Hello, Sobat TeknoBgt! Pernahkah kalian mendengar mengenai istilah “1 3.3 log n”? Istilah ini seringkali digunakan dalam dunia matematika dan ilmu komputer. Pada artikel ini, kita akan membahas tentang cara menghitung 1 3.3 log n dengan bahasa yang mudah dipahami. Simak sampai akhir ya!
Pengenalan 1 3.3 Log n
Sebelum kita masuk ke dalam pembahasan, mari kita kenali terlebih dahulu apa itu 1 3.3 log n. Istilah ini sebenarnya merupakan singkatan dari “1.333… log of n”, yang dapat ditulis sebagai 1.333log(n) atau 4/3 log(n).
Pada dasarnya, 1 3.3 log n merupakan suatu metode untuk menghitung kompleksitas waktu dari sebuah algoritma. Kompleksitas waktu adalah ukuran yang digunakan untuk menilai seberapa cepat atau lambat sebuah algoritma berjalan dengan semakin banyaknya input yang diberikan.
Cara Menghitung 1 3.3 Log n
Bagaimana cara menghitung 1 3.3 log n? Sebelumnya, mari kita pahami terlebih dahulu rumus yang digunakan:
Rumus | Penjelasan |
---|---|
1 3.3 log n | Kompleksitas waktu dalam bentuk 1.333log(n) |
n | Jumlah input yang diberikan pada algoritma |
Dalam menghitung kompleksitas waktu dengan menggunakan 1 3.3 log n, kita dapat melakukan langkah-langkah berikut:
Langkah 1: Identifikasi Loop Terluar
Identifikasi loop terluar pada algoritma yang akan dihitung kompleksitas waktunya. Loop terluar adalah loop yang paling lama waktu eksekusinya ketika algoritma dijalankan.
Langkah 2: Hitung Iterasi Loop Terluar
Hitung berapa kali loop terluar dijalankan dengan menggunakan jumlah input n. Jumlah ini disebut sebagai iterasi loop terluar.
Langkah 3: Hitung Kompleksitas Waktu
Hitung kompleksitas waktu dari algoritma dengan menggunakan rumus 1 3.3 log n. Gunakan iterasi loop terluar sebagai nilai n pada rumus tersebut.
Contoh Penghitungan
Sekarang mari kita lihat sebuah contoh penghitungan menggunakan 1 3.3 log n. Misalkan kita memiliki sebuah algoritma yang memiliki loop terluar sebagai berikut:
for (i = 1; i <= n; i = i * 2) {// code here}
Kita dapat mengidentifikasi bahwa loop ini adalah loop terluar pada algoritma tersebut. Langkah selanjutnya adalah menghitung iterasi loop terluar. Karena loop ini akan berhenti ketika i > n, maka kita dapat menyelesaikan persamaan berikut:
i * 2^x = n2^x = n/ix = log(n/i) base 2
Iterasi loop terluar adalah 1 + log(n/i) base 2. Kemudian, kita dapat menghitung kompleksitas waktu dengan menggunakan rumus 1 3.3 log n:
1.333log(n) = 1.333 * log(2^(1 + log(n/i)))= 1.333 * (1 + log(n/i))
Jadi, kompleksitas waktu dari algoritma tersebut adalah O(1.333 log(n/i)).
FAQ Mengenai 1 3.3 Log n
Apa itu kompleksitas waktu?
Kompleksitas waktu adalah ukuran yang digunakan untuk menilai seberapa cepat atau lambat sebuah algoritma berjalan dengan semakin banyaknya input yang diberikan.
Apakah 1 3.3 log n sama dengan log n?
Tidak, 1 3.3 log n bukan sama dengan log n. 1 3.3 log n sama dengan 4/3 log(n).
Bagaimana cara menentukan loop terluar pada sebuah algoritma?
Loop terluar pada sebuah algoritma adalah loop yang paling lama waktu eksekusinya ketika algoritma dijalankan.
Apakah kompleksitas waktu always berbanding lurus dengan jumlah input?
Tidak selalu. Ada algoritma yang kompleksitas waktunya berbanding lurus dengan jumlah input, namun ada juga yang kompleksitas waktunya tidak berbanding lurus dengan jumlah input.
Apakah 1 3.3 log n merupakan kompleksitas waktu terbaik untuk sebuah algoritma?
Tidak selalu. Terdapat algoritma yang memiliki kompleksitas waktu yang lebih baik dari 1 3.3 log n, tergantung pada jenis permasalahan yang dihadapi.
Kesimpulan
Dalam artikel ini, kita telah membahas tentang cara menghitung 1 3.3 log n dan pengertiannya sebagai ukuran kompleksitas waktu sebuah algoritma. Semoga artikel ini bisa membantu meningkatkan pemahaman Sobat TeknoBgt mengenai istilah tersebut.
Jangan lupa untuk mengidentifikasi loop terluar pada algoritma dan melakukan penghitungan iterasi sebelum menghitung kompleksitas waktunya. Selanjutnya, gunakan rumus 1 3.3 log n untuk menghitung kompleksitas waktu algoritma tersebut.
Terima kasih telah membaca artikel ini, Sobat TeknoBgt! Semoga Bermanfaat dan sampai jumpa di artikel menarik lainnya.