Identificeer je algoritme . Afhankelijk van uw algoritme , moet u een andere maat voor de tijd complexiteit gebruiken . Er zijn een verscheidenheid van verschillende types algoritme waaronder logaritmische , brute kracht , iteratie en array- index . Nadat u uw algoritme hebt geïdentificeerd kunt u beginnen om deze te analyseren . Kopen van 2

Vind de Time Complexiteit . Dit is het moeilijke gedeelte . Om de tijd complexiteit van uw specifieke algoritme vinden , voer het steeds grotere hoeveelheden data en zie hoe het vertraagt ​​. U kunt ook het analyseren van de stappen van het algoritme en te zien hoe het past in het verleden - tijd geanalyseerd complexiteit problemen . Check out informatie over Big O notatie en informatie over algoritmen voor meer hulp ( zie bronnen ) .
3

Analyseer de tijd complexiteit om het beste geval voor uw proces. Als het algoritme kan worden bereikt met een snellere methode , kunt u werken aan de uitvoering van de snellere methode . In het algemeen , algoritmen gaan van snelste naar traagste in deze volgorde : constante tijd , logaritmische tijd , lineaire tijd , polynomiale tijd , exponentiële tijd en factoriële tijd . De snelste is meestal een directe blik op en de tijd is hetzelfde, ongeacht hoe groot de ingang . De langzaamste is over het algemeen een brute force methode van een soort die loopt door elke mogelijkheid en vertraagt ​​aanzienlijk als de input in omvang toeneemt . Het is misschien niet de moeite waard om het algoritme te optimaliseren voor een snellere tijd complexiteit als de stijging vrij klein of zou zijn als u te maken met kleinere hoeveelheden gegevens . Echter , als je te maken met grote hoeveelheden data , dan wilt u misschien overwegen om de extra tijd om erachter te komen hoe de meest geoptimaliseerde code.