콘웨이 방법

잠재적인 효율성과 최종 사용자의 이해 용이성에 대한 분석을 사용하여 문제 해결을 위한 알고리즘의 복잡성을 평가할 수 있는 프로그래밍에 사용되는 통계 방법입니다. 이 방법은 20세기 중반 저자인 James MacMillan Conway에 의해 개발되었습니다. Conway는 두 가지 중요한 결과를 입증했습니다. 첫째, 문제의 일부 클래스에는 계산 복잡성의 여러 모델이 있으므로 주어진 문제에 대해 하위 클래스가 어느 다른 클래스에 매핑될 수 있는지 명확하지 않을 수 있습니다. 둘째, 원하는 요소가 포함될 때까지 출력에서 ​​요소를 선택하는 데 걸리는 반복 횟수를 측정하여 계산 복잡성에 따라 알고리즘을 분류하는 방법을 보여주었습니다. 간단히 말해서, 알고리즘은 정답을 얻기 위해 정답을 추측하기 위해 옵션을 시도해야 하는 횟수에 따라 평가됩니다. 그러나 이러한 알고리즘의 복잡성을 추정하는 방법에서는 예상 점수가 최대값보다 훨씬 낮은 경우가 있을 수 있으므로 알고리즘의 점수가 계산된 최대값인지 아니면 기대/평균값인지 의문이 제기됩니다. 계획된. 이 문제는 예상 실행 시간에 대한 상한을 제공하는 알고리즘 복잡도, 증가 복잡도의 수정된 추정에서 부분적으로 해결되었습니다.