaknya input
nyatuin maka disini kita bisa buat buah
fungsi namanya TN itu tim waktu n itu
adalah banyaknya input maka two adalah
sebuah fungsi yang tergantung dari waktu
Nah kalau kita menggunakan model abstrak
khususnya kita gunakan kependekan
kompleksitas waktu atau TNI maka caranya
mengukur efisiensi itu dilihat dari
banyaknya proses komputasi yang
dibutuhkan di dalam algoritma tersebut
jadi yang kita hitung banyaknya
komputasinya ya kita itu kemudian yang
kedua pendekatan yang kedua yaitu
pendekatan pada ke kompleksitas ruang
ccent er situ spesies-spesies n ini juga
tergantung dari banyaknya input yang
fungsi yang tergantung dari banyak input
nah bagaimana itu kompleksitas ruang itu
ngukurnya adalah yang juga dalam
memorinya jadi ketika Apa itu ora Ning
gitu ya kita ranting-ranting di komputer
maka kita hitung memorinya ya berapa apa
baik-baik atau KB impian ini juga agak
sulit dilakukan Iya tidak apa-apa lebih
sulit dibuktikan lakukan dibandingkan
kalau kita menggunakan yang tadi ngitung
banyaknya komputasi ini praktisnya
dalam-dalam best practice nya ini sulit
dilakukan maka satu-satunya cara atau
pendekatan yang paling mudah yang paling
baku yang kita bisa lakukan yaitu kita
bisa menggunakan nagori tawa menggunakan
ini pun
dan kompleksitas waktu disini ini yang
diukur dari banyaknya proses komputasi
Berikutnya ini contohnya contoh
bagaimana kita mendefinisikan kita bisa
mengidentifikasi NY tadikan kompleksitas
sewaktu kan dia sudah fungsi yang
tergantung dari niatnya maka cara
mengidentifikasi NY itu bagaimana ini
besok ada contohnya misalkan ada sebuah
algoritma sorting tadi yang seakan ya
gernon Sporting yang digunakan untuk
mengurutkan atau mensorting 1000 data
maka NY ya seribu itu gitu seperti itu
tdn itu adalah banyaknya input yang
digunakan untuk proses diauditnya
tersebut misalkan inputnya misalkan ini
algoritma mencari nilai maksimum dari
Rp10.000 datang Khan maka n-nya berapa
biayanya terjadi 10 tipu
gitu Ya gampang ya untuk identifikasi
n-nya nyetok saja Kemudian contoh
Berikutnya ini nah ini tadi kita tahu
bahwa model pendekatan yang paling tepat
yang yang paling mudah untuk mengukur
efisiensi algoritma yaitu pendekatan
kompleksitas waktu tadi TNI contoh
Bagaimana penggunaan TNT dia berdekatan
apa Kompas waktu tadi dapat digunakan
untuk melihat efisiensi dari sebuah
algoritma ini contoh misalkan ada sebuah
kasusnya sussex pisahkan kita enggak
tahu siapa misalkan kasus sembarang aja
kemudian ada dua algoritma yang bisa
digunakan untuk menyelesaikan kasus tadi
agoritma A dan algoritma B Kemudian dari
dua algoritma ini mana yang paling
efisien Nah itu kita bisa lihat dari TNI
AD
Oh ya kita lihat dari tny misalkan ini
TN dari algoritma metode 5000n jadi
fungsi dalam n ya masih dalam proses
jalan ke tergantung dari enzim ini
seakan 5000n mudah algoritma B yaitu 1,1
pangkat n dikeluarkan ke atas ia atau
istilahnya kalau dalam paint tentu style
itu ya dibulatkan keatas pembulatan ke
atas nah ini misalkan diketahui
fungsinya seperti ini yang itu 5000n
yang waktu ritme B 1,1 n-nya Nah
sekarang kita ketika akan melihat mana
yang lebih efisien Maka kita bisa
masukkan variasi dari n-nya ya misalkan
untuk n10 inputnya 10 itu untuk
algoritma dia butuh berapa Eh Kompleks
tasnya berapa gitu ya maka kita tinggal
masukkan aja kesini kalau
creating a masukkan ke sini berarti
50.000 nilainya tim kompleksitasnya
Rp50.000 pun kemudian kalau algoritma B3
ya tiga untuk n yang 10 kita lihat kita
tahu bahwa algoritma Biyang dia lebih
efisien dibandingkan algoritma Ah terus
kalau etnis 100 misalkan hanya 100 maka
atlet Nadia butuh dia kami tasnya berapa
kita masukkan kesini Oh 500.000 akhirnya
B cuma 13780 satu mana yang lebih baik
ia tentunya Masih lanjut nabeya untuk
n10 dan N100 ini agar lebih masih menang
dia masih lebih efisien tapi apakah
untuk n yang besar apakah masih
menunjukkan gejala yang sama kita
di sini kalau misalkan n1004 pintunya
1000 data maka gold maka dia butuh
5000000 5000000 Kompleks aja 5000000
nilainya tapi algoritma B disini 2,5
kali 10 pangkat 41 itu Mana yang lebih
efisien ya aku ritma a i a great maaf
karena dia lebih kecil nilainya
kompleksitasnya kalau satu juta ini satu
juta maka untuk hanya disini kita
masukkan kesini ya ketemunya lima kali
10 pangkat 9 sedangkan yang ini anda
bisa lihat 4,8 kali 10 pangkat sekian
waktu Rp1.000 ya ini lebih efisien yang
ini ya ya maka dapat kita simpulkan
bahwa ya agoritma A itu akan lebih
efisien kalau nilainya adalah besar atau
sampai dengan sangat besar maka dia akan
lebih
dibandingkan algoritma be tapi untuk n
yang kecil yang dalam Prince 10-100
mungkin ya itu akhir tapi yang lebih
efisien itu ini contoh bagaimana kita
mengukur atau memilih algoritma mana
yang lebih efisien ditinjau dari tadi
PMT dia apa namanya kompleksitas waktu
tadi Nah petanya berikutnya Pak
Bagaimana nih cara menentukan ini tmnnya
gitu ya untuk setiap agoritma nanti akan
kita bahas di pertemuan selanjutnya
nanti ya ininya contoh saja contoh yang
sudah diketahui TN nya ya Baik saya kira
ini yang bisa sampaikan mudah-mudahan
bisa dipahami dengan mudah ia silakan
nanti kalau ada pertanyaan bisa
ditanyakan lewat WA ataupun lewat Google
classroom Sekian dari saya salamualaikum
warahmatullahi
kmop relocated to
Browse More Related Video
01 05 01
Basics of Time Complexity and Space Complexity | Java | Complete Placement Course | Lecture 9
Projeto e Anรกlise de Algoritmos - Aula 10 - Ordenaรงรฃo em tempo linear
Introduction to Algorithm Analysis
Basics of Asymptotic Analysis (Part 3)
L-1.1: Introduction to Algorithm & Syllabus Discussion for GATE/NET & Placements Preparation | DAA
5.0 / 5 (0 votes)