Чтобы разработать эффективный код, каждый разработчик должен знать, как оценивать сложность алгоритмов. Курс «Сложность алгоритмов и Big O Notation» на простом языке объясняет математику, лежащую в основе сложности алгоритмов, кейсов сложности, сложности рекурсии, строк, амортизированного анализа и пространственной сложности. Вдобавок мы решаем 15 примеров, некоторые из которых встречаются в интервью Google, Facebook, Amazon.
Мы переработали множество книг и статей в наиболее эффективную для восприятия и понимания форму. В результате этот курс является самостоятельным по своему характеру и не требует изучения каких-либо дополнительных материалов. Базовые навыки программирования - единственное требование для понимания курса!
Этот материал находится в платной подписке. Оформи премиум подписку и смотри или слушай
Complete Algorithms Complexity and Big O Notation Course,
а также все другие курсы, прямо сейчас!
Reasons to Study Big O Notation. Mathematical Function
Урок 3.00:08:33
Complexity Evaluation
Урок 4.00:01:40
Complexity Cases
Урок 5.00:04:04
Complexities Comparison
Урок 6.00:10:49
Mathematical Comparison of Functions
Урок 7.00:18:53
Big O Notation
Урок 8.00:04:58
Typical Complexities Evaluation
Урок 9.00:01:11
Addition and Multiplication
Урок 10.00:05:03
log N Complexity
Урок 11.00:04:16
Strings and Complexity Evaluation
Урок 12.00:07:29
Recursive Functions Complexity
Урок 13.00:09:19
Amortized Analysis
Урок 14.00:06:25
Space Complexity
Урок 15.00:28:27
Examples
Урок 16.00:00:58
Summary
Комментарии
Команда внимательно читает ваши комментарии и оперативно на них реагирует. Вы можете спокойно оставлять запросы на обновления или задавать любые вопросы о курсе здесь.
Хотите выучить структуры данных и алгоритмы? Это самый полный и самый актуальный онлайн курс на русском языке, проверенный на сотнях студентов. В данном курсе собрана информация с десятков сайтов и книг, и призвана содержать в себе абсолютно все алгоритмы и структуры данных, которые вам понадобятся в течении вашей карьеры! Курс обновляется новой информацей и постоянно пополняется алгоритмами и структурами данных, предложенными студентами или прос