Потный, захотелось курить. Еще соседи с дрелью за стеной устроили ад не вовремя. Как обычно, господа разрабы, задачки под катом. Первую нужно было закодить с шарой экрана в зуме и засунуть туда примеры интервьювера. ( Read more... )
Ну это для технарей только понятно, долго обьяснять. Не не, ты не отстала, этой нотации больше 100 лет, а к алгоритмам лет 50 точно применяется :))
О-большое, о-малое, асимптотическое поведение функции вот это все.
Применительно к алгоритмам: О(f(n)) - это то, как растет время работы алгоритма с ростом количества входных данных. О(1) - почти не растет O(n) - линейно О(n^2) - квадратично Время это все, что у нас есть :)
Меня прям с первой секунды взъебли константы прибитые гвоздями в коде. Сука, ведь вроде в школе на уроках информатики нам даже били по рукам, но до сих пор как ни странно это стречается просто повсеместно и сток крови попортило
Да это понятно, что с технологической точки зрения это ерунда, но блять ведь делают и повсеместно это лезет и вот тут есть. Причем ты же понимаешь что это проблемы конфигурирования и поддержки реашемые на их уровне, но при таком исполнение это говно дойдет до разраба, и он будет тратить свои дорогие часы чтоб найти это в исходниках, и крячить новым релизом
Да у нас там на фоне того, что многое хардкодится в проперти файлах и читается адский микс из бд и этих файлов, пара магических констант выглядят как небольшое зло
Comments 46
var result = Enumerable.Range(1,6).Where(z=>!list.Contains(z)).ToList();
и нехрен
Reply
Reply
Хотя там тоже вроде все в глаза бросается..
Reply
amountInRub > 5000 приводит к двойному выставлению комиссии, amountInRub == 1000 - к халяве
каст getPrincipal() к Long тоже выглядит странно
Reply
Reply
Reply
Reply
Reply
Константа, логарифм, линейная, ленейно-логарифмическая, квадратичная, экспонента, факториал.
Например еслм есть массив А и массив Б. Сравнить каждый элемент с каждым это квадратичная.
Reply
Что конкретно задается в О(n)? Кол-во шагов? Нельзя использовать доп.память, это значит нельзя второй массив писать?
Reply
О-большое, о-малое, асимптотическое поведение функции вот это все.
Применительно к алгоритмам:
О(f(n)) - это то, как растет время работы алгоритма с ростом количества входных данных.
О(1) - почти не растет
O(n) - линейно
О(n^2) - квадратично
Время это все, что у нас есть :)
Reply
Reply
Сам такое периодически пишу в sql-запросах :))
Reply
Reply
Да у нас там на фоне того, что многое хардкодится в проперти файлах и читается адский микс из бд и этих файлов, пара магических констант выглядят как небольшое зло
Reply
Leave a comment