6.Mengapa analisis kompleksitas waktu dan ruang penting dalam pemrogramar )? Berikan contoh kasus di mana dengan kompleksitas waktu lebih tinggi tidak sesuai untuk digunakan , terutama dengan data berukuran besar.

Analisis kompleksitas waktu dan ruang penting dalam pemrograman karena membantu dalam memahami efisiensi algoritma dan memilih algoritma yang paling sesuai untuk digunakan dalam suatu aplikasi. Contoh kasus di mana kompleksitas waktu lebih tinggi tidak sesuai untuk digunakan, terutama dengan data berukuran besar, adalah penggunaan algoritma pencarian linier untuk mencari elemen dalam array berukuran besar.

Analisis kompleksitas waktu dan ruang adalah teknik yang digunakan untuk mengevaluasi efisiensi algoritma. Kompleksitas waktu mengacu pada waktu yang diperlukan oleh algoritma untuk menyelesaikan tugasnya, sedangkan kompleksitas ruang mengacu pada ruang memori yang diperlukan oleh algoritma.1. **Pentingnya Analisis Kompleksitas Waktu dan Ruang**: - **Pemilihan Algoritma**: Dengan mengetahui kompleksitas waktu dan ruang, programmer dapat memilih algoritma yang paling sesuai untuk digunakan dalam suatu aplikasi. - **Optimalisasi**: Dengan mengetahui kompleksitas waktu dan ruang, programmer dapat mengoptimalkan algoritma untuk meningkatkan efisiensi. - **Pengujian**: Dengan mengetahui kompleksitas waktu dan ruang, programmer dapat merancang pengujian yang tepat untuk memastikan bahwa algoritma berjalan dengan efisien.2. **Contoh Kasus**: - **Pencarian Linier**: Algoritma pencarian linier memiliki kompleksitas waktu \(O(n)\), di mana adalah jumlah elemen dalam array. Jika sangat besar, maka waktu yang diperlukan untuk mencari elemen dalam array akan sangat lama. Oleh karena itu, untuk data berukuran besar, algoritma pencarian linier tidak efisien. - **Penggunaan Alternatif**: Untuk data berukuran besar, algoritma pencarian biner dengan kompleksitas waktu \(O(\log n)\) lebih disukai daripada pencarian linier.Dengan memahami kompleksitas waktu dan ruang, programmer dapat membuat keputusan yang lebih tepat tentang bagaimana mengimplementasikan suatu algoritma dan bagaimana mengoptimalkannya untuk meningkatkan efisiensi.