Курс на Stepik
Обложка курса «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python» на Stepik
1 895 ₽

Асимптотическая сложность алгоритмов в Python ★ 5.000

Открыть на
STEPIK.ORG

На курсе по асимптотической сложности алгоритмов в Python вы освоите ключевые концепции, включая нотацию Big O, что позволит эффективно оценивать производительность алгоритмов. Мы рассмотрим основные алгоритмы и структуры данных, а также проведем множество практических занятий, включая задачи на написание кода и тестовые задания. Курс идеально подходит как для новичков, так и для тех, кто хочет углубить свои знания в области алгоритмов. Присоединяйтесь и улучшите свои навыки программирования!

Показатель Текущие показатели Рост
Значение 🏆 Рейтинг 3 дн 7 дн 30 дн
Количество учеников на курсе «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python»Учеников на курсе 67
Сертификаты, выданные на курсе «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python»Сертификатов выдано 9
Отзывы о курсе «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python»Отзывов получено 3
Рейтинг курса «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python»Рейтинг курса 5.000
Уроки в курсе «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python»Количество уроков 27
Тесты в курсе «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python»Количество квизов 130
Задачи с кодом в курсе «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python»Количество задач с кодом 38
Время прохождения курса «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python»Время прохождения курса —
Стоимость курса «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python»Стоимость курса 1 895 ₽ —
Обновления курса «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python»Обновления курса — —
Дата публикации курса «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python»Дата публикации курса — ———
Последнее обновление курса «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python»Последнее обновление — ———
Сложность normal — ———

Содержание курса

Разделы в курсе «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python» 10 разделов Уроки в курсе «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python» 27 уроков Тесты в курсе «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python» 130 тестов Задачи в курсе «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python» 38 задач Время прохождения курса «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python» 5 ч. Последнее обновление курса «Асимптотическая сложность алгоритмов в Python» обн. 1 год назад

1. Начало

1 урок
Закрытый
1.1 Коротко о курсе. ↗
61
61
0м 24с
8

2. Основы Big O

3 урока
Открытый
2.1 Что такое Big O? ↗
329
58
2м 42с
10
Закрытый
2.2 Зачем анализировать сложность алгоритмов? ↗
30
28
6м 27с
5
Закрытый
2.3 Время выполнения, память, асимптотическая нотация. ↗
28
24
13м 4с
5

3. Классы сложности

6 уроков
Закрытый
3.1 O(1): Константная сложность. ↗
30
22
3м 39с
5
Закрытый
3.2 O(log n): Логарифмическая сложность. ↗
23
22
14м 54с
5
Закрытый
3.3 O(n): Линейная сложность. ↗
23
21
8м 53с
4
Закрытый
3.4 O(n log n): Линейно-логарифмическая сложность. ↗
21
21
3м 12с
3
Закрытый
3.5 O(n²): Квадратная сложность. ↗
22
21
12м 9с
5
Закрытый
3.6 O(2^n) и O(n!): Экспоненциальная и факториальная сложности. ↗
22
21
8м 5с
5

4. Линейные структуры данных

3 урока
Закрытый
4.1 Списки. ↗
26
18
15м 47с
5
Закрытый
4.2 Множества и словари. ↗
24
17
17м 45с
6
Закрытый
4.3 Сравнение по сложности операций. ↗
23
15
10м 37с
4

5. Алгоритмы сортировки

4 урока
Закрытый
5.1 Сортировка пузырьком. ↗
21
13
10м 33с
4
Закрытый
5.2 Сортировка выбором. ↗
19
13
23м 28с
5
Закрытый
5.3 Быстрая сортировка. ↗
19
13
9м 47с
5
Закрытый
5.4 Сортировка слиянием. ↗
19
11
11м 39с
4

6. Поиск

3 урока
Закрытый
6.1 Линейный поиск. ↗
18
13
6м 51с
4
Закрытый
6.2 Бинарный поиск. ↗
17
11
8м 55с
4
Закрытый
6.3 Сложность поиска в различных структурах данных. ↗
14
14
4м 5с
3

7. Разбор задач с LeetCode

1 урок
Закрытый
7.1 Примеры задач с анализом сложности. ↗
20
7
1м 50с
2

8. Продвинутые темы

2 урока
Закрытый
8.1 Примеры рекурсивных алгоритмов. ↗
13
9
12м 43с
4
Закрытый
8.2 Анализ времени выполнения. ↗
15
12
3м 38с
3

9. Оптимизация

3 урока
Закрытый
9.1 Улучшение времени выполнения. ↗
12
8
7м 45с
4
Закрытый
9.2 Использование более эффективных структур данных. ↗
12
8
4м 55с
3
Закрытый
9.3 Инструменты для анализа производительности. ↗
13
11
4м 13с
3

10. Заключение

1 урок
Закрытый
10.1 Окончание курса. ↗
13
13
0м 12с
4