Видео

Благодарю! Всегда интересно послушать.

*ПРИЯТНОГО ПРОСЛУШИВАНИЯ*

Спасибо

*ПРИЯТНОГО ПРОСЛУШИВАНИЯ*

как думаешь почему шипилявые не начитывают книги? или люди с другими деффектами речи? ну у тебя картавость же, для чего ты это выкладываешь? кто это будет слушать?

*ПРИЯТНОГО ПРОСЛУШИВАНИЯ*

Спасибо огромное! Ну эти неандертальцы на фоне, очень хотелось поварёжкой по лбу дать... Человек читает, трудится, а эти живущие по-соседству человеки гремят... Никакого уважения

Прикольно, по современному. Никогда раньше не думал, что книги по программированию можно представить в видео-формате. Оказывается, вполне можно. Жаль, что у вас первые главы книги "Грокаем алгоритмы" только озвучены, но без картинок и страниц. Она сейчас очень популярна. Тоже подумываю в видеоформате посмотреть "Грокаем алгоритмы" и "Совершенный код". Советую посмотреть еще на книги Роберта Мартина "Чистый код", "Чистая архитектура", "Чистый Agile".

*ПРИЯТНОГО ПРОСЛУШИВАНИЯ📚*

А что картинок не будет?

Интересное совместное прочтение. Интересно слышать комментарии как человека разбирающегося в материале.

ПРИЯТНОГО ПРОСЛУШИВАНИЯ

Перезалей книги на другие платформы пожалуйста.

11:08 ор

Здравствуйте! Тайм-коды\конспект для этого видео: 0:00 1.1.4. Составные процедуры 1:58 (стр. 32) та вещь, которую нужно подвергнуть умножению, получает здесь имя Х, которое играет ту же роль, что в естественных языках играет местоимение. Общая форма определения процедуры такова... 3:37 (стр. 33) 1.1. Элементы 4:07 1.1.5. Подстановочная модель применения процедуры 6:23 (стр. 34) что при умножении сводится к... 8:13 аппликативный и нормальный порядки вычисления 9:00 (стр. 35) пример...за которым последуют редукции 11:30 1.1.6. Условные выражения и предикаты 11:00 уточняем момент (примечание чтеца) 11:55 (стр. 36) Например...разбор случаев 13:43 словом предикат называют процедуры, которые возвращают истину или ложь, а также выражения, которые имеют значением истину или ложь 14:20 (стр. 37) можно записать процедуру вычисления модуля и так... 17:00 (стр. 38) заметим, что and и or - особые формы, а не процедуры, поскольку не обязательно вычисляются все подвыражения. Not - обычная процедура. Пример 18:00 Упражнение 1.1. 18:28 (стр. 39) упражнение 1.2. 20:04 Подводим итоги Успехов в обучении!

Приветствую! Практически все книги, которые вы будете озвучивать на Тему Python и с примерами из этого ЯП я готов проставлять Тайм-коды под каждым таким видео!

Здравствуйте! Тайм-коды\конспект для этого видео: 1:02 цитата из книги Джона Локка "Опыт о человеческом разуме" (1690) 0:39 сразу предупреждаю, что... 1:50 мы собираемся изучать понятие вычислительного процесса (computational process) - это абстрактные существа, которые живут в ПК 3:20 (стр. 23) новички должны научиться понимать и предсказывать последствия своих заклинаний (блохи - bugs, глюки - glitches) 4:55 программирование на Лиспе (LISP) 6:05 Интерпретатор Лиспа представляет собой... 7:14 (стр. 24) сообщество пользователей Лиспа традиционно отвергают попытки провозгласить какие-либо "официальное" описание языка 10:10 (стр. 25) способность представлять процедуры в качестве данных делает Лисп еще более замечательным языком для написания программ 10:40 примечание чтеца 10:55 элементы программирования 12:40 (стр. 26) 1.11. Выражения, результат вычисления 14:38 соглашение, по которому оператор становится слева от операндов, известно как префиксная нотация (Prefix notation) 15:07 (стр. 27) 1.1. Элементы программирования 17:08 (стр. 28) имена и окружение 19:31 (стр. 29) 1.1.3. Вычисление комбинаций 22:00 (стр. 30) Рис 1.1. Вычисление, представленное в виде дерева 24:21 (стр. 31) такие исключения из вышеописанного правила вычисления называются особыми формами 25:15 подводим итоги Приятного прослушивания!

