Краткий обзор нотации Big O
📌Обозначение Big O — это математическое обозначение, используемое для описания сложности или времени выполнения алгоритма. Он используется для сравнения эффективности алгоритмов путем анализа роста требований к времени и пространству по мере увеличения размера входных данных. Другими словами, он говорит нам, насколько быстро увеличиваются требования алгоритма к ресурсам по мере увеличения размера входных данных.
📌В нотации Big O обозначение «O» означает «порядок», за которым следует математическое выражение, описывающее производительность алгоритма.
📌Например, алгоритм со временем выполнения O(n) имеет линейное время выполнения, что означает, что время, необходимое для выполнения алгоритма, растет линейно с размером входных данных n. Алгоритм со временем выполнения O(n²) имеет квадратичное время выполнения, что означает, что время, необходимое для выполнения алгоритма, растет квадратично с размером входных данных n.
📌Некоторые часто используемые обозначения Big O включают:
- O(1) — Постоянное время
- O(log n) — Логарифмическое время
- O(n) — Линейное время
- O(n log n) — Линейное арифмическое время
- O(n²) — Квадратичное время
- O(2^n) — Экспоненциальное время
⚡Обозначение Big O важно, потому что оно помогает нам анализировать эффективность алгоритмов и определять, какой алгоритм лучше всего подходит для данной задачи. Это позволяет нам принимать обоснованные решения о компромиссах между временной и пространственной сложностью и выбирать алгоритм, наиболее подходящий для данной ситуации.
💡 Вы можете подписаться на меня в:
- LinkedIn
- Telegram
- Facebook
- Instagram
