Proglib.academy | IT-курсы

📊 Разбираем 0-нотацию: как оценивать алгоритмы

Если вы когда-нибудь задумывались, почему один алгоритм работает за секунду, а другой за вечность, то это всё про О-большое (Big O) — штуку, которая показывает, как быстро растёт время работы алгоритма в зависимости от размера входных данных.

➡️ Простой пример

🔹 O(1) — мгновенные операции. Например, доступ к элементу массива arr[i]. Какой бы огромный массив ни был, время работы не меняется.

🔹 O(n) — линейная сложность. Пример: перебор всех элементов массива в цикле. Чем больше массив, тем дольше.

🔹 O(n²) — квадратичная сложность. Два вложенных цикла — классика неэффективного кода.

⭐ Как нужно делать

✅ Оценивайте сложность перед тем, как писать код.
✅ Используйте встроенные методы (они часто оптимизированы).
✅ Избегайте вложенных циклов, если можно.

🔵 Чтобы знать об алгоритмах все, забирайте наш курс «Алгоритмы и структуры данных»

Proglib Academy #буст

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

👍1🔥1

www.tgoop.com/proglib_academy/2570

552 viewsMar 5 at 07:07

📊 Разбираем 0-нотацию: как оценивать алгоритмы

Если вы когда-нибудь задумывались, почему один алгоритм работает за секунду, а другой за вечность, то это всё про О-большое (Big O) — штуку, которая показывает, как быстро растёт время работы алгоритма в зависимости от размера входных данных.

➡️ Простой пример

🔹 O(1) — мгновенные операции. Например, доступ к элементу массива arr[i]. Какой бы огромный массив ни был, время работы не меняется.

🔹 O(n) — линейная сложность. Пример: перебор всех элементов массива в цикле. Чем больше массив, тем дольше.

🔹 O(n²) — квадратичная сложность. Два вложенных цикла — классика неэффективного кода.

⭐ Как нужно делать

✅ Оценивайте сложность перед тем, как писать код.
✅ Используйте встроенные методы (они часто оптимизированы).
✅ Избегайте вложенных циклов, если можно.

🔵 Чтобы знать об алгоритмах все, забирайте наш курс «Алгоритмы и структуры данных»

Proglib Academy #буст