Категория сложности объекта проектирования как определить: Категория сложности объекта строительства в России

Содержание

Категории сложности объекта строительства в Украине

Перед тем как приступить к разработке проектной документации следует определить категорию сложности объекта строительства. Это специальная классификация, утвержденная постановлением правительства и призванная определять потенциальный уровень финансовой, экологической, исторической и другой опасности, связанной с данным проектом.

Чтобы было понятно, скажем, что в зависимости от категории сложности, устанавливается, сколько людей может пострадать при разрушении объекта или, наоборот, в результате его возведения. А также, какой ущерб будет нанесен экологии страны, не окажутся ли под угрозой памятники, возможный вред транспортной или другой инфраструктуре и т.д.

Классификация

Всего в Украине выделяют пять групп сложности, где первая является самой безопасной. Давайте разберем их подробнее:

В нее попадают объекты на которых не проживают или постоянно не находятся люди. В случае его разрушения максимальную опасность такая конструкция представляет для 50 человек внутри и 100 снаружи, экономический ущерб не превышает 2000 минимальных зарплат, инфраструктура и историческое наследие вне угрозы. Первую категорию присваивают гаражам, беседкам и похожим объектам, в том числе складским помещениям.
На таком объекте может постоянно работать или проживать до 50 человек, к этой группе можно отнести как частный дом, так и небольшой офис или другое коммерческое помещение. От первой группы отличается лишь тем, что на объекте постоянно находятся люди.
Под третью группу можно подвести многоквартирный дом или офисный центр, ограничение по количеству проживающих или работающих людей в 300 человек. Экономический ущерб от разрушения такого объекта может составить до 15 000 минимальных зарплат, в том числе может быть причинен вред местной инфраструктуре. Если говорить о многоэтажных жилых зданиях, то к третьей группе относятся далеко не все, ведь в современных многоэтажках живет куда больше людей.
Объекты, рассчитанные на 300 и более человек, в том числе, такие как железнодорожный вокзал, детский сад, школа, крытый рынок, торгово-развлекательный комплекс и другие. Подразумевается, что в случае разрушения пострадать может до 1000 человек находящихся внутри и свыше 10000 человек снаружи, также может быть нанесен ущерб памятникам местного значения и инфраструктуре региона.
Сюда попадают объекты, разрушение которых может привести к необратимым последствиям, например уничтожение инфраструктуры в масштабах страны. В качестве примера можно привести атомные или гидроэлектростанции.

Определить к какой группе относится ваш объект строительства должны в проектном бюро, где вы будете разрабатываться необходимую разрешительную документацию. Это можно сказать отправная точка, при составлении любого проекта.

На что влияет категория объекта

Непосредственно для застройщика, данный критерий влияет на состав пакета проектной документации, а также на процесс получения разрешения на начало работ и последующее введение объекта в эксплуатацию.

Сейчас для I-III категории существенно упростили правила получения разрешения и введения в эксплуатацию, например документы можно подавать онлайн, а часть из них вовсе отменена. Но как отмечают в государственной инспекции по надзору над строительством, введение данных льгот будет совпадать с ужесточением контроля над правильностью определения категории сложности. Чиновники обещают бороться с нечестными застройщиками, которые разбивают один объект на несколько, с целью провести оформление по упрощенной процедуре.

Наибольшую выгоду от этой новой системы получат физические лица, которые занимаются строительством жилых и хозяйственных зданий в личных целях, то есть объектов из первой и второй группы.

ДСТУ-Н Б В.1.2-16:2013. Определение класса последствий (ответственности) и категории сложности объектов строительства (34044)

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ УКРАИНЫ

ОПРЕДЕЛЕНИЕ КЛАССА ПОСЛЕДСТВИЙ (ОТВЕТСТВЕННОСТИ) И КАТЕГОРИИ СЛОЖНОСТИ ОБЪЕКТОВ СТРОИТЕЛЬСТВА

ДСТУ-Н Б В.1.2-16:2013

Киев

Минрегион Украины 2013

ПРЕДИСЛОВИЕ

1 РАЗРАБОТАНО:

Арендное предприятие «Научно-исследовательский институт строительного производства» (АП «НИИСП»)

Общество с ограниченной ответственностью Украинский институт стальных конструкций им. В. М. Шимановского (ООО Укринсталькон им. В. М. Шимановского)

Г осударственное предприятие «Специализированная государственная экспертная организация – Центральная служба Украинской государственной строительной экспертизы» (ГП «Укргосстройэкспертиза»)

Г осударственное предприятие «Г осударственный научноисследовательский институт строительных конструкций» (ГП «НИИСК»)

Национальный транспортный университет (НТУ)

Государственное предприятие «Украинский научно – исследовательский и проектный институт гражданского строительства» (ГП «Укр- ниигражданстрой»)

Г осударственное предприятие «Г оловной территориальный научноисследовательский и проектный институт «Кримниипроект» (ГП «Кримниипроект»)

Минрегион Украины

РАЗРАБОТЧИКИ:

АП «НИИСП») (А. Брусан, А. Галинский, канд. техн. наук, М. Захарчук, А. Перельмутер, д-р техн. наук (научный руководитель) ООО Укринсталькон им. В.М. Шимановского (В. Гордеев, д-р техн. наук, О. Микитаренко, канд. техн. наук)

ГП «Укргосстройэкспертиза» (О. Берендеева)

