एल्गोरिथम में ऑपरेशन काउंट मेथड

कुछ एल्गोरिदम की लागत का अनुमान लगाने के लिए अलग-अलग तरीके हैं। उनमें से एक ऑपरेशन गिनती का उपयोग करके। हम विभिन्न कार्यों में से किसी एक को चुनकर एल्गोरिदम की समय जटिलता का अनुमान लगा सकते हैं। ये जोड़, घटाना आदि जैसे हैं। हमें यह जांचना होगा कि इनमें से कितने ऑपरेशन किए गए हैं। इस पद्धति की सफलता उन कार्यों की पहचान करने की हमारी क्षमता पर निर्भर करती है जो अधिकांश समय जटिलता में योगदान करते हैं।

मान लीजिए कि हमारे पास आकार n [0 से n - 1] का एक सरणी है। हमारे एल्गोरिथ्म को सबसे बड़े तत्व का सूचकांक मिलेगा। हम सरणी के तत्वों की प्रत्येक जोड़ी के बीच तुलना ऑपरेशन की संख्या की गणना करके लागत का अनुमान लगा सकते हैं। हमें यह याद रखना होगा कि हम केवल एक ही ऑपरेशन को चुनेंगे। इस एल्गोरिथम में कुछ और ऑपरेशन हैं जैसे कि पुनरावृत्ति चर i की वृद्धि, या सूचकांक के लिए मान निर्दिष्ट करना आदि। लेकिन इस मामले में उन पर विचार नहीं किया जाता है।

एल्गोरिदम

getMax(arr, n):
   index := 0
   max := arr[0]
   for i in range 1 to n - 1, do
      if arr[i] > max, then
         max := arr[i]
         index := i
      end if
   done
   return index

हमें उन परिचालनों को चुनना होगा जो लागत का अनुमान लगाने के लिए अधिकतम समय तक किए जाते हैं। मान लीजिए कि हमारे पास एक बबल सॉर्ट एल्गोरिथ्म है, और हम स्वैप ऑपरेशन की गणना करते हैं। तब हमें यह ध्यान रखना होगा कि यह कब अधिकतम होगा। यह हमें विश्लेषण के दौरान अधिकतम परिणाम देगा।