Мы используем файлы cookie
Мы используем файлы cookie для улучшения работы сайта и предоставления вам персонализированного опыта. Правила использования файлов cookie можно найти в нашей политике конфиденциальности
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 | Быс |
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 | Быс |
Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы получить доступ к полным ответам на все вопросы из банка вопросов.