ГП «НИИСК» (М. Маренков, канд.техн.наук, Ю. Немчинов, д-р. техн. наук,

А. Тарасюк, канд. техн. наук, А. Хавкин, канд. техн. наук,

Я. Червинский, канд.техн.наук, В.Шуминский, канд. техн. наук) НТУ (А. Лантух-Лященко, д-р техн. наук)

ПолтНТУ им. Ю. Кондратюка (А. Воскобойник, канд. техн. наук,

А. Махинько, канд. техн. наук, С. Пичугин, д-р техн. наук, А. Сем- ко, д-р техн. наук)

ГП «Укрниигражданстрой» (С. Буравченко, канд. архитектуры)

ГП «КримНИИпроект» (В. Кукунаев, д-р техн. наук)

ПРИНЯТО И ВВЕДЕНО В ДЕЙСТВИЕ:
ВВЕДЕНО ВПЕРВЫЕ

Минрегиона Украины (Д. Исаенко, канд. наук по государственному управлению, А. Беркута, канд. эконом. наук)

Приказ Минрегиона Украины от 14. ІЕ ССЫЛКИ1

ТЕРМИНА! И ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОНЯТИЙ2

ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ2

ОСОБЕННОСТИ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ХАРАКТЕРИСТИК КЛАССА ПОСЛЕДСТВИЙ (ОТВЕТСТВЕННОСТИ) И КАТЕГОРИИ СЛОЖНОСТИ ДЛЯ ОБЪЕКТОВ СТРОИТЕЛЬСТВА НЕПРОИЗВОДСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ5

ОСОБЕННОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КЛАССА ПОСЛЕДСТВИЙ (ОТВЕТСТВЕННОСТИ) ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ ОБЪЕКТОВ, КОТОРЫЕ РАСПОЛОЖЕНА! В СЕЙСМИЧЕСКИХ РАЙОНАХ7

Приложение А (обязательное) ОПРЕДЕЛЕНИЕ КАТЕГОРИИ СЛОЖНОСТИ ОБЪЕКТОВ СТРОИТЕЛЬСТВА С УЧЕТОМ КЛАССА ПОСЛЕДСТВИЙ (ОТВЕТСТВЕННОСТИ)8

Приложение Б (справочное) ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ВОЗМОЖНЫХ АВАРИЙНЫХ СИТУАЦИЙ И СОСТАВЛЕНИЕ СЦЕНАРИЯ РАЗВИТИЯ АВАРИЙ10

Приложение В (справочное) ПРИМЕРЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ КЛАССА ПОСЛЕДСТВИЙ (ОТВЕТСТВЕННОСТИ) И КАТЕГОРИИ СЛОЖНОСТИ ОБЪЕКТОВ СТРОИТЕЛЬСТВА….!!

Приложение Г (справочное) РЕКОМЕНДАЦИИ ОТНОСИТЕЛЬНО ОТНЕСЕНИЯ ЛИНЕЙНЫХ ОБЪЕКТОВ ИНЖЕНЕРНО-ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ К ОБЩЕГОСУДАРСТВЕННОМУ, РЕГИОНАЛЬНОМУ ИЛИ МЕСТНОМУ УРОВНЮ25

Приложение Д (справочное) БИБЛИОГРАФИЯ27

НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ УКРАИНЫ

ОПРЕДЕЛЕНИЕ КЛАССА ПОСЛЕДСТВИЙ (ОТВЕТСТВЕННОСТИ) И КАТЕГОРИИ СЛОЖНОСТИ ОБЪЕКТОВ СТРОИТЕЛЬСТВА

ВИЗНАЧЕННЯ КЛАСУ НАСЛІДКІВ (ВІДПОВІДАЛЬНОСТІ) ТА КАТЕГОРІЇ СКЛАДНОСТІ ОБ’ЄКТІВ БУДІВНИЦТВА

DEFINITION OF CONSEQUENCES (RESPONSIBILITY) CLASS AND COMPLICATION

CATEGORY OF BUILDING SITES

Действует с 2013-09-01

СФЕРА ПРИМЕНЕНИЯ

Этот стандарт устанавливает требования и рекомендации относительно определения класса последствий (ответственности) и категории сложности объектов строительства.

Приказ Министерства регионального развития, строительства и жилищно – комму- пального хозяйства Украины 16 мая 2011 года № 45 «Об утверждении Порядка разработки проектной документации на строительство объектов», зарегистрирован в Министерстве юстиции Украины 01.06.11 за № 651/193899

ДБН А.2.2-3-2012 Состав и содержание проектной документации на строительство объектов

ДБН Б.2.2-2-2008 Состав, содержание, порядок разработки, согласования и утверждения научно-проектной документации относительно определения границ и режимов использования зон охраны памятников архитектуры и градостроительства ДБН В. 1.1 -12-2006 Строительство в сейсмических районах Украины ДБН В.1.2-14-2009 Общие принципы обеспечения надежности и конструктивной безопасности зданий, сооружений, строительных конструкций и оснований ДСТУ-Н Б В.1.2-16:2013

ДБН В.2.2-13-2003 Спортивные и физкультурно-оздоровительные сооружения ДБН В.2.2-15-2005 Жилые дома. Основные положения ДБН В.2.3-15:2007 Автостоянки и гаражи для легков^іх автомобилей ДБН В. іе требования проектирования

ДБН Д.1.1-1-2000 Правила определения стоимости строительства

ПУЭ:2006 Правила устройства электроустановок. Раздел 2. Передача электроэнергии

ТЕРМИНЫ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОНЯТИЙ

В этом стандарте использованы термины, которые означают понятия, определенные согласно:

проект, задание на проектирование, заказчик – Закону Украины «Об архитектурной деятельности»
1. проектировщик – Порядку разработки проектной документации на строительство объектов
2. проект строительства – Порядку утверждения проектов строительства и проведения их экспертизы
3. объект строительства, здание, дом, сооружение, объект производственного назначения, объект непроизводственного назначения, линейный объект инженернотранспортной инфраструктуры, комплекс (строение), проектная документация –

ДБН А.2.2-3

расчетная сейсмическая интенсивность для площадки – ДБН В. 1.1-12
1. ущерб – ДБН В. 1.2-14
ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ
1. Категорию сложности объекта строительства указывают в задании на проектирование, используют для определения стадийности проектирования и рассчитывают во время разработки проектной документации. Расчет приводят в пояснительной записке проектной документации на строительство. В случае, если рассчитанная категория сложности не совпадает с указанной в задании на проектирование, в задание вносят соответствующие изменения.

Категорию сложности объекта строительства на основании класса последствий (ответственности) определяют согласно таблице А.1 Приложения А, если объектом строительства является отдельное здание, дом, сооружение, линейный объект инженернотранспортной инфраструктуры.

При проведении капитального ремонта объекта, объектом строительства может быть его часть.

Проектирование объекта строительства, в состав которого входит несколько отдельных домов, зданий, сооружений или линейных объектов инженерно – транспортной инфраструктуры, необходимо выполнять на основании исходных данных, в том числе градостроительных условий и ограничений, на объект строительства в целом. При этом категорию сложности такого объекта строительства определяют по всем показателям таблицы А. 1, рассчитанными для объекта строительства в целом.
1. Класс последствий (ответственности) используют для обеспечения надежности и конструктивной безопасности домов, зданий, сооружений, линейных объектов инженерно-транспортной инфраструктуры, а также строительных конструкций и оснований.
2. Класс последствий (ответственности) объекта строительства определяют независимо по каждой из приведенных в таблице 1 характеристике возможных последствий от отказа объекта:

возможная опасность для здоровья и жизни людей, которые постоянно находятся на объекте;
возможная опасность для здоровья и жизни людей, которые периодически находятся на объекте;
возможная опасность для жизнедеятельности людей, которые находятся снаружи объекта;
объем возможного экономического ущерба;
возможность потери объектов культурного наследия;

– возможность прекращения функционирования объектов инженерно – транспортной инфраструктуры. іх в таблице 1, то могут быть применены дополнительные характеристики, которые регламентируются соответствующими строительными нормами или стандартами, в т.ч. отраслевыми.

Таблица 1 – Класс последствий (ответственности) домов, зданий, сооружений, ли-

Ю о ё § і 1 о « cd «	Характеристики возможных последствий от отказа домов, зданий, сооружений, линейных объектов ипжеперпо-трапспортпой инфраструктуры
	Возможная опасность, количество лиц	Объем возможного экономического ущерба, м.р.з.п.	Потеря объектов культурного наследия, категории объектов	Прекращение функционирования объектов инженерно – транспортной инфраструктуры, уровень
	Для здоровья и жизни людей, которые постоянно находятся на объекте	Для здоровья и жизни людей, которые периодически находятся на объекте	Для жизнедеятельности людей, которые находятся снаружи объекта
СС3 значительные последствия	свыше 400	свыше 1000	свыше 50000	свыше 150000	национального значения	общегосудар ственный
СС2 средние последст вия	от 50 до 400	от 100 до 1000	от 100 до 50000	от 2000 до 150000	местного значения	региональный, местный
СС1 незначительные последствия	до 50	до 100	до 100	до 2000	–	–
Примечание 1. Минимальный размер заработной платы (м.р.з.п.) ежегодно устанавливается Законом Украины «О Государственном бюджете Украины» [1]. Примечание 2. Отнесение памятников культурного наследия к пациопальпому и местному значению устанавливаются согласно Закону Украины «Об охране культурного наследия» [2]. Примечание 3. Уровень значения объектов ипжеперпо-трапспортпой инфраструктуры определяется с использованием Приложения Г этого стандарта.

Под отказом понимается состояние объекта, при котором невозможно использовать объект или его составную часть по функциональному назначению.

При определении характеристик возможных последствий от отказа объекта учитывают также возможные последствия, которые могут быть нанесены объектам, находящимся в зоне его влияния.
При подсчете количества лиц, которым может угрожать опасность для жизни или здоровья, считают, что на объекте постоянно находятся люди, если они находятся там более восьми часов в сутки и не менее 150 дней в году (в общей сложности не менее 1200 часов в год). іх факторов. Перечень этих прогнозов приводится в пояснительной записке проекта в разделе «Обеспечение надежности и безопасности» или «Расчет категории сложности».

Скачать бесплатно

Что такое временная сложность и ее алгоритмы?

Содержание

Что такое временная сложность?

Временная сложность определяется как количество времени, необходимое алгоритму для выполнения, в зависимости от длины входных данных. Он измеряет время, необходимое для выполнения каждого оператора кода в алгоритме. Он не собирается проверять общее время выполнения алгоритма. Скорее, он будет давать информацию об изменении (увеличении или уменьшении) времени выполнения при увеличении количества операций (увеличении или уменьшении) в алгоритме. Да, как говорится в определении, количество затраченного времени зависит только от длины ввода.

Время Сложность Введение

Пространство и Время определяют любой физический объект во Вселенной. Точно так же сложность пространства и времени может определять эффективность алгоритма. Хотя мы знаем, что существует несколько способов решения проблемы в программировании, знание того, как алгоритм работает эффективно, может повысить ценность того, как мы программируем. Чтобы определить эффективность программы/алгоритма, знание того, как оценить их с помощью пространственной и временной сложности, может заставить программу вести себя в требуемых оптимальных условиях, и тем самым делает нас эффективными программистами.

Пока мы оставляем место для понимания пространственной сложности на будущее, давайте сосредоточимся на временной сложности в этом посте. Время – деньги! В этом посте вы познакомитесь с нежным введением во временную сложность алгоритма и в то, как оценивать программу на основе временной сложности.

После прочтения этого поста вы узнаете:

Почему временная сложность так важна?
Что такое временная сложность?
Как рассчитать временную сложность?
Временная сложность алгоритмов сортировки
Временная сложность алгоритмов поиска
Пространственная сложность

Давайте начать.

Давайте сначала разберемся, что определяет алгоритм.

Алгоритм в компьютерном программировании представляет собой конечную последовательность четко определенных инструкций, обычно выполняемых на компьютере для решения класса проблем или выполнения общей задачи. Исходя из определения, должна быть последовательность определенных инструкций, которые должны быть даны компьютеру для выполнения алгоритма/выполнения конкретной задачи. В этом контексте могут возникать вариации в способе определения инструкций. Способов может быть сколько угодно, для выполнения одной и той же задачи может быть определен определенный набор инструкций. Кроме того, с возможностью выбора любого из доступных языков программирования инструкции могут иметь любую форму синтаксиса вместе с границами производительности выбранного языка программирования. Мы также указали алгоритм, который должен быть выполнен на компьютере, что приводит к следующему варианту с точки зрения используемой операционной системы, процессора, оборудования и т. д., что также может повлиять на способ выполнения алгоритма.

Теперь, когда мы знаем, что на результат выполнения алгоритма могут влиять различные факторы, целесообразно понять, насколько эффективно такие программы используются для выполнения задачи. Чтобы оценить это, нам нужно оценить как пространственную, так и временную сложность алгоритма.

По определению, объемная сложность алгоритма количественно определяет объем пространства или памяти, занимаемый алгоритмом для выполнения, в зависимости от длины входных данных. В то время как временная сложность алгоритма количественно определяет количество времени, затрачиваемое алгоритмом на выполнение, в зависимости от длины входных данных. Теперь, когда мы знаем, почему временная сложность так важна, пришло время понять, что такое временная сложность и как ее оценить.

Python — отличный инструмент для реализации алгоритмов, если вы хотите стать программистом. Пройдите сертификационный курс по машинному обучению и улучшите свои навыки, чтобы продвинуться по карьерной лестнице.

Чтобы уточнить, временная сложность измеряет время, необходимое для выполнения каждого оператора кода в алгоритме. Если оператор настроен на многократное выполнение, то количество раз, когда этот оператор выполняется, равно N, умноженному на время, необходимое для выполнения этой функции каждый раз.

Первый алгоритм определен для печати инструкции только один раз. Время, необходимое для выполнения, отображается как 0 наносекунд . В то время как второй алгоритм определен для печати одного и того же оператора, но на этот раз он настроен на выполнение одного и того же оператора в цикле FOR 10 раз. Во втором алгоритме время, затрачиваемое на выполнение как строки кода — цикла FOR, так и оператора печати, составляет 2 мс . И затрачиваемое время увеличивается по мере увеличения значения N, поскольку оператор будет выполняться N раз.

Примечание: Этот код запускается в ноутбуке Python-Jupyter с 64-разрядной ОС Windows + процессором Intel Core i7 ~ 2,4 ГГц. Вышеупомянутое значение времени может варьироваться в зависимости от аппаратного обеспечения, разных ОС и разных языков программирования, если они используются.

К настоящему моменту вы могли бы сделать вывод, что когда алгоритм использует операторы, которые выполняются только один раз, всегда будет требоваться одно и то же количество времени, а когда оператор находится в состоянии цикла, требуемое время увеличивается в зависимости от того, сколько раз цикл настроен на выполнение. А когда в алгоритме есть комбинация как отдельных выполняемых операторов, так и операторов LOOP или вложенных операторов LOOP, время увеличивается пропорционально количеству выполнений каждого оператора.

Это приводит нас к следующему вопросу о том, как определить взаимосвязь между вводом и временем, учитывая оператор в алгоритме. Чтобы определить это, мы увидим, как каждый оператор получает порядок записи для описания временной сложности, который называется Big O Notation .

Какие используются различные типы обозначений временной сложности?

Как мы видели, временная сложность определяется временем как функцией длины входных данных. И существует связь между размером входных данных (n) и количеством выполненных операций (N) по времени. Это отношение обозначается как порядок роста временной сложности и обозначается как O[n], где O — порядок роста, а n — длина входных данных. Его еще называют ‘Big O Notation’

Big O Notation выражает время выполнения алгоритма с точки зрения того, насколько быстро оно растет относительно входных данных n, определяя N операций, которые над ним выполняются. Таким образом, временная сложность алгоритма обозначается комбинацией всех O[n], назначенных для каждой строки функции.

Используются различные типы временных сложностей, давайте рассмотрим по порядку:

1. Постоянное время – O (1)

2. Линейное время – O (n) 93)

и многие другие сложные обозначения, такие как Экспоненциальное время, квазилинейное время, факториальное время и т. д. используются в зависимости от типа определенных функций.