ебанутое видео, если чел настолько атрофирован, что не может прочитать эту книжку на 200 страниц, ему не стать программистом

Здравствуйте! Тайм-коды\конспект для этого видео: 0:40 деревья 1:08 (стр. 255) возникает проблема, каждый раз, когда на сайте регистрируется новый пользователь, придется заново сортировать массив, так как бинарный поиск работает только с отсортированными массивами 1:44 предположим, вы ищите узел Maggie 2:09 (стр. 257) поиск элемента в бинарном дереве поиска в среднем выполняется за время О(log n), а в худшем случае - за время О(n) 3:34 (стр. 258) где же используются бинарные деревья поиска? В - деревья, особая разновидность бинарных деревьев, обычно используется для хранения информации в базах данных 3:56 инвертированные индексы 4:25 (стр. 259) ага, слово "hi" встречается на страницах А и В 5:00 преобразование Фурье. Если у вас есть коктейль, преобразование Фурье сообщает из каких ингредиентов он состоит 6:50 (стр. 260) параллельные алгоритмы 7:25 рассмотрим простой пример 9:21 (стр. 261) MapReduce (распределенные алгоритмы) 10:05 для чего нужны распределенные алгоритмы? 11:18 функция map проста: она получает массив и применяет одну функцию к каждому элементу массива 11:37 (стр. 262) пример 12:26 функция reduce иногда сбивает людей с толку. Идея заключается в том, что весь список элементов "сокращается" до одного элемента. С функцией reduce массив преобразуется в один элемент 12:46 (стр. 263) пример 13:31 фильтры Блума и HyperLogLog 14:37 (стр. 264) появляется новый объект, и вы хотите узнать, содержится ли он в существующем наборе. Эта задача быстро решается при помощи хеша. Пример 15:30 (стр. 265) вот только этот хеш получится просто огромным 15:51 фильтры Блума. Для решения проблемы можем воспользоваться вероятностными структурами данных. Фильтр Блума дает ответ правильный с высокой вероятностью. Фильтры Блума хороши тем, что занимают очень мало места 17:04 HyperLogLog 17:39 (стр. 266) Пример. Когда пользователь что-то ищет, вы сначала проверяете, присутствует ли условие в журнале и если нет, добавляете его. Если вы используете большие объемы данных и вас устраивают приближенные ответы - воспользуйтесь вероятностными алгоритмами 18:41 (стр. 267) хеширование позволяет выполнять поиск с постоянным временем 19:08 сравнение файлов одну из разновидностей хеш-функций составляет алгоритм SHA (Secure Hash Algorithm). Пример: "hello" - 2cf24db... Алгоритма SHA - хеш-функция, эта хеш-функция генерирует хеш-код, который представляет собой хорошую строку 20:00 (стр. 268) алгоритм SHA позволяет определить, совпадают ли два файла 20:28 проверка паролей. Алгоритм SHA также может использоваться для сравнения строк при отсутствии информации об исходной строке 21:03 (стр. 269) сравниваются только хеш-коды - хранить пароль нужно! Алгоритм SHA очень часто используется для хеширования паролей 22:09 локально-чувствительное хеширование Продолжение следует...

