/
martompopulin
/
algor1
Обзор
Документация
Войти
/
martompopulin
/
algor1
Код
Запросы
0
Задачи
Вики
Пакеты
0
Релизы
0
CI/CD
Аналитика
Безопасность
master
efficiency.html
67 строк
5 KB
martompopulin
create: algorithms-and-data-structures.html, basic-algorithms.html, binary-trees.html, efficiency.html, graphs.html, index.html, lists.html, style.css, trees.html
06 май 2026, 18:23
Верифицирован
06 май 2026, 18:23
8210df3
Код
Авторство
О чём код?
<!doctype html> <html lang="ru"> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1"> <title>Эффективность</title> <link rel="stylesheet" href="./style.css"> <script> window.MathJax = { tex: { inlineMath: [['\\(','\\)'], ['$', '$']], displayMath: [['\\[','\\]'], ['$$','$$']], processEscapes: true }, svg: { fontCache: 'global' } }; </script> <script defer src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/mathjax@3/es5/tex-svg.js"></script> </head> <body> <div class="site-shell"> <section class="hero"> <div class="badge">Obsidian → HTML / GitVerse-ready</div> <h1>Эффективность</h1> <p>Связанная заметка из базы знаний по алгоритмам и структурам данных. Внутренние ссылки сохранены, формулы отображаются через MathJax.</p> </section> <div class="layout"> <aside class="sidebar"> <h2>Разделы</h2> <a class="navlink" href="./algorithms-and-data-structures.html">Алгоритмы и структуры данных</a> <a class="navlink" href="./basic-algorithms.html">Основные алгоритмы</a> <a class="navlink" href="./efficiency.html">Эффективность</a> <a class="navlink" href="./trees.html">Деревья</a> <a class="navlink" href="./binary-trees.html">Бинарные деревья</a> <a class="navlink" href="./graphs.html">Графы</a> <a class="navlink" href="./lists.html">Списки, как наглядные структуры</a> </aside> <main class="page-card"> <a class="back" href="./index.html">← На главную</a> <h1>Эффективность</h1> <p><strong>«О» большое</strong> (Big O notation) — это математическая нотация, которая позволяет оценить, как изменяется время выполнения <a href="./algorithms-and-data-structures.html#e60ec5">алгоритма</a> или объем используемой памяти в зависимости от размера входных данных. Есть еще <strong>«о» малое</strong> — эта нотация дает более строгую верхнюю границу для сложности алгоритма, но часто ее труднее вычислить, чем «О» большое. На практике «О» большое используется чаще, поскольку эта концепция проще для анализа и дает достаточно хорошую оценку сложности в большинстве случаев.</p> <p>Биг О введено для оценки эффективности алгоритмов:</p> <ul class="content-list"> <li><strong>Временная сложность</strong> - количество операций: которые должен выполнить алгоритм. Она показывает, как растет время выполнения алгоритма при увеличении входных данных.</li> <li><strong>Пространственная сложность</strong> - измеряет объем памяти, которую он использует в зависимости от размера входных данных. На пространственную сложность влияют количество переменных, тип и размер структуры данных, вызовы функций и способ выделения памяти.</li> </ul> <p>Биг О имеет три главных правила вычисления:</p> <ul class="content-list"> <li><strong>Определение худшего случая</strong></li> <li><strong>Исключение постоянных величин</strong></li> <li><strong>Игнорирование всех процессов, которые вычисляются быстрее, чем самая медленная и тяжёлая часть алгоритма</strong></li> </ul> <p>При анализе выделяют три случая: лучший, средний и худший.</p> <ul class="content-list"> <li>Лучший - показывает, как быстро алгоритм выполняется для определённого входного значения. Имеет зависимость О(1).</li> <li>Средний - представляет собой прогноз о времени выполнения алгоритма, когда входные данные являются случайными. Зависимость О(n/2).</li> <li>Худший - означает, как долго алгоритм может выполниться для предоставленного входного значения. Зависимость O(n).</li> </ul> </main> </div> <div class="footer">Сайт собран из Markdown-файлов для публикации на GitVerse Pages.</div> </div> </body> </html>