Постоянное время – O (1)

Говорят, что алгоритм имеет постоянное время с порядком O (1), когда он не зависит от размера входных данных n. Независимо от размера ввода n время выполнения всегда будет одинаковым.

Приведенный выше код показывает, что независимо от длины массива (n) время выполнения для получения первого элемента в массиве любой длины одинаково. Если время выполнения рассматривается как 1 единица времени, то для запуска обоих массивов требуется только 1 единица времени, независимо от длины. Таким образом, функция входит в постоянное время с порядком O (1).

Линейное время – O(n)

Говорят, что алгоритм имеет линейную временную сложность, когда время выполнения увеличивается линейно с длиной входных данных. Когда функция включает проверку всех значений во входных данных, с этим порядком O (n).

Приведенный выше код показывает, что в зависимости от длины массива (n) время выполнения линейно увеличивается. Если время выполнения рассматривается как 1 единица времени, то для запуска массива требуется всего n раз 1 единица времени. Таким образом, функция работает линейно с размером входных данных, и это происходит с порядком O (n).

Логарифмическое время – O (log n)

Говорят, что алгоритм имеет логарифмическую временную сложность, когда он уменьшает размер входных данных на каждом шаге. Это указывает на то, что количество операций не совпадает с размером ввода. Количество операций уменьшается по мере увеличения размера входных данных. Алгоритмы можно найти в бинарных деревьях или функциях бинарного поиска. Это включает в себя поиск заданного значения в массиве путем разделения массива на две части и начала поиска в одной части. Это гарантирует, что операция не будет выполняться для каждого элемента данных. 9m), которые называются функциями полиномиальной временной сложности .

Таким образом, приведенная выше иллюстрация дает четкое представление о том, как каждая функция получает нотацию порядка на основе соотношения между временем выполнения и количеством размеров входных данных и количеством операций, выполняемых над ними.

Как рассчитать временную сложность ?

Мы видели, как обозначение порядка дается каждой функции, и связь между временем выполнения и количеством операций, размером ввода. Теперь пришло время узнать, как оценить временную сложность алгоритма на основе нотации порядка, которую он получает для каждой операции и размера ввода, и вычислить общее время выполнения, необходимое для запуска алгоритма для данного n.

Проиллюстрируем, как оценить временную сложность алгоритма на примере:

Алгоритм определяется как: каждый элемент в обеих матрицах выбирается случайным образом с помощью функции np.random Y, а результирующее значение сохраняется в матрице результатов

5. Затем полученная матрица преобразуется в тип списка

6. Для каждого элемента в списке результатов складывается вместе, чтобы получить окончательный ответ

Предположим, что функция стоимости C соответствует единице времени, затраченной на выполнение функции. в то время как «n» представляет количество раз, когда оператор определен для запуска в алгоритме.

Например, если время, необходимое для запуска функции печати, составляет, скажем, 1 микросекунду (C) и если алгоритм определен для запуска функции PRINT 1000 раз (n),

, тогда общее время выполнения = (C * n) = 1 микросекунда * 1000 = 1 миллисекунда

Время выполнения для каждой строки определяется как:

Строка 1 = С1 * 1
Строка 2 = С2 * 1
Строка 3,4,5 = (С3 * 1) + (С3 * 1) + (С3 * 1)
Строка 6,7,8 = (C4*[n+1]) * (C4*[n+1]) * (C4*[n+1])
Строка 9 = C4*[n]
Строка 10 = С5 * 1
Строка 11 = С2 * 1
Строка 12 = C4*[n+1]
Строка 13 = C4*[n]
Строка 14 = С2 * 1
Строка 15 = С6 * 1

Общее время работы = (C1*1) + 3(C2*1) + 3(C3*1) + (C4*[n+1]) * (C4*[n+1]) * (C4*[ n+1]) + (C4*[n]) + (C5*1) + (C4*[n+1]) + (C4*[n]) + (C6*1) 92) + О(п) + О (1)

Заменив все функции стоимости на C, мы можем получить степень размера входных данных равной 3, что говорит о порядке временной сложности этого алгоритма.

Здесь, из окончательного уравнения, очевидно, что время выполнения зависит от полиномиальной функции размера ввода «n», поскольку оно относится к кубической, квадратичной и линейной формам размера ввода.

Таким образом оценивается порядок для любого заданного алгоритма и оценивается, насколько он расширяется с точки зрения времени выполнения, если размер ввода увеличивается или уменьшается. Также обратите внимание, что для простоты все значения стоимости, такие как C1, C2, C3 и т. д., заменены на C, чтобы знать порядок записи. В режиме реального времени нам нужно знать значение для каждого C, что может дать точное время выполнения алгоритма при заданном входном значении «n». 92).

Какова временная сложность сортировки слиянием?

Этот метод сортировки подходит для всех случаев. Сортировка слиянием в лучшем случае — O(nlogn). В худшем случае временная сложность составляет O(nlogn). Это связано с тем, что сортировка слиянием реализует одинаковое количество шагов сортировки для всех типов случаев. 2). 92). Quicksort считается самым быстрым из алгоритмов сортировки из-за его производительности O (nlogn) в лучшем и среднем случаях.

Временная сложность алгоритмов поиска

Давайте теперь погрузимся во временные сложности некоторых алгоритмов поиска и поймем, какой из них быстрее.

