Как посчитать сложность алгоритма по BIG O | Самое понятное объяснение!

Video Description

Друзья, с радостью наконец-то выкладываю видео про сложности алгоритмов и BIG O notation. Вы давно его просили. И это действительно важно для разработчика — знать, как рассчитать сложность алгоритма, а также уметь посчитать сложность своего решения, как по времени, так и по памяти. Ведь не всегда код, который выглядит очень компактно, на практике будет самым эффективным. Особенно это касается больших объемов данных. То, насколько эффективно ваш код справляется с большим объемом данных — и показывает сложность алгоритма. Поэтому важно знать, какие бывают сложности алгоритмов, от чего они зависят и уметь их рассчитывать. Обладая этими знаниями, вы сможете оптимизировать ваш код или искать другие, более эффективные решения для вашей задачи. А еще расчет сложности полученного алгоритма (BIG O) это частый вопрос на собеседованиях. Особенно в таких крупных компаниях, как Google, Facebook, Netflix, Яндекс и пр. А при решении задач с LeetCode создание наиболее оптимального алгоритма, как по времени, так и по памяти, всегда является частью условия задач. 🚀Я постарался сделать для вас самое понятное объяснение с примерами и иллюстрациями - чтоб вы с первого раза все поняли и запомнили навсегда! 🔥🔥🔥 Приятного просмотра! Тренируйте полученные знания на практике! И делитесь этим видео с друзьями и коллегами! Увидимся в комментариях! 👍Если вам было полезно и интересно это видео — оставьте нам хороший комментарий, нам всегда приятно и радостно их читать! 🤓 👍🤩Друзья, будем благодарны за поддержку нашего канала на Патреоне: https://www.patreon.com/frontendscience Таймкоды: 00:00 Intro 00:45 Случай с пользователем 02:43 Что такое Big O 03:40 Пример из жизни 05:59 O(1) Константная сложность 06:38 O(n) Линейная сложность 07:17 O(log n) Логарифмическая сложность 08:35 O(n log n) 08:59 O(n^2) Квадратичная сложность 09:45 O(n^3) Кубическая сложность 10:07 O(2^n) Экспоненциальная сложность 10:33 O(n!) Факториальная сложность 11:42 График сложностей Big O 11:52 Отбрасывание констант и несущественной части 13:45 Примеры 15:57 Определяем сложности - задачки 18:58 Сложность встроенных методов 20:43 Сложность по памяти 22:20 Когда оптимизировать производительность? 22:55 Про собеседования 24:54 Заключение --- Если видео было для вас полезным, ставьте лайк и поделитесь им с друзьями. Подписывайтесь на наш канал: http://bit.ly/fs-ytb --- Присоединяйтесь к нам в соцсетях: FB: https://www.facebook.com/frontendscience/ Instagram Сергея Пузанкова: https://www.instagram.com/puzankovcom/ Заходите на наш сайт: http://frontend-science.com/ 👍🤩Будем благодарны за вашу поддержку нашего канала на Патреоне: https://www.patreon.com/frontendscience --- Music: by Blue Wednesday