#include <iostream>
using namespace std;
bool srav(int a, int b)
{
if (a > b)
return 1;
else
return 0;
}
int main()
{
int number = 0;
int AB = 1, CD = 1;
cout << "Input A , B\n";
//Произведение A на B
for (int i = 0; i <= 1; i++)
{
cin >> number;
AB *= number;
}
cout << "A*B = " << AB << endl;
for (int i = 0; i <= 1; i++)
{
cin >> number;
CD *= number;
}
cout << "C*D = " << CD << endl;
if(srav(AB,CD))
cout<<"A*B > C*D";
else
cout << "C*D > A*B";
return 0;
}
Объяснение:
Відповідь:
Створення та реалізація алгоритму відповідно до свого призначення визначає його складність. Проте не існує інтегрованого показника складності алгоритму, хоча існує спеціальний навіть розділ – метрична теорія алгоритмів, що займається саме проблемами складності. Інтуїтивно можна виділити такі основні складові складності алгоритму:
1. Логічна складність - кількість людино-місяців, витрачених на створення алгоритму.
2. Статична складність - довжина опису алгоритмів (кількість операторів).
3. Тимчасова складність - час виконання алгоритму.
4. Ємнісна складність - кількість умовних одиниць пам'яті, необхідних для роботи алгоритму.
Головною метою теорії складності є забезпечення механізму класифікації алгоритмів за складністю. Складність алгоритму дозволяє визначитися з вибором ефективного алгоритму серед існуючих, що побудовані для розв’язання конкретної проблеми. А саме вибір серед уже існуючих алгоритмів дозволяє не розглядати логічну та статичну складність, а оцінювати ті ресурси, що знадобляться під час реалізації обраних алгоритмів.
Пояснення: