Complexidade de algoritmo - Entenda O(log(n)) finalmente

Demonstrando como é feito o cálculo de complexidade de algoritmos, enfatizando a complexidade de log(n), que é uma das dúvidas mais comuns quando entramos nesse assunto. Tentei trazer um exemplo mais visual.
Meu site: www.kevbeltrao.com.br/
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[@chris.freire]

excelente vídeo

[@HollyVolks]

que aula, mandou mto kevin, excelente!

[@felipecanhoto657]

Mano, muito obrigado de verdade por esse vídeo! Tô estudando complexidade de algoritmos na faculdade e simplesmente é IMPOSSÍVEL entender com a didática deles. Sua explicação de log(n) e NLog(n) era justamente o que eu tava procurando. Valeu demais!

[@Pinjoga]

cara, to chegando a conclusão que os professores fazem isso de propósito, afinal, meu professor não é burro, pelo contrário, mas se ele tivesse mastigado o conteúdo a gente nao estaria aqui tentando entender, se ele fala isso em uma aula explicitamente na outra a gente nem lembra mais pq nem demos a importância, mas no fim eles deixam dicas para nós mesmos encontrarmos o conhecimento, sempre o professor que eu mais detesto dps descubro que foi oq eu mais absorvi conhecimento kkkkkk

[@aartedeprogramar]

Excelente explicação sobre O(log n). Ficou claro, conciso e muito informativo. A forma como você detalhou a complexidade logarítmica tornou o conceito muito mais compreensível. Ótimo trabalho!

[@ronaldomartins2]

Conciso e direto ao ponto!

[@odntht]

Acabei de fazer uma entrevista que perguntava isso e não sabia como fazer... Obrigado pelo vídeo!

[@LeonardoMachado0]

Da hora Kevin! Sua didática é bem da hora! Continue assim mano!

[@bravo7812]

Abordou o assunto de uma forma bem objetiva! gostei bastante da sua didática

[@narkkao]

Muito legal sua explicação, Kevin! Obrigado.

[@diegodario1400]

parabéns, muito legal ver conteúdos assim

[@emersonjose288]

Gostei da explicação e suas aplicações, continua com esses vídeos massas!

[@mauroalancandidomigueis2691]

Ajudou muito a entender O(log n) e O(n), Faculdade online, ainda bem que temos ótimos caminhos para seguir! Obrigado! Inscrito!

[@user-sk8bn5ex5e]

Caraca Kevin , mano você é o brabo sabia!

[@icarocarvalho7437]

Agora sim entendi o famoso o(n log n) hahaha mto bom o vídeo!

[@Gabrielshooterx]

Show dms 👏

[@danilodf1]

muito bom!

[@cgabrieu]

excelente!!!

[@ApolonioMelo]

Maravilha 👏🔝

[@felipetrindade8963]

Top dms!

[@popolony2k]

Boa...ótimo vídeo

[@luccasguimaraes]

👏🏼👏🏼

[@mateuspierre2420]

video muito bom man, obg

[@diogenesbezerra5909]

Grato pelo tempo, pelo vídeo e por dividir o conhecimento. Alguém sabe se tem curso ou material na internet voltara para matemática e estatística voltada para ti? Cálculos e operações comumente usadas na programação/ti?

[@danielaxavier4212]

desculpa, mas estou tão no inicio que só entendi uma roda de palavras e não entrou nada. :c mas segui mesmo assim

[@guilhermecosta7906]

Vídeo foda mano se me permite uma crítica construtiva, abaixa um pouquinho o som pra gente conseguir ouvir melhor sua explicação... Explicação muito boa por sinal ótimo video parabéns!!

[@barradas5591]

brabo

[@luiza_rodrigues]

1) Sugiro mudar a cor das linhas no grafico Invés de azul e verde, colocar vermelho e azul ou verde e vermelho. Teve certos momentos que foi um pouco dificil diferenciar as cores. 2) Senti que você cortou o finalzinho do video ao fazer sobre o espaço de memória em termos do gráfico do Big O

[@JoaoVictor-ir3yu]

Opa cara, parabéns canal show de bola, me ajudou bastante, só fiquei com uma dúvida esse gráfico que você fez é de tempo por entrada?

[@KevBeltrao]

o gráfico tenta mostrar a diferença entre as complexidades, a quantidade de operações de acordo com o tamanho do input. Então tu pode reparar que um O(log(n)) mesmo aumentando a quantidade de elementos de input não aumenta muito a quantidade de operações, já um (n!) mesmo com pouco input faz muitas operações.

[@diogodds]

Video muito bom, parabens... Soh a musiquinha de fundo fica um pouco irritante.

[@DanielBorgesOli]

qual linguagem de programação ele ta usando ?

[@natashalopes1539]

Tá, mas como eu sei se o treco é linear ou não? Como que eu identifico se é O(n), O(n²), O(n!) etc? Isso que eu o tentando entender há dias e nenhum vídeo me ajudou Em todos os vídeos que eu vejo, parece que nem entram nesse assunto pq é como se fosse tão óbvio como "1+1=2"

[@AntonioFrancisco-ji3io]

sendo simplista, vc vai pegar um problema e vai pegar a operação mais relevante. Numa ordenação da vida, a operação mais importante é uma comparação, logo é isso que vc vai colocar na conta. Um bubble sort da vida, vai ter dois loops aninhados com a comparação no mais interno. Não vai demorar muito para vc perceber que isso é quadrado, já que a iteração no loop externo só avança se o loop interno concluir seu papel. Portanto, isso vai ser algo na ordem de n^2

[@henriqueamaral4017]

like se voce reparou no xm4 dele

[@davisantos7244]

muito bom!