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

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:   / 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:   / frontendscience  
Instagram Сергея Пузанкова:   / puzankovcom  

Заходите на наш сайт: http://frontend-science.com/

👍🤩Будем благодарны за вашу поддержку нашего канала на Патреоне:   / frontendscience  

---
Music: by Blue Wednesday