Здравствуйте! Тайм-коды\конспект для этого видео: 0:00 Алгоритм "к" ближайших соседей. В этой главе... 0:40 апельсины и грейпфруты 1:00 (стр. 237) мой мыслительный процесс выглядит примерно так... 1:40 (стр. 238) как классифицировать этот фрукт? 2:28 (стр. 239) построение рекомендательной системы 3:07 (стр. 240) у Джастина, Джей-Си..., похожие вкусы 3:43 извлечение признаков 4:15 (стр. 241) данные трех фруктов наносятся на график. Из диаграммы хорошо видно, что фрукты А и В похожи. Давайте измерим степень их сходства. Формула Пифагора. 4:56 (стр. 242) расстояние между А и В равно 1 5:40 (стр. 243) таким образом у вас появляется набор оценок для каждого пользователя 6:39 (стр. 244) просто на этот раз исполняется набор из пяти чисел вместо двух. Формула расстояния универсальна 7:58 (стр. 245) упражнения 9:03 регрессия 9:20 (стр. 246) кстати, я уже не в первый раз говорю о " ближайших пяти". Если вычислить среднее арифметическое их оценок, вы получите 4.2... Такой метод прогнозирования называется регрессией. У алгоритма "к" ближайших соседей есть два основных применения... 10:51 (стр. 247) сегодня выходной и хорошая погода 11:33 (стр. 248) близость косинусов 12:45 выбор признаков 13:38 (стр. 249) под правильным выбором признаков следует понимать... 14:43 Упражнения. Знакомство с машинным обучением 15:29 (стр. 250) OCR - "Optical Character Recognition", т.е. "оптическое распознание текста". Пример 16:54 (стр. 251) те же принципы могут исполнятся для распознавания речи и распознавания лиц 17:38 построение спам-фильтров. Спам-фильтры используют другой простой алгоритм, называемый наивным классификатором Байеса. Пример 18:51 (стр. 252) например. 19:53 Шпаргалка: алгоритм "к" ближайших соседей применяется для классификации и регрессии. В нем используется проверка "k" ближайших соседей 20:14 (стр. 253) классификация = распределение по категориям. Регрессия - прогнозирование результата (например в виде числа). "Извлечение признаков" называется преобразование элемента (например, фрукта или пользователя) в список чисел, которые могут использоваться для сравнения. Качественный выбор признаков - важная часть успешного алгоритма "к" ближайших соседей 20:44 подводим итоги Желаем вам удачи!

Здравствуйте! Тайм-коды\конспект для этого видео: 0:00 в этой главе вы узнаете: как бороться за невозможные задачи, не имеющие быстрого алгоритмического решения (NP - полные задачи) (жадные алгоритмы) 0:52 (стр. 183) задача составления расписания. Допустим, имеется класс в котором нужно провести как можно больше уроков 1:30 вот как алгоритм работает 1:52 (стр. 184) продолжайте действовать по тому же принципу - и вы получите ответ 2:22 (стр. 185) итак, эти три урока должны проводиться в классе 3:12 пример. Задача о рюкзаке 3:55 (стр. 186) вот только на этот раз она не работает 4:40 (стр. 187) очевидно, жадная стратегия не дает оптимального решения 5:15 упражнения 6:13 задача о покрытии множества 6:37 (стр. 188) каждая станция покрывает определенный набор штатов, эти наборы перекрываются 7:20 (стр. 189) проблема в том, что вычисление всех возможных подмножеств станций займет слишком много времени. Не существует алгоритма, который будет вычислять подмножества с приемлемой скоростью 8:05 приближенные алгоритмы 8:31 (стр. 190) этот алгоритм является приближенным. Когда вычисления занимает слишком много времени применяется приближенный алгоритм 9:14 подготовительный код. Множество не содержит дубликатов 9:55 (стр. 191) также понадобится список станций, из которого будет выбираться покрытие 10:39 вычисление ответа 10:49 (стр. 192) учтите, что правильных решений может быть несколько 11:35 множества. Пример 11:45 (стр. 193) с двумя множествами можно выполнить ряд интересных операций (объединение, пересечение, разность) 12:30 примечание чтеца 12:58 пример 13:01 (стр. 194) еще раз напоминаю основные моменты 13:14 вернемся к коду 13:53 (стр. 195) полный код цикла for выглядит так 14:42 (стр. 196) упражнения. NP - полные задачи 15:26 (стр. 197) коммивояжер пытается найти кратчайший путь, который включит все пять городов 15:43 задача о коммивояжере - шаг за шагом 16:30 (стр. 198) затем пакет будет перегружен в машину, которая разъезжает по разным местам и доставляет пакеты. Два города = два возможных маршрута 17:01 сколько маршрутов? 17:34 три города 17:46 (стр. 199) всего шесть возможных маршрутов: по два для каждого города, с которого вы можете начать 17:56 четыре города 18:08 (стр. 200) мы знаем, что во Фримонте начинается шесть возможных маршрутов 18:58 (стр. 201) замечаете закономерность? Каждый раз, когда вы добавляете новый город, увеличивается количество вычисляемых маршрутов (такая зависимость называется факториальной) 20:26 приближенное решение 20:57 (стр. 202) 21:35 как определить, что задача является NP - полной 22:01 (стр. 203) Пример. Джон хочет подобрать команду, которая обладает набором качеств, но размер команды ограничен. Алгоритм такой... 23:02 (стр. 204) Например, в предыдущих главах я много говорит о кратчайших путях 23:20 задача NP-полная, если есть несколько характерных признаков... 24:31 (стр. 205) Упражнения 25:18 Шпаргалка: жадные алгоритмы стремятся к локальной оптимизации. В расчете на то, что в итоге будет достигнут глобальный оптимум... 25:50 итоги Удачи в обучении!

