Karmaşıklık karşılaştırma

O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2) karmaşıklıklarını hızdan yavaşa sıralamayı öğrenirsin.

Big-O değerlerini hızdan yavaşa sıralayalım: O(1) < O(log n) < O(n) < O(n log n) < O(n^2) < O(2^n). O(1) en hızlıdır.

O(1) girdi ne kadar büyük olursa olsun sabit sürede çalışır. O(n^2) ise girdi iki katına çıkınca süre dört katına çıkar.

En kötü ve en iyi durum

Bir algoritmanın en kötü durumu en uzun süren girdidir; en iyi durum en kısa süren girdidir.

Doğrusal aramada hedef ilk elemandaysa en iyi O(1), son elemandaysa en kötü O(n)'dir. Big-O genelde en kötüyü ifade eder.

count_items(arr) yaz. Eleman sayısını for ile say ve döndür. print(count_items([4, 5, 6])) ile 3 yazdır.

Örnek çözümü göster

def count_items(arr):
    # Eleman say
    count = 0
    for x in arr:
        count = count + 1
    return count
print(count_items([4, 5, 6]))

En kötü durum

Big-O genelde ____ durumu ifade eder.

Cevabı göster

Big-O genelde en kötü durumu ifade eder.

Sıradaki ders: Özet - Big-O