Alqoritmik səmərəlilik

Alqoritmik səmərəlilik — bir alqoritmin mövcud resursları — xüsusilə vaxt və yaddaş — nə dərəcədə qənaətlə istifadə etdiyini göstərir.David A. Grossman, Ophir Frieder, Information Retrieval: Algorithms and Heuristics, 2nd edition, 2004,  Məqsəd, alqoritmi maksimum performansla, yəni daha az resurs sərf edərək, daha sürətli və effektiv işləməklə təmin etməkdir. Alqoritmik səmərəliliyin təmin edilməsi həm proqram təminatının daha yaxşı performans göstərməsi, həm də daha az hesablama gücü tələb etməsi üçün vacibdir.

 Əsas prinsiplər və metodlar 
 Zaman və məkan mürəkkəbliyinin təhlili 
Zaman mürəkkəbliyi — bir alqoritmin çalışması üçün tələb olunan vaxtı təsvir edir. Səmərəli alqoritmlər mümkün qədər az vaxtda nəticə verir.
Məkan mürəkkəbliyi — isə alqoritmin yaddaş istifadəsini təsvir edir. Səmərəli alqoritmlər əlavə yaddaş tələbini minimuma endirir.

Bu iki göstərici balanslaşdırılaraq (vaxt-yaddaş ticarəti), həm sürətli, həm də yaddaş baxımından qənaətli alqoritmlər inkişaf etdirilə bilər.

 Asimptotik notasiyalarla analiz 
Asimptotik notasiya (Big O, Omega, və Theta) alqoritmin giriş məlumatlarının həcmi artdıqca necə davranacağını təsvir edir. Məsələn, **O(n)** və ya **O(log n)** mürəkkəbliyə malik alqoritmlər **O(n²)** mürəkkəbliyə malik olanlardan daha səmərəlidir, çünki onlar daha sürətli işləyir və daha böyük giriş ölçülərinə daha uyğun gəlir.

 Daha sürətli alqoritm və məlumat strukturunun seçimi 
Ənənəvi sıralama alqoritmi olan Bubble Sort (O(n²)) yerinə daha sürətli Merge Sort və ya Quick Sort (O(n log n)) istifadə etmək, alqoritmik səmərəliliyi artırır. Məlumat strukturları da səmərəliliyə böyük təsir göstərir. Məsələn, tez-tez məlumat axtarışı tələb edən bir tətbiq üçün Hash Table istifadə etmək daha səmərəli ola bilər, çünki axtarış O(1) mürəkkəbliyindədir.

 Təkrarlanan hesablamaların azaldılması 
Təkrarlanan hesablamaları aradan qaldırmaq üçün dinamik proqramlaşdırma texnikaları tətbiq edilir. Bu metodla müəyyən bir hesablamanın nəticəsi yadda saxlanır və lazım gəldikdə yenidən istifadə olunur. Bu yanaşma, məsələn, Fibonacci ədədlərinin hesablanmasında böyük vaxt qənaəti yaradır.

 Böl və hakim ol texnikası 
Böl və hakim ol texnikası () — problemi kiçik alt problemlərə bölərək daha asan şəkildə həll etməyi nəzərdə tutur. Məsələn, Merge Sort və Binary Search bu prinsip əsasında qurulub və böyük giriş məlumatlarına tətbiq edilə bilən səmərəli alqoritmlərdir.Rekursiya, bəzən daha çox yaddaş və vaxt tələb edə bilər. Mümkün hallarda rekursiv funksiyaları iterativ (dövr) versiyalara çevirmək alqoritmik səmərəliliyi artırır. Tənbəl hesablama, yalnız ehtiyac olduqda hesablamanın aparılmasını təmin edir və beləliklə lazımsız hesablamaların qarşısını alır. Bu yanaşma böyük verilənlər toplusu ilə işləyərkən yaddaş və vaxt qənaəti üçün uyğundur.

 Pessimal analiz və ən pis hal təhlili 
 Alqoritmin ən pis halda necə çalışacağını nəzərə alaraq optimallaşdırmalar etmək səmərəliliyi artırır. Bu analiz, alqoritmin çoxlu sayda məlumat daxilində sabit performans göstərməsini təmin edir.
 Paralel işləmə ilə böyük həcmli hesablamaları bir neçə nüvədə icra etməklə alqoritmin ümumi işləmə vaxtını azaltmaq mümkündür. Asinxron metodlarla da eyni anda bir neçə iş görmək alqoritmin səmərəliliyini artıra bilər.

 Alqoritmik səmərəliliyin tətbiqləri 
Alqoritmik səmərəlilik, böyük həcmli verilənlərin işlənməsi, real vaxt tətbiqləri, qlobal axtarış motorları və maşın öyrənmə sahələrində çox əhəmiyyətlidir. Daha səmərəli alqoritmlər, həll müddətini qısaldır, yaddaş istifadəsini azaldır və sistemlərin ümumi performansını artırır.Guy Lewis Steele, Jr. "Debunking the 'Expensive Procedure Call' Myth, or, Procedure Call Implementations Considered Harmful, or, Lambda: The Ultimate GOTO". MIT AI Lab. AI Lab Memo AIM-443. October 1977. 

Səmərəli alqoritmlər yaratmaq, həm riyazi düşüncə, həm də resurs tələbatının dəqiq təhlilini tələb edir. Bu optimallaşdırma ilə proqram təminatı daha sürətli və resurs baxımından qənaətli olur, beləliklə istifadəçilər daha yaxşı performans əldə edir.

 İstinadlar 

Kateqoriya:Alqoritmlərin analizi