Big O нотация указывает, насколько быстро будет выполнен алгоритм при увеличении объема данных.
Big O нотация используется для сравнения различных алгоритмов и выбора наиболее эффективного.
Так код, который выполняется за доли секунд при трёх одновременных соединениях, может выполняться несколько часов, если количество одновременных подключений достигнет ста. Почему так происходит?
Представьте, что три человека могут пожать друг другу руки за три действия. Но для ста человек это будет уже 4950 рукопожатий! Big O позволяет прогнозировать время, затрачиваемое на исполнении алгоритмов при их масштабировании.
Например:
1. O(1): Постоянное время - время выполнения не зависит от размера входных данных.
2. O(log n): Логарифмическое время - время растет очень медленно с увеличением данных.
3. O(n): Линейное время - время увеличивается прямо пропорционально размеру данных.
4. O(n^2): Квадратичное время - время возрастает квадратично с увеличением данных.
Так, если алгоритм имеет временную сложность O(n), то его выполнение займет линейное время от размера данных n. Это означает, что если количество данных удваивается, то и время выполнения алгоритма также удвоится.
Использование Big O позволяет разработчикам выбирать наилучшие подходы для решения задач, учитывая требования к производительности и масштабируемости программного обеспечения.
---
Оригинал статьи на русском языке на сайте dr.Brain
Подписывайтесь на telegram-канал dr.Brain, если хотите первыми получать анонсы новых материалов и быть в курсе всех статей, обзоров.
Проверяйте свои силы и готовьтесь к собеседованию по JavaScript c dr.Brain quiz js.
---
Спасибо за внимание.