Временная сложность линейного поиска:

Линейный поиск следует за последовательным доступом. Временная сложность линейного поиска в лучшем случае составляет O(1). В худшем случае временная сложность составляет O(n).

Временная сложность двоичного поиска:

Двоичный поиск является более быстрым из двух алгоритмов поиска. Однако для меньших массивов линейный поиск работает лучше. Временная сложность бинарного поиска в лучшем случае составляет O(1). В худшем случае временная сложность составляет O(log n).

Пространственная сложность

Возможно, вы слышали об этом термине «Пространственная сложность», который часто упоминается, когда речь идет о временной сложности. Что такое космическая сложность? Ну, это рабочее пространство или хранилище, которое требуется любому алгоритму. Он напрямую зависит или пропорционален количеству входных данных, которые принимает алгоритм. Чтобы вычислить сложность пространства, все, что вам нужно сделать, это вычислить пространство, занимаемое переменными в алгоритме. Чем меньше места, тем быстрее выполняется алгоритм. Также важно знать, что сложность времени и пространства не связаны друг с другом.

Резюме

В этом блоге мы представили основные понятия временной сложности и важность того, почему нам нужно использовать ее в разрабатываемом нами алгоритме. Кроме того, мы увидели, какие существуют типы сложности времени, используемые для различных видов функций, и, наконец, мы узнали, как назначать порядок обозначений для любого алгоритма на основе функции стоимости и количества раз, когда оператор определяется для бегать.

Учитывая состояние мира VUCA и эпоху больших данных, поток данных безоговорочно увеличивается с каждой секундой, и разработка эффективного алгоритма для выполнения конкретной задачи требуется час. А знание временной сложности алгоритма при заданном размере входных данных может помочь нам эффективно и результативно планировать наши ресурсы, обрабатывать и предоставлять результаты. Таким образом, знание временной сложности вашего алгоритма может помочь вам в этом, а также сделает вас эффективным программистом. Удачного кодирования!

Не стесняйтесь оставлять свои вопросы в комментариях ниже, и мы свяжемся с вами как можно скорее.

Типы покрытия модели – MATLAB и Simulink

Симулинк ^® Coverage™ может выполнять несколько типов анализа покрытия.

Покрытие исполнения (EC)
Покрытие принятия решения (DC)
Покрытие состояния (CC)
Покрытие измененного состояния/решения (MCDC) )
Цикломатическая сложность
Покрытие интерполяционной таблицы
Покрытие диапазона сигнала
Покрытие размера сигнала
Цели и ограничения Покрытие
Насыщение при целочисленном переполнении Покрытие
Реляционная граница Покрытие

Покрытие исполнения (EC)

Покрытие исполнения — самая основная форма покрытия. По каждому пункту исполнение покрытие определяет, выполняется ли элемент во время моделирования.

Покрытие решений (DC)

Покрытие решений анализирует элементы, которые представляют точки принятия решений в модели, например блок Switch или состояния Stateflow ^®. По каждому пункту покрытие решений определяет процент общее количество путей симуляции через элемент, который симуляция пройдено.

Пример данных о покрытии решений в отчете о покрытии модели см. в разделе «Проанализированные решения».

Условия покрытия (CC)

Покрытие условий анализирует блоки, которые выводят логическую комбинацию их входы (например, блок логического оператора) и переходы Stateflow. Тестовый пример достигает полного охвата, когда он вызывает каждый ввод для каждого экземпляра логического блока в модели и каждого условия на переход должен быть истинным хотя бы один раз во время симуляции и ложным хотя бы один раз во время моделирования. Анализ покрытия условий сообщает, полностью покрыл блок для каждого блока в модели.

Когда вы собираете покрытие для модели, вы не сможете достичь 100% покрытие состояния. Например, если вы укажете на короткое замыкание логических блоков, выбор Обрабатывать блоки Simulink Logic как короткозамкнутые в Покрытие панели параметров конфигурации, вы можете не сможет достичь 100% покрытия условий для этого блока. См. Анализ MCDC для получения дополнительной информации.

Пример данных о покрытии условий в отчете о покрытии модели см. в разделе Проанализированные условия.

Модифицированное покрытие условий/решений (MCDC)

Модифицированный анализ покрытия условий/решений с помощью Simulink Программное обеспечение покрытия расширяет возможности принятия решений и покрытия условий. Это анализирует блоки, которые выводят логическую комбинацию своих входов и переходов Stateflow, чтобы определить степень, в которой тестовый пример проверяет независимость входов логических блоков и условий перехода.

Тестовый пример обеспечивает полное покрытие блока при изменении одного входа, независимо от каких-либо других входов, вызывает изменение выхода блока.
Тестовый пример достигает полного покрытия для перехода Stateflow, когда есть по крайней мере один раз, когда изменение в условие запускает переход для каждого условия.

Если ваша модель содержит блоки, определяющие выражения с разными типами логические операторы и более 12 условий, программа не может записывать MCDC покрытие.

Потому что Simulink Покрытие MCDC может не обеспечивать полного покрытия по решению или состоянию, вы может достичь 100% охвата MCDC без достижения 100% решения покрытие.

Некоторые объекты Simulink поддерживают покрытие MCDC, некоторые объекты поддерживают только условие покрытие, а некоторые объекты поддерживают только покрытие решений. В таблице в разделе Объекты модели, которые получают покрытие, перечислены объекты, которые получают определенные типы покрытия модели. Например, Блок комбинаторной логики может получать покрытие решений и покрытие условий, но не покрытие MCDC.

