Big O: Как измерить эффективность алгоритма 🧐



Представьте, что вы готовите блюдо. Насколько быстро вы справитесь? Это зависит от многих факторов - сложности рецепта, количества ингредиентов, вашего опыта.



Big O notation - похожая концепция для оценки алгоритмов в программировании 🖨



Big O показывает, как растет время выполнения алгоритма при увеличении объема входных данных.



Основные классы сложности 👇



1. O(1) - константное время. Алгоритм всегда выполняется за одинаковое время независимо от объема данных.



2. O(n) - линейное время. Время растет пропорционально объему данных. Например, поиск элемента в неотсортированном массиве.



3. O(log n) - логарифмическое время. /Эффективные алгоритмы, как бинарный поиск.



4. O(n^2) - квадратичное время. Время растет в квадрате от объема данных. Часто встречается в алгоритмах с вложенными циклами.



Понимание Big O важно для разработки масштабируемых программ. Этот принцип позволяет сравнивать алгоритмы прогнозируя производительность при больших объемах данных 💻



Более детально с примерами кода - тык.



Пост навигатор 👩‍💻



nikitasepi0l ⬅️ <ЧАТИК/>