Algorithms and Data Structures #25 - Big O Notation Visualized

[@LG-yi2vh]

Richtig geil erklärt, visuell hab ich das noch nie gesehen, bringt einem das unglaublich viel besser rüber!

[@tornaxo7274]

Kommentar für den Algo

[@-------------------299]

Geil das wir in Unserer Vorlesung damit angefangen und uns dann später erst die Algorithmen angesehen haben.. xD

[@TheMorpheusTutorials]

Ich finde es so herum leichter, deswegen mach ich das zuerst

[@-------------------299]

@@TheMorpheusTutorials macht ja auch mehr Sinn, dieser hat mir nämlich am Anfang gefehlt :) Gute Videoreihe, danke!

[@youju26]

Kommentar für den Algorithmus :D

[@jerry7913]

Ach ja, mach ich halt auch mit: Kommentar für den Algorithmus :D

[@Tommy-pk7cx]

Ich lass auch mal einen Kommentar für den Algorithmus da. :D

[@pepsiman7180]

Kommentar für den Algorithmus :))

[@yasaru2606]

Hey, ich hätte mal einen vorschlag zu einer Reihe. In der die Allgemeinen Begriffe der Programmiersprachen erklärt werden und ihre Nutzung nochmal erläutert werden. So das wenn man die Funktion nicht versteht, diese Playlist angucken kann, außerdem könntest mir noch kurz den Sinn des Konstruktors in Python erklären?:D

[@mariusrve]

Was genau ist diese Notation bei 06:24: dn^n/dn = ...

[@superpooper_cool4931]

Komische Frage aber darf man mit Kali Linux, websiten die mit Jimdo oder Wix erstellt wurden, angreifen wenn man die Eingeständniserklärung des Webseitenbetreibers hat?

[@TheMorpheusTutorials]

Wenn du for Einverständnis von website Betreiber und von hoster hast, ja

[@superpooper_cool4931]

@@TheMorpheusTutorials Danke

[@purpose_is_empty]

Müsste bei der Ableitung von log(n) mit Basis 2 nicht n*ln(2) unter dem Bruchstrich stehen statt n*log(2)?

[@janknoblich4129]

8:25 50^2 ist exakt 2500 :D

[@demerion]

Ist die Darstellung nicht etwas misleading? So schnell wie dort dargestellt wächst n^n ja nicht. 3^3 = 27, aber laut dem Graph landen wir für n=3 bei ungefähr 2000. Für n=3 müsste doch n^n und n^3 gleich sein, das kommt auch gar nicht hin

[@emillachmann9313]

Hehe

[@totento9150]

Hey Morpheus ich lerne gerade Python Bin ein bisschen einfallslos 😅 Könntest du mir ein Anfänger Python Projekt empfehlen? Ich würde so über eine Art KI nachdenken habe aber keinen Ansatz Hoffe du kannst mir helfen 😊 PS: schon wieder 1. 😂

[@bluekernel2448]

Programmiere eine DDOS Protection, viel spaß, eine ki? was soll sie machen

[@TheMorpheusTutorials]

Wie wäre es denn dann mit einem tic tac toe für das du dir einen ki Gegner schreibst?

[@totento9150]

The Morpheus Tutorials Danke für den Tipp ich schau mir das mal an 👍🏻😊

[@totento9150]

Linus das ist auch cool aber ich glaube das ist noch zu komplex für einen Anfänger aber sowas wollte ich dann später wenn ich ein bisschen besser bin angehen 😊

[@LB-qr7nv]

@@totento9150 ich bin auch erst Anfänger, ich habe bei 4 gewinnt eine Art KI für den Gegner geschrieben, funktioniert gar nicht so schlecht, wenn ich beim Spielen nicht aufpasse.

[@ArneBab]

Eine kleine Korrektur zu O(n^>2): Es gibt schon nützliche Algorithmen mit O(n⁴), z.B. bei Graphen oder wenn konstante Vorfaktoren sehr niedrig sind. Das O(n⁴) bedeutet dabei, dass der Algorithmus nur bis zu einer klar begrenzten Zahl von Elementen sinnvoll ist. Du kannst dann z.B. ein Problem in Teile mit fester Größe aufteilen und diese Teile mit deinem O(n⁴)-Algorithmus abfrühstücken. Du brauchst dann noch einen weiteren Algorithmus, um die Teil-Lösungen zu kombinieren. Konkret: wenn du einen Algorithmus hast, der bis zu 16 Elemente effizienter sortieren kann als merge-sort, kannst du merge-sort nutzen, um Teile mit höchstens 16 Elementen zu erhalten und dann für diese Teile den schnelleren Algo nutzen. Du unterbrichst also die Rekursion bei Länge 16 und hast so einen schnelleren Algorithmus. (ich höre deine Videos grade im Hintergrund während der Arbeit, daher die Necro-Kommentare 🙂)