👋Ребята всем привет!!!
💯Если вы задумали учиться на программиста или на модную, сейчас, профессию Data Science вам необходимо будет писать очень много кода на различных языках программирования. Причем, выбор языка программирования будет зависеть от той области в который вы хотите работать и развиваться. Данный выбор вы сделаете сами в процессе изучения искусства кодинга. Да это именно искусство, искусство создания алгоритмов и невероятных программных архитектур.
💯При выборе специальности следует руководствоваться лишь личными предпочтениями от этого, напрямую зависит, насколько будет хорош ваш код. Это может быть Backend или FrontEnd, проектирование баз данных, игровая индустрия, разработка корпоративных приложений, системы распознавания лиц и анализа отпечатков пальцев, системы автоматизированного управления, многопоточные системы, организация серверных архитектур и написание кода для них, компьютерная безопасность и много чего еще.
💯В любом случае, где бы вы не выбрали трудиться вам потребуется знание ООП (объектно-ориентированного подхода в программировании), знание алгоритмов и паттернов проектирования. Среди алгоритмов, первыми и одни из самых базовых, значатся алгоритмы сортировки, а именно устойчивой сортировки. На сегодняшний день, список широко применяемых алгоритмов составляет не очень много позиций, но все же ощутимый. Вот этот список:
Алгоритмы устойчивой сортировки
1. Сортировка пузырьком (Bubble sort) — для каждой пары индексов производится обмен, если элементы расположены не по порядку. Сложность: O(n^2);
2. Сортировка перемешиванием (Coctail Sort) - шейкерная сортировка или двунаправленная, является разновидностью пузырьковой сортировки. Сложность: O(n^2);
3. Сортировка вставками (Insertion sort) - элементы входной последовательности просматриваются по одному, и каждый новый поступивший размещается в подходящее место среди ранее упорядоченных элементов. Сложность: O(n^2);
4. Гномья сортировка (Gnome sort) - похожа на сортировку вставками, но в отличие от последней перед вставкой на нужное место происходит серия обменов, как в сортировке пузырьком. Сложность: O(n^2);
5. Сортировка слиянием (Merge sort) - Сначала задача разбивается на несколько подзадач меньшего размера. Затем эти задачи решаются с помощью рекурсивного вызова или непосредственно, если их размер достаточно мал. Наконец, их решения комбинируются, и получается решение исходной задачи. Сложность: O(nlog n);
6. Сортировка с помощью двоичного дерева (Tree sort) - универсальный алгоритм сортировки, заключающийся в построении двоичного дерева поиска по ключам массива, с последующей сборкой результирующего массива при обходе узлов построенного дерева в необходимом порядке следования ключей. Сложность: O(nlogn);
7. Сортировка Timsort (Timsort) — гибридный алгоритм сортировки, сочетающий сортировку вставками и сортировку слиянием. Сложность: O(nlogn).
Данная статья является первой частью по анализу алгоритмов. Мы приведем полную теоретическую часть, с точки зрения математики и практическую, с точки зрения реализации в коде в наших следущих статьях. Алгоритмы в основном будут написаны на трех, широко применяемых сейчас языках программирования: С++, Python, C # .
✨🎉🔥⚡️☄️💥🌟❄️🌨☃️✨🎉🔥⚡️☄️💥🌟❄️🌨☃️⚡️☄️💥🌟❄️⚡️☄️
📌Подписывайтесь на наш канал, делитесь новостями со всеми, ставьте лайки поддерживайте наш канал, пишите комментарии. Ваш ВышМат
По вопросам сотрудничества писать на почту - решение задач (математика/высшая математика), контрольных курсовых, репетиторство, подготовка к ЕГЭ - сообщество в контакте: https://vk.com/mironovviyshmat
✨🎉🔥⚡️☄️💥🌟❄️🌨☃️✨🎉🔥⚡️☄️💥🌟❄️🌨☃️⚡️☄️💥🌟❄️⚡️☄️
