Yükleniyor // RUNTIME_INITIALIZINGAlgoritma ve bileşen ağacı hazırlanıyor...
Arama agacinda cozum uretmeyecegi veya mevcut en iyiyi iyilestiremeyecegi bilinen dallari erken kesme teknigidir.
Sedgewick ve Aho pruning fikrini backtracking ve zor arama problemlerinin pratikte calisabilir hale gelmesini saglayan ortak iyilestirme olarak ele alir. Budama, dogru uygunluk veya bound testlerine dayanirsa sonucu degistirmeden arama alanini kucultur.
Pruning için pseudo koddan türetilmiş örnek uygulama iskeletleri aşağıda verilmiştir. Gerçek projelerde veri modeli ve hata kontrolleri probleme göre özelleştirilmelidir.
1/**2 * Pruning implementation outline3 */4function pruning(input) {5 // Implement the pseudo code above for your concrete input model.6 // Keep intermediate states visible while testing.7 return {8 input,9 algorithm: 'Pruning',10 complexity: 'O(2^n)',11 };12}Aşağıya kendi verilerinizi girerek Pruning akışını örnek bir demo üzerinde izleyebilirsiniz. Virgülle ayrılmış değerler girin veya JSON dizi formatı kullanın.
Girilen veri, algoritmanın temel adımlarına göre örnek bir izleme çıktısına dönüştürülür.
En İyi Durum: O(2^n)
Ortalama Durum: O(2^n)
En Kötü Durum: O(2^n)
O(n) - Çalışma süresi, giriş boyutu ile doğrusal olarak artar.
Aynı kategori veya aynı problem ailesinde değerlendirilebilecek diğer algoritmalar: