Асимтотический анализ | Курс по структурам данных
Занятие из бесплатного курса по структурам данных, ознакомиться с ним подробнее и получить дополнительные материалы вместе со ссылками на реализацию можно по ссылке: https://clck.ru/3QRjym Потренироваться проходить собеседования: https://clck.ru/3AStuT В этом видео мы разбираемся с асимптотическим анализом, что это такое и зачем он нужен для оценки производительности алгоритмов. Мы рассмотрим, как асимптотическая эффективность помогает понять поведение алгоритмов при больших входных данных. Особое внимание уделим концепции "big o" и "the big o", объясняя ее простыми словами, чтобы любой мог понять принципы работы с алгоритмами в "computer science". Таймкоды 00:00 - Асимптотический анализ 04:46 - Оценка линейного поиска 12:48 - О большое нотация 29:47 - Другие нотации 24:01 - Space complexity 27:05 - Упрощение оценок 29:26 - Оценка бинарного поиска 29:26 - Оценка рекурсивного алгоритма асимптотический анализ, как оценить сложность алгоритмов, сложность алгоритмов java, асимптотический анализ и теория вероятностей, the big o, big o факториал, как посчитать сложность алгоритма, сложность алгоритмов, big o нотация, big o, оценка сложности алгоритмов, сложность алгоритма, сложность по памяти, нотация big o, алгоритм о большое, разбор big o, оценка алгоритмов, big o log n, квадратичная сложность, вычисление сложности алгоритма, big o notation, o(1), o(log n). YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCJE2_UroalowsMAKWTRiQXw VK: https://vk.com/balun_courses Telegram: https://t.me/balun_courses Dzen: https://dzen.ru/balun_courses Rutube: https://home.strannik-j.org/channel/39350406/ vc.ru: https://vc.ru/u/3736512-baluncourses #алгоритмы #структурыданных
Занятие из бесплатного курса по структурам данных, ознакомиться с ним подробнее и получить дополнительные материалы вместе со ссылками на реализацию можно по ссылке: https://clck.ru/3QRjym Потренироваться проходить собеседования: https://clck.ru/3AStuT В этом видео мы разбираемся с асимптотическим анализом, что это такое и зачем он нужен для оценки производительности алгоритмов. Мы рассмотрим, как асимптотическая эффективность помогает понять поведение алгоритмов при больших входных данных. Особое внимание уделим концепции "big o" и "the big o", объясняя ее простыми словами, чтобы любой мог понять принципы работы с алгоритмами в "computer science". Таймкоды 00:00 - Асимптотический анализ 04:46 - Оценка линейного поиска 12:48 - О большое нотация 29:47 - Другие нотации 24:01 - Space complexity 27:05 - Упрощение оценок 29:26 - Оценка бинарного поиска 29:26 - Оценка рекурсивного алгоритма асимптотический анализ, как оценить сложность алгоритмов, сложность алгоритмов java, асимптотический анализ и теория вероятностей, the big o, big o факториал, как посчитать сложность алгоритма, сложность алгоритмов, big o нотация, big o, оценка сложности алгоритмов, сложность алгоритма, сложность по памяти, нотация big o, алгоритм о большое, разбор big o, оценка алгоритмов, big o log n, квадратичная сложность, вычисление сложности алгоритма, big o notation, o(1), o(log n). YouTube: https://www.youtube.com/channel/UCJE2_UroalowsMAKWTRiQXw VK: https://vk.com/balun_courses Telegram: https://t.me/balun_courses Dzen: https://dzen.ru/balun_courses Rutube: https://home.strannik-j.org/channel/39350406/ vc.ru: https://vc.ru/u/3736512-baluncourses #алгоритмы #структурыданных