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계산 복잡도 이론와 그래프

바로 가기: 차이점, 유사점, Jaccard 유사성 계수, 참고 문헌.

계산 복잡도 이론와 그래프의 차이

계산 복잡도 이론 vs. 그래프

산 복잡도 이론(Computational complexity theory)은 컴퓨터 과학에서 계산 이론의 분야로, 계산 문제를 푸는 알고리즘을 복잡도에 따라 분류하여 문제의 모임을 구성하는 방법을 연. 이 때 알고리듬의 수행은 실제 컴퓨터가 할 수 있지만, 평가하는 데에는 튜링 기계와 관련이 있는 정량화된 방법을 사용. 6개의 꼭짓점과 7개의 변을 갖는 그래프 수학에서, 더 구체적으로 그래프 이론에서, 그래프()는 일부 객체들의 쌍들이 서로 연관된 객체의 집합을 이루는 구조이.

계산 복잡도 이론와 그래프의 유사점

계산 복잡도 이론와 그래프는 공통점이 1 개 있습니다 (유니온백과에서): 함수.

함수

수를 상자에 비유한 그림. 수학에서, 함수(函數) 또는 사상(寫像)은 첫 번째 집합의 임의의 한 원소를 두 번째 집합의 오직 한 원소에 대응시키는 대응 관계이.

계산 복잡도 이론와 함수 · 그래프와 함수 · 더보기 »

위의 목록은 다음 질문에 대한 대답입니다

계산 복잡도 이론와 그래프의 비교.

계산 복잡도 이론에는 21 개의 관계가 있고 그래프에는 61 개의 관계가 있습니다. 그들은 공통점 1을 가지고 있기 때문에, Jaccard 지수는 1.22%입니다 = 1 / (21 + 61).

참고 문헌

이 기사에서는 계산 복잡도 이론와 그래프의 관계를 보여줍니다. 정보가 추출 된 각 기사에 액세스하려면 다음 사이트를 방문하십시오:

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