Для достижения 100% покрытия MCDC для вашей модели в соответствии с DO-178C/DO-331 стандартный, на панели Coverage параметров конфигурации, выберите Modified Condition/Decision Coverage (MCDC) в качестве Structural уровень покрытия .

Когда вы собираете покрытие для модели, вы не сможете достичь 100% MCDC покрытие. Например, если вы укажете на короткое замыкание логических блоков, вы не сможете в состоянии достичь 100% покрытия MCDC для этого блока.

Если вы запускаете тестовые случаи независимо и накапливаете все результаты покрытия, вы можете определить, если ваша модель соответствует измененному стандарту покрытия условий и решений. Для дополнительную информацию о стандарте DO-178C/DO-331 см. в разделе Проверки Model Advisor для отраслевых стандартов DO-178C/DO-331 (Проверка Simulink).

Пример данных покрытия MCDC в отчете о покрытии модели см. в разделе Анализ MCDC. Пример накопленных результатов покрытия см. Совокупное покрытие.

Цикломатическая сложность

Используйте этот показатель для расчета цикломатической сложности модели. цикломатический сложность является мерой структурной сложности модели. Сложность мера для модели может отличаться от сгенерированного кода из-за особенностей кода которые не учитываются в этом анализе, такие как сводная логика и ошибка чеки.

Для вычисления цикломатической сложности объекта (например, блока, диаграммы или состояние), покрытие модели использует следующую формулу:

c=∑1N(on−1)

N — количество точек принятия решений, которые представляет объект, и o _n – количество исходы для n -й точки принятия решения. Расчет учитывает векторизованная операция или блок многопортового коммутатора как единое решение точка. Инструмент добавляет 1 к числу сложности для атомарных подсистем и Диаграммы состояний.

Результаты показывают локальную и агрегированную цикломатическую сложность для:

Модель
Подсистемы
Диаграммы
MATLAB ^® Функции

Локальная сложность — это цикломатическая сложность объектов на их иерархическом уровне. уровень. Совокупная цикломатическая сложность – это цикломатическая сложность объекта. и его потомки.

Цикломатическая сложность:

Не работает с библиотечными моделями.
Анализирует содержимое в маскированных подсистемах.
Не анализирует неактивные варианты.
Если указано, анализирует содержимое блоков, связанных с библиотекой, или ссылочные модели.
Не анализирует модели, на которые ссылаются, в ускоренном режиме.

Пример данных цикломатической сложности в отчете о покрытии модели см. в разделе Цикломатическая сложность в отчете о покрытии модели. Для получения дополнительной информации о цикломатической сложности код см. в разделе Цикломатическая сложность.

Покрытие интерполяционной таблицы

Покрытие интерполяционной таблицы (LUT) проверяет блоки, такие как блок 1-D интерполяционной таблицы, которые выводят информацию из входов в таблицу входов и выходов, интерполируя между или экстраполировать из записей таблицы. Покрытие интерполяционной таблицы записывает частота, с которой поиск в таблице использует каждый интервал интерполяции. Тестовый пример достигает полный охват, когда он выполняет каждый интервал интерполяции и экстраполяции в не реже одного раза. Для каждого блока интерполяционной таблицы в модели отчет о покрытии отображает цветная карта интерполяционной таблицы с указанием каждой интерполяции. Если общее количество точек останова блока интерполяционной таблицы n-D превышает 1 500 000, программа не может запись покрытия для этого блока.

Пример данных покрытия интерполяционной таблицы в отчете о покрытии модели см. в N-мерной интерполяционной таблице.

Охват диапазона сигнала

Охват диапазона сигнала записывает минимальное и максимальное значения сигнала в каждом блоке в модели, как измерено во время моделирования. Только блоки с выходными сигналами получают зона охвата сигнала.

Программное обеспечение не записывает охват дальности сигнала для управляющих сигналов, сигналов используется одним блоком для запуска выполнения другого блока. См. Сигналы управления.

Если общее количество сигналов в вашей модели превышает 65535 или ваша модель содержит сигнал, ширина которого превышает 65535, программа не может записать диапазон сигнала покрытие.

Пример данных о покрытии диапазона сигнала в отчете о покрытии модели см. в разделе Анализ диапазона сигнала.

Покрытие размера сигнала

Покрытие размера сигнала записывает минимальный, максимальный и выделенный размер для все сигналы переменного размера в модели. Только блоки с выходными сигналами переменного размера включаются в отчет.

Если общее количество сигналов в вашей модели превышает 65535 или ваша модель содержит сигнал, ширина которого превышает 65535, программа не может записать размер сигнала покрытие.

Пример данных о покрытии размера сигнала в отчете о покрытии модели см. в разделе Покрытие размера сигнала для сигналов переменной размерности.

Для получения дополнительной информации о сигналах переменного размера см. Основы сигналов переменного размера.

Цели и ограничения Охват

Симулинк Программное обеспечение покрытия собирает данные о покрытии модели для следующих Simulink: Блоки Design Verifier™ и MATLAB для функций генерации кода:

Simulink Проектирование блоков Verifier	MATLAB для функций генерации кода
СОСТОЯНИЕ ТЕСТА (СИСТИНКА ПЕРЕДИФИЕР)	`SLDV. CONDITIO0472`	Объект тестирования (Simulink Design Verifier)	`sldv.test` (Simulink Design Verifier)
Доказательство предположения (Simulink Design Verifier)	`sldv.assume 9 0485 (Simulink Design Verifier)`
Пробная цель (Simulink Design Verifier)	`sldv.prove` (Simulink Design Verifier)

Если у вас нет Simulink Лицензия Design Verifier позволяет получить покрытие модели для модели, содержащей эти блоки или функции, но вы не можете анализировать модель с помощью Simulink Программное обеспечение для проверки дизайна.

