Как посчитать сложность алгоритма по BIG O | Самое понятное объяснение!

Друзья, с радостью наконец-то выкладываю видео про сложности алгоритмов и BIG O notation. Вы давно его просили. И это действительно важно для разработчика — знать, как рассчитать сложность алгоритма, а также уметь посчитать сложность своего решения, как по времени, так и по памяти. Ведь не всегда код, который выглядит очень компактно, на практике будет самым эффективным. Особенно это касается больших объемов данных. То, насколько эффективно ваш код справляется с большим объемом данных — и показывает сложность алгоритма. Поэтому важно знать, какие бывают сложности алгоритмов, от чего они зависят и уметь их рассчитывать. Обладая этими знаниями, вы сможете оптимизировать ваш код или искать другие, более эффективные решения для вашей задачи. А еще расчет сложности полученного алгоритма (BIG O) это частый вопрос на собеседованиях. Особенно в таких крупных компаниях, как Google, Facebook, Netflix, Яндекс и пр. А при решении задач с LeetCode создание наиболее оптимального алгоритма, как по времени, так и по памяти, всегда является частью условия задач. ?Я постарался сделать для вас самое понятное объяснение с примерами и иллюстрациями - чтоб вы с первого раза все поняли и запомнили навсегда! ??? Приятного просмотра! Тренируйте полученные знания на практике! И делитесь этим видео с друзьями и коллегами! Увидимся в комментариях! ?Если вам было полезно и интересно это видео — оставьте нам хороший комментарий, нам всегда приятно и радостно их читать! ? Таймкоды: 00:00 Intro...