#time_complexity — Public Fediverse posts

Как я решил больше 1000 задач на leetcode за 2 года и потратил на это 2000+ часов своей жизни

Эта статья — не инструкция "как быстро выучить алгоритмы" и не история успеха в духе "сделал X и теперь у меня всё получилось". Скорее, это подробный и честный рассказ о длинном пути: с моими сомнениями, ошибками, периодическими откатами назад и постепенным прогрессом. Я решил написать этот текст по нескольким причинам. Если коротко: за два года решил больше 1000 задач на LeetCode и потратил на это, по моим оценкам, свыше 2000 часов. Это не рекорд и не повод для гордости. Это просто факт, который задаёт масштаб проделанной работы. Итак, наливайте чай, теперь начинаю свою историю… Ок, че там давай почитаем

https://habr.com/ru/articles/981180/

#алгоритмы #leetcode #faang #maang #algorithms #time_complexity #фаанг

Как я решил больше 1000 задач на leetcode за 2 года и потратил на это 2000+ часов своей жизни

Эта статья — не инструкция "как быстро выучить алгоритмы" и не история успеха в духе "сделал X и теперь у меня всё получилось". Скорее, это подробный и честный рассказ о длинном пути: с моими сомнениями, ошибками, периодическими откатами назад и постепенным прогрессом. Я решил написать этот текст по нескольким причинам. Если коротко: за два года решил больше 1000 задач на LeetCode и потратил на это, по моим оценкам, свыше 2000 часов. Это не рекорд и не повод для гордости. Это просто факт, который задаёт масштаб проделанной работы. Итак, наливайте чай, теперь начинаю свою историю… Ок, че там давай почитаем

https://habr.com/ru/articles/981180/

#алгоритмы #leetcode #faang #maang #algorithms #time_complexity #фаанг

Как я решил больше 1000 задач на leetcode за 2 года и потратил на это 2000+ часов своей жизни

Эта статья — не инструкция "как быстро выучить алгоритмы" и не история успеха в духе "сделал X и теперь у меня всё получилось". Скорее, это подробный и честный рассказ о длинном пути: с моими сомнениями, ошибками, периодическими откатами назад и постепенным прогрессом. Я решил написать этот текст по нескольким причинам. Если коротко: за два года решил больше 1000 задач на LeetCode и потратил на это, по моим оценкам, свыше 2000 часов. Это не рекорд и не повод для гордости. Это просто факт, который задаёт масштаб проделанной работы. Итак, наливайте чай, теперь начинаю свою историю… Ок, че там давай почитаем

https://habr.com/ru/articles/981180/

#алгоритмы #leetcode #faang #maang #algorithms #time_complexity #фаанг

Как я решил больше 1000 задач на leetcode за 2 года и потратил на это 2000+ часов своей жизни

Эта статья — не инструкция "как быстро выучить алгоритмы" и не история успеха в духе "сделал X и теперь у меня всё получилось". Скорее, это подробный и честный рассказ о длинном пути: с моими сомнениями, ошибками, периодическими откатами назад и постепенным прогрессом. Я решил написать этот текст по нескольким причинам. Если коротко: за два года решил больше 1000 задач на LeetCode и потратил на это, по моим оценкам, свыше 2000 часов. Это не рекорд и не повод для гордости. Это просто факт, который задаёт масштаб проделанной работы. Итак, наливайте чай, теперь начинаю свою историю… Ок, че там давай почитаем

https://habr.com/ru/articles/981180/

#алгоритмы #leetcode #faang #maang #algorithms #time_complexity #фаанг

[Перевод] Big O

Нотация Big O ("О" большое) — это способ описания производительности функции без измерения времени ее выполнения. Вместо того, чтобы засекать, сколько секунд выполняется функция от начала до конца, Big O показывает, как меняется время ее выполнения по мере увеличения размера входных данных. Этот подход помогает понять, как программа будет вести себя при разных объемах входящей информации. В этой статье я разберу четыре наиболее часто встречающиеся категории нотации Big O: константную, логарифмическую, линейную и квадратичную. Не переживайте, если эти термины пока ничего вам не говорят — мы подробно рассмотрим каждый из них и наглядно визуализируем в процессе.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/942956/

#big_o #о_большое #time_complexity #временная_сложность #алгоритмы #algorithms #timeweb_статьи #timeweb_статьи_перевод #javascript #js

[Перевод] Big O

Нотация Big O ("О" большое) — это способ описания производительности функции без измерения времени ее выполнения. Вместо того, чтобы засекать, сколько секунд выполняется функция от начала до конца, Big O показывает, как меняется время ее выполнения по мере увеличения размера входных данных. Этот подход помогает понять, как программа будет вести себя при разных объемах входящей информации. В этой статье я разберу четыре наиболее часто встречающиеся категории нотации Big O: константную, логарифмическую, линейную и квадратичную. Не переживайте, если эти термины пока ничего вам не говорят — мы подробно рассмотрим каждый из них и наглядно визуализируем в процессе.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/942956/

#big_o #о_большое #time_complexity #временная_сложность #алгоритмы #algorithms #timeweb_статьи #timeweb_статьи_перевод #javascript #js

[Перевод] Big O

Нотация Big O ("О" большое) — это способ описания производительности функции без измерения времени ее выполнения. Вместо того, чтобы засекать, сколько секунд выполняется функция от начала до конца, Big O показывает, как меняется время ее выполнения по мере увеличения размера входных данных. Этот подход помогает понять, как программа будет вести себя при разных объемах входящей информации. В этой статье я разберу четыре наиболее часто встречающиеся категории нотации Big O: константную, логарифмическую, линейную и квадратичную. Не переживайте, если эти термины пока ничего вам не говорят — мы подробно рассмотрим каждый из них и наглядно визуализируем в процессе.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/942956/

#big_o #о_большое #time_complexity #временная_сложность #алгоритмы #algorithms #timeweb_статьи #timeweb_статьи_перевод #javascript #js

[Перевод] Big O

Нотация Big O ("О" большое) — это способ описания производительности функции без измерения времени ее выполнения. Вместо того, чтобы засекать, сколько секунд выполняется функция от начала до конца, Big O показывает, как меняется время ее выполнения по мере увеличения размера входных данных. Этот подход помогает понять, как программа будет вести себя при разных объемах входящей информации. В этой статье я разберу четыре наиболее часто встречающиеся категории нотации Big O: константную, логарифмическую, линейную и квадратичную. Не переживайте, если эти термины пока ничего вам не говорят — мы подробно рассмотрим каждый из них и наглядно визуализируем в процессе.

https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/942956/

#big_o #о_большое #time_complexity #временная_сложность #алгоритмы #algorithms #timeweb_статьи #timeweb_статьи_перевод #javascript #js

This is quite a useful technical advancement! #ArXiv

https://arxiv.org/abs/2311.01362

Those that have attempted to calculate the #Robustness_of_Magic (RoM) will know that it is painfully difficult to do it computationally.

They have some improvements on the #time_complexity required.