Алгоритмы и Big O: Кодом на Python ★ 0.000

Алгоритмы и оценка сложности

Почему один код справляется за секунду, а другой заставляет ждать? На курсе вы научитесь отвечать на этот вопрос по коду, а не гадать по секундомеру.

Все идеи разбираем на понятных аналогиях и сразу проверяем на Python. Например, сравниваем подсчёт чисел циклом с короткой формулой, поиск по списку — с поиском слова в словаре, а очередь — с обычной очередью в магазине.

Что вы сможете делать

• понимать O(1), O(n), O(log n), O(n²) и O(n log n);
• оценивать отдельно время работы и дополнительную память;
• выбирать между списком, словарём, множеством, стеком, очередью и кучей;
• писать поиск, сортировки, обходы графов и динамическое программирование;
• замечать медленный участок кода и заменять его более быстрым решением;
• объяснять оценку сложности через операции алгоритма и подтверждать вывод экспериментом.

Как устроена практика

Каждый урок похож на небольшую лабораторию:

1. знакомая жизненная аналогия объясняет новую идею;
2. короткий пример на Python показывает её в действии;
3. трассировка раскрывает работу кода шаг за шагом;
4. четыре задания проверяют код, вывод, ошибку, время и память;
5. последовательные подсказки помогают дойти до ответа самостоятельно;
6. полный разбор открывается после попытки.

Здесь мало пользы от простого заучивания. Вы будете запускать код, менять входные данные, считать операции и проверять свои предположения тестами.

Кому подойдёт курс

• школьникам и студентам, которые уже знают основы Python;
• начинающим разработчикам перед собеседованиями;
• тем, кто встречал Big O, но так и не понял, откуда берутся оценки;
• программистам, которым нужна системная практика по алгоритмам.

Сложная математика не требуется. Достаточно понимать переменные, условия, циклы, функции, списки и словари.

Темы курса

1. Измеряем рост работы алгоритма.
2. Осваиваем линейный и бинарный поиск.
3. Сравниваем простые и быстрые сортировки.
4. Выбираем подходящие структуры данных.
5. Изучаем рекурсию, кучу и очередь с приоритетом.
6. Заменяем вложенные циклы двумя указателями и скользящим окном.
7. Обходим деревья и графы.
8. Находим кратчайшие пути.
9. Разбираем жадные алгоритмы и динамическое программирование.

Что входит в практику

• 20 лабораторных работ;
• 80 проверяемых заданий;
• 40 запускаемых примеров на Python;
• стартовый проект без готового решения;
• checkpoint после каждого урока;
• тесты, которые помогают найти ошибку;
• финальная оптимизация алгоритмической лаборатории.

Что понадобится

• Python 3.11 или новее;
• редактор кода;
• умение открыть терминал в папке проекта;
• желание разбираться, почему код работает именно так.

Итоговый результат

К концу курса вы не просто запомните таблицу сложностей. Вы соберёте работающий проект на Python и сможете по шагам объяснить, почему один алгоритм подходит задаче лучше другого.