Сложность алгоритмов | Эффективный код и нотация Big O #1 Алгоритмы и структуры данных

Оценка асимптотической сложности алгоритмов в виде нотации big O - один из главных критериев оценки эффективности кода.
00:00 Введение. Алгоритмы и структуры данных
02:55 Оценка сложности алгоритмов
08:22 Нотация Big O
11:23 Оценка сложности простых алгоритмов на псевдокоде
19:05 Самопроверка. Закрепляем материал на коде
27:47 Почему не учитывают ЛЮБЫЕ константы. Динамика времени при разной сложности
32:05 Неважная сложность в оценке big O
34:26 Рассчет n-числа Фибоначчи. Разная сложность.
36:14 Рекурсия со степенной прогрессией времени
39:04 Рекурсивное дерево вызовов и повторные вычисления
43:06 Алгоритм с линейной прогрессией времени
49:45 Двоичный поиск в отсортированном массиве. Логарифмическая сложность
59:20 Логарифм
01:05:32 Итого. Оценка как показатель эффективности
Поддержать канал:
На канале доступна функция Спонсорство с дополнительными бонусами.
Присоединиться:
/ pythonhubstudio
А также кнопка Суперспасибо под видео (отображается не во всех странах).
Код из видео:
github.com/Pyt...
Курс по python 7 часов:
• Учим python за 7 часов...
Курс по Django 15 часов:
• Полный курс уроков по ...
Курс HTML / CSS:
• Учим HTML и CSS за 7 ч...
Благодарю за поддержку!