Курс Python → Big O оптимизация
Big O оптимизация — это важная задача для разработчиков. Оценка скорости работы программы на разных устройствах может быть сложной из-за различий в аппаратном обеспечении. Для универсальной оценки был разработан подход, использующий понятие Big O. Например, простой алгоритм перебора всех значений имеет сложность O(n), где n — количество значений, так как используется только один цикл. Если же есть два вложенных цикла, как в программе для вывода таблицы умножения, то сложность уже будет O(n^2). Из формул видно, что второй алгоритм работает намного медленнее.
Главное правило — чем больше данных, тем дольше будет работать программа. Например, бинарный поиск имеет сложность O(log n) и работает намного быстрее, но требует отсортированного списка. При оценке сложности учитывается количество проходов по данным, а не количество строк кода. График скорости работы алгоритмов показывает, что чем меньше операций выполняется, тем лучше.
Пример кода:
def linear_search(array, target):
for i in range(len(array)):
if array[i] == target:
return i
return -1
def binary_search(array, target):
low = 0
high = len(array) - 1
while low <= high:
mid = (low + high) // 2
if array[mid] == target:
return mid
elif array[mid] < target:
low = mid + 1
else:
high = mid - 1
return -1
В приведенных примерах кода показаны алгоритмы линейного и бинарного поиска. Линейный поиск имеет сложность O(n), так как выполняет n операций в худшем случае. Бинарный поиск имеет сложность O(log n) и работает быстрее, но требует отсортированного списка. Понимание Big O помогает разработчикам выбирать наиболее эффективные алгоритмы для своих задач.
Другие уроки курса "Python"
- Библиотека sh: использование команд bash в Python
- Форматирование чисел в Python
- Присоединение элементов коллекции
- Генераторы в Python
- Курсы Яндекс Практикум
- Метод append() для списка
- Получение ID текущего процесса
- Изменяемые и неизменяемые объекты
- Декораторы в Python
- Ограничение итераций в Python
- Поиск с библиотекой Google
- Обработка исключений в Python
- Модуль math: константы π и e
- Создание пользовательской коллекции в Python
- capitalize() — изменение регистра первого символа строки
- Эффективная конкатенация строк с использованием join()
- Декоратор Ajax required
- Основы Python
- Установка максимального количества цифр
- Извлечение новостей с newspaper3k
- Получение локальных переменных в Python
- Логирование с Logzero
- Solidity для DeFi Ethereum
- Работа с модулем cmath
- Итерация по копии коллекции
- Добавление элемента в список.
- Объединение строк с помощью метода join
- Генераторы списков в Python
- Создание множества в Python
- Список переменных в Python
- Модуль array: создание и использование массивов
- Оператор is в Python
- Создание функций с произвольным количеством аргументов
- Оператор continue в Python
- Вывод с переменной через запятую
- Метод invert для побитового отрицания
- Управление ресурсами с контекстными менеджерами
- Присвоение и ссылки
- Переворот последовательности
- Загрузка постов Instagram
