Приветствую разработчиков!

Это Сертан, бывший преподаватель английского языка, а теперь опытный инженер-программист Full Stack со стажем более 3 лет.

Вы когда-нибудь стояли в длинной очереди в банке, нетерпеливо постукивая ногой и задаваясь вопросом, почему некоторые очереди движутся быстрее, чем другие? Я мог бы объяснить это простым законом Мерфи, но я боец. В мире алгоритмов есть способ измерить это «время ожидания» или, скорее, эффективность алгоритма. Это называется Big O Notation — не такая уж и большая, ха? Давайте углубимся в эту концепцию, используя аналогию с банковской очередью.

Что такое нотация Big O?

Обозначение Big O — это способ выразить эффективность алгоритма с точки зрения его производительности относительно размера входных данных. Это дает нам верхнюю границу времени выполнения, помогая нам понять наихудший сценарий.

Описаний нотации Big O нотации не так много. Как человеку, не имеющему математического образования, мне потребовалось много времени — я имею в виду много времени, чтобы понять О с паратезисами и тому подобное. Эй, не судите меня, я был репетитором по английскому :)

O(1) — Экспресс-счетчик

Представьте себе, что вы заходите в банк и видите экспресс-стойку, обслуживающую клиентов, которые просто хотят внести чеки. Независимо от того, сколько клиентов приходит, этот счетчик занимает фиксированное количество времени на каждого клиента. Это то, что мы называем O(1) или постоянной временной сложностью — большие слова для большого О. Таким образом, по сути скорость операции не зависит от размера данного ввода.

O(n) — обычный счетчик

Поначалу я был на стойке экспресса. И знаете, там всегда больше всего посетителей… Теперь рассмотрим обычную стойку, время, проведенное у этой стойки, прямо пропорционально количеству покупателей. Если клиентов 5, это занимает 5 единиц времени — скажем, минут. Если их 100, это займет 100 минут. Эта линейная зависимость представлена ​​как O(n).

O(log n) — Счетчик Терминатора

Представьте себе стойку, где очередь делится пополам каждые несколько минут. То есть, если изначально было 100 человек, становится 50, затем 25, затем 12 и так далее. Этот процесс разделения ускоряет время обслуживания, и это то, что мы называем O(log n). Это быстрее, чем O(n), но не так быстро, как O(1). Например, двоичный поиск очень быстр, потому что на каждой итерации вы избавляетесь от половины входных данных. И что это за банк? Надеюсь, он не избавится от людей, как это делает двоичный поиск с входными данными!

Народ! Извините, что учитель Сертан вторгся в мою статью, но в литературе есть замечательная концепция, известная как Парадокс Зенона, которая очень похожа на эту концепцию, за исключением того, что она невозможна. Если вы не отчаянно ищете работу, а пытаетесь чему-то научиться, вам обязательно стоит это проверить! :D

O(n²) — Противодействие хаосу

Представьте себе стойку, где каждый покупатель по какой-то причине общается с каждым другим покупателем — возможно, они все знакомы! Если бы было 10 клиентов, было бы 100 взаимодействий — я думаю, они держались бы на своих POS-машинах (маленьких машинах, которые сканируют кредитные карты). Эта хаотичная зависимость, при которой затраченное время растет экспоненциально с увеличением входных данных, представлена ​​как O(n²). Наш маленький друг Bubble Sorting ответственен за этот хаос. Ладно, ладно, есть и другие!

В турецком языке есть такое выражение: «Эээ?» — или «Ну и что?»

Так это! Как программист, вы несете ответственность за выбор того, какой из них использовать. Если вы выберете неправильные — особенно на собеседованиях — вы останетесь голодными!

Считая интервью бессмысленными, выбор правильного алгоритма, позволяющего использовать максимально эффективную временную сложность для любой информации, которую вы обрабатываете, радикально повлияет на эффективность вашей программы.

Итак, в следующий раз, когда вы окажетесь в очереди в банке, подумайте о большой букве «О» в этой строке. В компьютерном программировании знание нотации Big O — это все равно, что угадывать, как долго вы будете ждать в банке. Это поможет вам выбрать лучший способ заставить ваш код работать хорошо и быстро.

Помните, что речь идет не всегда о самом быстром решении, а о том, которое наиболее соответствует вашим потребностям. Точно так же, как вы не пойдете в экспресс-стойку с длинным списком банковских дел, вы не будете использовать алгоритм O(1) для задач, требующих тщательной обработки данных.

Уф! Это было дольше, чем я ожидал, позвольте мне на секунду стать реальностью. В мире кодирования, когда вы имеете дело с большим количеством данных, вам не хочется зацикливаться на самых медленных алгоритмах. Big O помогает вам предсказать, как будет вести себя ваш код по мере роста данных. Это похоже на секретную карту, которая показывает, какая алгоритмическая линия приводит к эффективным и быстрым результатам, а какая заставляет вас ждать вечно. Не понимая Big O, вы можете получить более медленный код, и поверьте мне, в мире технологий ни у кого нет на это времени!

Увидимся!!! 🐌🍰🚀

Спасибо, что дочитали до конца. Пожалуйста, подумайте о том, чтобы подписаться на автора и эту публикацию. Посетите Stackademic, чтобы узнать больше о том, как мы демократизируем бесплатное образование в области программирования во всем мире.