Big-O tanımı
- Algoritmalar kursu
- Başlangıç
- Ders 6/80
- 4 dk
Big-O notasyonunun üst sınır ifade ettiğini ve O(1), O(n), O(n^2) örneklerini öğrenirsin.
Big-O tanımı
Big-O notasyonu, bir algoritmanın en kötü durumda çalışma süresinin üst sınırını ifade eder. O(n) doğrusal, O(n^2) karesel büyümeyi gösterir.
Big-O, sabit çarpanları ve düşük dereceli terimleri yok sayar; yalnızca en hızlı büyüyen terimi tutar. Örneğin 3n + 5 yerine O(n) yazılır.
Yaygın Big-O değerleri
En yaygın Big-O değerleri hızdan yavaşa: O(1) sabit, O(log n) logaritmik, O(n) doğrusal, O(n log n) merge sort, O(n^2) karesel.
Bu sıralama, algoritma seçiminde temel rehberdir. Büyük girdilerde düşük Big-O her zaman kazanır.
Uygulama İlk eleman
first_element(arr) yaz. Dizinin ilk elemanını döndür. print(first_element([7, 3, 9])) ile 7 yazdır.
Başlangıç kodu
def first_element(arr):
# İlk elemanı döndürÖrnek çözüm
def first_element(arr):
# İlk elemanı döndür
return arr[0]
print(first_element([7, 3, 9]))Beklenen çıktı
7
Soru ve cevaplar
Dersin sorularını cevaplarıyla birlikte inceleyebilirsin. Kendini denemek istersen dersi interaktif olarak çöz.
1 Big-O üst sınır
Big-O en kötü durumun ____ ifade eder.Big-O en kötü durumun üst sınırını ifade eder.Açıklama: üst sınırını doğru.
2 Big-O tanımı: kavramları eşleştir
| Kavram | Anlamı |
|---|---|
O(1) |
Sabit |
O(n) |
Doğrusal |
O(log n) |
Logaritmik |
O(n^2) |
Karesel |
3 O(1) ne demektir?
- Doğrusal zaman
- Sabit zaman Doğru cevap
- Karesel zaman
- Logaritmik zaman
Açıklama: O(1) sabit zamandır.