EN
CodeChick
CodeChick
5 subscribers
goals
3 of 100 paid subscribers
Даже 10 платных подписчиков, обеспечат регулярный выход нового контента. Если же мы наберем 100 - то новые задачи и статьи будут появляться ежедневно.
3.29 of $ 330 money raised
Оплата хостинга на 2024 год!

О решение алгоритмических задач

Решение алгоритмических задач — это не только проверка умения программировать, но и способность мыслить логически, анализировать и оптимизировать процессы. При решении задач важно учитывать не только корректность алгоритма, но и его эффективность, включая время выполнения и использование памяти. 
Понимание задачи и выбор подхода
Первый шаг — тщательный анализ задачи. Важно полностью понять, что от вас требуется, определить входные и выходные данные, ограничения и специальные условия. После понимания задачи выберите подход к её решению. Это может быть прямое решение, динамическое программирование, жадный алгоритм и т.д. Выбор правильного подхода существенно влияет на эффективность алгоритма.
Анализ сложности
Перед реализацией алгоритма оцените его временную и пространственную сложность. Это поможет предвидеть эффективность алгоритма ещё до его написания. Временная сложность относится к количеству времени, которое алгоритму нужно для выполнения, в зависимости от размера входных данных, а пространственная сложность — к объёму памяти, который требуется для его работы.
Примеры решения задачи
Рассмотрим задачу нахождения двух чисел в массиве, которые в сумме дают заданное число. Это классическая задача, которая может быть решена несколькими способами с разной степенью эффективности.
1. Неоптимизированный подход
Наиболее прямой, но наименее эффективный способ — использовать двойной цикл для перебора каждой пары чисел и проверки их суммы.
Этот метод имеет временную сложность O(n^2), где n — размер массива, и пространственную сложность O(1).
2. Подход с использованием хэш-таблицы
Этот метод значительно ускоряет поиск, используя хэш-таблицу (в Python это словарь) для запоминания пройденных чисел и их индексов.
Этот алгоритм имеет временную сложность O(n), так как каждый элемент массива посещается не более одного раза. Пространственная сложность также O(n) из-за использования дополнительной памяти для хранения хэш-таблицы.
3. Оптимизированный подход с сортировкой
Ещё один способ решения — сначала отсортировать массив, а затем использовать два указателя для нахождения нужных чисел.
Этот метод требует времени O(n log n) из-за сортировки и O(n) дополнительной памяти для хранения индексов и значений. Он эффективнее первого метода, но может быть менее эффективным по сравнению со вторым в зависимости от размера входных данных и особенностей реализации сортировки.

Subscription levels

База

$ 1,1 per month
+ chat

Донатер

$ 3,3 per month
+ chat

Меценат

$ 9,9 per month
+ chat
Go up