Algoritmos para assimilação de dados geralmente envolvem cálculos
complexos que dependem de diversos fatores, como o tamanho dos
espaços de estados, número de pontos da grade em questão,
tamanho da janela de assimilação, etc. Frequentemente, observa-se
que dois algoritmos usados para solucionar um mesmo problema
podem ter eficiências diferentes, por conta de diferenças em suas
implementações.
Uma maneira de se mensurar e representar a complexidade de um algoritmo é contabilizar o número de operações de ponto-flutuante (flops) necessárias para executá-lo e utilizar a notação “O-grande”.
Considere o algoritmo a seguir, implementado em uma linguagem de pseudocódigo autoexplicativa.
A complexidade desse algoritmo será
Uma maneira de se mensurar e representar a complexidade de um algoritmo é contabilizar o número de operações de ponto-flutuante (flops) necessárias para executá-lo e utilizar a notação “O-grande”.
Considere o algoritmo a seguir, implementado em uma linguagem de pseudocódigo autoexplicativa.
A complexidade desse algoritmo será
