Сохраняйте, если периодически забываете, чем отличается O(log n) от O(n log n) или почему O(n?) начинает тормозить на больших данных

МЕНЮ

Главная страница

ТЕМЫ

Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация

RSS

RSS новости

• O(1) — константное время;

• O(log n) — бинарный поиск;

• O(n) — линейный проход;

• O(n log n) — эффективные сортировки;

• O(n^2), O(n^3) — вложенные циклы и сложные вычисления;

• O(2^n) и O(n!) — варианты, которых обычно стараются избегать.

Даже если не готовитесь к собеседованию, понимать сложность алгоритмов полезно при выборе структур данных и поиске узких мест в коде.

— в закладки

— объяснял/а Big O на собеседовании хотя бы раз


Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: