Оценка сложности алгоритмов. Нотация Big O

Написание эффективного кода начинается с понимания того, как алгоритм масштабируется при росте входящих данных. Здесь разбирают математику нотации Big O, чтобы вы могли обоснованно выбирать оптимальные решения и уверенно отвечать на технических интервью.

Внутри курса:

• Разбор оценки сложности для строк, рекурсивных функций и амортизационного анализа.
• Сравнение математических функций и типичных уровней сложности, включая логарифмическую (log N).
• Оценка алгоритмов не только по времени выполнения, но и по потребляемой памяти.
• Практический блок с разбором 15 задач, часть из которых взята с реальных собеседований в Google, Facebook и Amazon.

Материал ориентирован на разработчиков, которые хотят научиться писать производительный код и готовятся к интервью в крупные IT-компании. По итогам вы сможете самостоятельно определять сложность алгоритмов и прогнозировать их поведение в реальных проектах.