Путем добавления одного или нескольких Simulink Блоки или функции Design Verifier в вашу модель можно:

Проверить результаты Simulink Разработайте анализ Verifier, запустите сгенерированные тестовые примеры и используйте блоки для наблюдать за результатами.
Определите требования к модели с помощью блока Test Objective и проверьте результаты с данными покрытия модели, которые программное обеспечение собрало во время моделирование.
Проанализируйте модель, создайте тестовую обвязку и смоделируйте обвязку с помощью блок Test Objective для сбора данных о покрытии модели.
Проанализируйте модель и используйте блок «Доказательство предположения» для проверки любые контрпримеры, которые Симулинк Design Verifier идентифицирует.

Если вы укажете собирать Simulink Охват Design Verifier:

Программное обеспечение собирает покрытие для Simulink Блоки и функции Design Verifier.
Программное обеспечение проверяет тип данных сигнала, связанного с каждым Симулинк Блок проверки дизайна. Если тип данных сигнала является фиксированной точкой, блок параметр также должен быть фиксированной точкой. Если тип данных сигнала не фиксирован программа пытается преобразовать тип данных параметра блока. Если программное обеспечение не может преобразовать тип данных параметра блока, программное обеспечение сообщает ошибка, и вы должны явно назначить тип данных параметра блока для соответствовать сигналу.
Если ваша модель содержит блок подсистемы проверки, программное обеспечение только рекордное покрытие для Simulink Блоки Design Verifier в блоке Verification Subsystem (Simulink Design Verifier); это не записывает покрытие для любого другого блоки в подсистеме верификации.

Если не указать собирать Simulink Покрытие Design Verifier, программное обеспечение не проверяет типы данных на наличие каких-либо Симулинк Design Verifier блокирует и выполняет функции в вашей модели и не собирает покрытие.

Для примера данных о покрытии для Simulink Блоки или функции Design Verifier в отчете о покрытии модели, см. Покрытие Simulink Design Verifier.

Насыщение при целочисленном переполнении

Насыщение при целочисленном переполнении проверяет блоки, такие как Блок Abs с насыщенностью для целого числа выбран параметр переполнения . Только блоки с выбранным этим параметром получить насыщение при целочисленном покрытии переполнения.

Насыщение при целочисленном покрытии переполнения записывает, сколько раз блок насыщается при целочисленном переполнении.

Тестовый пример достигает полного покрытия, когда блоки насыщаются при целочисленном переполнении в по крайней мере один раз и не насыщает по крайней мере один раз.

Для примера насыщения данных покрытия целочисленного переполнения в покрытии модели отчет, см. Насыщение при анализе целочисленного переполнения.

Реляционное граничное покрытие

Реляционное граничное покрытие проверяет блоки, диаграммы Stateflow и функциональные блоки MATLAB, которые имеют явную или неявную реляционную операцию.

Для этих объектов модели метрика записывает, проверяет ли симуляция реляционная операция с:

Равные значения операндов.
Эта часть реляционного покрытия границ применяется, только если оба операнды - целые числа или числа с фиксированной точкой.
Значения операндов, отличающиеся на определенный допуск.
Эта часть реляционного граничного покрытия относится к все операнды. Для целых и операнды с фиксированной точкой, допуск фиксирован. Для с плавающей запятой операндов, вы можете либо использовать предопределенный допуск, либо указать ваша собственная толерантность.

Значение допуска зависит от типа данных обоих операндов. Если оба операнды имеют один и тот же тип, допуск следует следующему правила:

9051 2

Тип данных операнда	Допуск
Плавающая запятая, например `single 904 85 или двойной`	`max(absTol, relTol* max(\|lhs\|,\|rhs\|))` `абсТол` — абсолютный допуск значение, которое вы укажете. По умолчанию `1e-05` . `relTol` — относительный допуск значение, которое вы укажете. По умолчанию `0,01` . `слева` — левый операнд и `rhs` правый операнд. `макс(х,у)` возвращает `х` или `и` , в зависимости от того, что больше.
Фиксированная точка	Значение, соответствующее младшему значащему биту. Для большего информацию см. в разделе Precision (Fixed-Point Designer). Найти значение точности, используйте `lsb` (Fixed-Point Designer) функция.
Целое число	1
Логическое значение	Н/Д
Перечисление	Н/Д

Если два операнда имеют разные типы, допуск соответствует правила для более строгого типа. Если один из операндов логический, допуск следует правилам для другого операнда. Строгость уменьшается в таком порядке:

С плавающей точкой
С фиксированной точкой
Целое число

Если оба операнда имеют фиксированную точку, но имеют разную точность, меньшее значение точности используется как допуск.

Для реляционных границ с типами данных с плавающей запятой отчет о покрытии использует стандартное обозначение интервала, где квадратные скобки, [] , указывают включение и круглые скобки, () , указывают на исключение. Для например, таблица, которая показывает [-тол..0) представляет значение оператора >= -tol && значение < 0 .

Вы указываете значение абсолютных и относительных допусков для относительной границы охват входных данных с плавающей запятой, когда вы выбираете эту метрику в Раздел Метрики покрытия на панели покрытия конфигурации Диалоговое окно параметров.

Саргорстрой