Лекція 13. Швидкість росту функцій. Логарифмічний, лінійний, квадратичний експоненціальний рости.
Дізнаємось
Що таке швидкість росту функції і як вона пов’язана з ефективністю алгоритмів.
Що означає нотація Big O (О-велике).
Як розрізняються логарифмічні, лінійні, квадратичні та експоненціальні ростові функції.
Які приклади алгоритмів мають ту чи іншу складність.
Як оцінювати алгоритм за кількістю виконуваних операцій.
Навчимось
Аналізувати алгоритми за асимптотичною складністю.
Порівнювати швидкість росту різних функцій.
Визначати, як змінюється час виконання алгоритму зі збільшенням обсягу даних.
Використовувати графічне представлення складності для інтерпретації результатів.
Робити висновки про ефективність алгоритмів на основі їхньої складності.
Матеріали
Доступно тільки для зареєстрованих користувачів
Проблемні питання
Доступно тільки для зареєстрованих користувачів
Д.з.
Доступно тільки для зареєстрованих користувачів
| № | Тема |
|---|---|
| 3 лекції | |
| 1 | |
| 2 | |
| 3 | |
| 4 | |
| 5 | |
| 6 | |
| 7 | |
| 8 | |
| 9 | |
| 10 | |
| 11 | |
| 12 | |
| 13 |
Лекція 13. Швидкість росту функцій. Логарифмічний, лінійний, квадратичний експоненціальний рости.
|
| 14 | |
| 15 | |
| 16 | |
| 3 практичні заняття | |
| 1 | |
| 2 | |
| 3 | |
| 4 | |
| 5 | |
| 6 | |
| 7 | |
| 8 | |
| 9 | |
| 10 | |
| 11 | |
| 12 | |
| 13 | |
| 14 | |
| 15 | |
| 16 | |
| 17 |