---
title: Asymptotic Notation
localeTitle: تدوين مقارب
---
## تدوين مقارب

كيف نقيس قيمة أداء الخوارزميات؟

ضع في اعتبارك كيف يكون الوقت أحد أهم مواردنا. في الحوسبة ، يمكننا قياس الأداء مع مقدار الوقت الذي تستغرقه العملية لإكمالها. إذا كانت البيانات التي تتم معالجتها بواسطة خوارزميات هي نفسها ، فيمكننا اتخاذ قرار بشأن أفضل تنفيذ لحل مشكلة ما.

نقوم بذلك عن طريق تحديد الحدود الرياضية لخوارزمية. هذه هي كبيرة O ، كبيرة أوميغا ، ثيتا كبيرة ، أو علامات مقاربة لخوارزمية. على الرسم البياني ، ستكون O الكبيرة هي أطول خوارزمية يمكن أن تأخذها لأي مجموعة بيانات معينة ، أو "الحد الأعلى". الأوميغا الكبيرة تشبه عكس O- الكبيرة ، "الحد الأدنى". حيث تصل الخوارزمية إلى أعلى سرعة لأي مجموعة بيانات. ثيتا الكبيرة هي إما قيمة الأداء الدقيق للخوارزمية ، أو نطاق مفيد بين الحدود العليا والسفلى الضيقة.

بعض الأمثلة:

*   "سيكون التسليم هناك خلال حياتك." (big-O، upper-bound)
*   "يمكنني أن أدفع لك ما لا يقل عن دولار واحد." (أوميغا الكبيرة ، الحد الأدنى)
*   "سيكون ارتفاع اليوم 25 درجة مئوية وسيكون القاع 19 درجة مئوية." (ثيتا كبيرة ، ضيقة)
*   "إنه على بعد كيلومتر من الشاطئ." (كبير ثيتا ، بالضبط)

#### معلومات اكثر:

*   [تدوين مقارب](https://learnxinyminutes.com/docs/asymptotic-notation/)