Объясните понятие вычислительной сложности.

Sobes Copilot

Получайте ответы в реальном времени

Ответ от нейросети

sobes.tech AI

Вычислительная сложность алгоритма описывает, как время выполнения (временная сложность) или объем памяти (пространственная сложность) алгоритма масштабируется с увеличением размера входных данных.

Обычно используют нотацию "O большое" (Big O notation) для описания верхнего ограничения роста сложности.

Основные типы временной сложности:

Нотация	Описание	Пример
O(1)	Постоянная	Доступ к элементу массива по индексу
O(log n)	Логарифмическая	Бинарный поиск
O(n)	Линейная	Поиск элемента в несортированном списке
O(n log n)	Линейно-логарифмическая	Быстрая сортировка (Quick Sort), сортировка слиянием (Merge Sort)
O(n^2)	Квадратичная	Сортировка выбором (Selection Sort), сортировка пузырьком (Bubble Sort)
O(2^n)	Экспоненциальная	Некоторые задачи перебора (например, задача коммивояжера в наивной реализации)
O(n!)	Факториальная	Генерирование всех перестановок

Пример O(n):

# Обход списка
def print_list_elements(lst):
    for item in lst:
        print(item)

Пример O(n^2):

# Вложенные циклы
def print_all_pairs(lst):
    for item1 in lst:
        for item2 in lst:
            print(item1, item2)

Анализ сложности помогает предсказать производительность алгоритма на больших объемах данных и выбрать наиболее эффективное решение.