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 68
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

Начало

1 урок
1. Коротко о курсе. ↗

Основы Big O

3 урока
1. Что такое Big O? ↗
2. Зачем анализировать сложность алгоритмов? ↗
3. Время выполнения, память, асимптотическая нотация. ↗

Классы сложности

6 уроков
1. O(1): Константная сложность. ↗
2. O(log n): Логарифмическая сложность. ↗
3. O(n): Линейная сложность. ↗
4. O(n log n): Линейно-логарифмическая сложность. ↗
5. O(n²): Квадратная сложность. ↗
6. O(2^n) и O(n!): Экспоненциальная и факториальная сложности. ↗

Линейные структуры данных

3 урока
1. Списки. ↗
2. Множества и словари. ↗
3. Сравнение по сложности операций. ↗

Алгоритмы сортировки

4 урока
1. Сортировка пузырьком. ↗
2. Сортировка выбором. ↗
3. Быстрая сортировка. ↗
4. Сортировка слиянием. ↗

Поиск

3 урока
1. Линейный поиск. ↗
2. Бинарный поиск. ↗
3. Сложность поиска в различных структурах данных. ↗

Разбор задач с LeetCode

1 урок
1. Примеры задач с анализом сложности. ↗

Продвинутые темы

2 урока
1. Примеры рекурсивных алгоритмов. ↗
2. Анализ времени выполнения. ↗

Оптимизация

3 урока
1. Улучшение времени выполнения. ↗
2. Использование более эффективных структур данных. ↗
3. Инструменты для анализа производительности. ↗

Заключение

1 урок
1. Окончание курса. ↗