Здравствуйте! Тайм-коды\конспект для этого видео: Глава 9 . Динамическое программирование 0:35 в этой главе: вы освоите Динамическое программирование - метод решения сложных задач, разбиваемых на подзадачи, которые решаются в первую очередь 0:55 задача о рюкзаке 1:06 (стр 207) 1:21 простое решение 1:33 (стр 208) Такое решение работает, но очень медленно - О (2^n) 2:11 Динамическое программирование. Процедура начинается в рюкзаке, начать следует с решения задачи для меньшего рюкзака (или "подрюкзака"), а потом на этой основе попытаться решить исходную задачу 2:54 (стр 209) для начала я покажу вам алгоритм в действии 3:50 строка гитара 4:04 (стр 210) строка снабжена пометкой "гитара", это означает, что вы пытаетесь уложить в рюкзак 5:09 (стр 211) возможно, к этому моменту вы слегка сбиты с толку 6:15 (стр 212) вы знаете, что это решение неокончательно 6:20 магнитофон 7:15 (стр 213) то же самое происходит со следующими двумя клетками 7:55 (стр 214) оценка только что обновилась 8:09 ноутбук 8:41 (стр 215) при 4 фунтах ситуация становится по-настоящему интересной 9:46 (стр 216) вы удивлялись, зачем мы вычисляем максимальную стоимость для рюкзаков меньшей емкости? 10:40 стоимость каждой ячейки вычисляется по постоянной формуле 11:06 (стр 217) вы объединили решения двух подзадач для решения еще одной, большей задачи 11:13 задача о рюкзаке: вопросы, что произойдет при добавлении элемента? 12:08 (стр 218) это означает, что в рюкзак с емкостью 4 фунта можно упаковать товары стоимостью до 3500; 12:42 (стр 219) в следующей ячейке модно разместить гитару и ... 13:26 (стр 220) вопрос: может ли значение в столбце уменьшиться? Такое возможно? 14:04 упражнения. Что произойдет при изменении порядка строк? 14:49 (стр 221) ответ: не изменился 15:06 что произойдет при добавлении меньшего элемента? 16:09 (стр 222) как решить такую задачу методом Динамического программирования? 17:19 (стр 223) оптимизация туристического маршрута. Представьте, что вы приехали в Лондон на выходные. 18:25 (стр 224) вы изобразили её (таблицу) правильно. Теперь заполняйте 18:41 взаимозависимые элементы 19:19 (стр 225) после того, как вы там окажетесь, каждый последующий элемент займет всего один день. Динамическое программирование - мощный метод, способный решать подзадачи и использовать полученные ответы для решения большой задачи 20:08 может ли оказаться, что решение требует более двух "подрюкзаков"? 20:36 (стр 226) возможно ли, что при лучшем решении в рюкзаке остается пустое место? Да! Бриллиант! 21:03 упражнения 21:37 самая длинная общая подстрока 21:50 (стр 227) Динамическое программирование применяется для оптимизации количественной характеристики при заданных ограничениях 22:50 рассмотрим еще один пример 23:31 (стр 228) итак, Алекс ввел строку hish. Построение таблицы 25:15 (стр 229) если у вас голова идет кругом, не огорчайтесь 25:30 заполнение таблицы. Алгоритм Феймана (шутка от программистов) 26:27 (стр 230) иногда алгоритм предоставляет не точный рецепт, а основу, на которую вы наращиваете свою идею 27:30 можете поставить на паузу и посчитайте сами 27:40 решение 28:22 (стр 231) а это моя формула для заполнения ячеек 28:47 (стр 232) важный момент: в этой задаче окончательное решение далеко не всегда находится в последней ячейке! 29:24 самая длинная общая подпоследовательность 29:45 (стр 233) мы сравниваем самую длинную общую подстроку, а на самом деле нужно сравнивать самую длинную общую подпоследовательность 30:26 самая длинная общая последовательность - решение 30:39 (стр 234) а теперь моя формула для заполнения каждой ячейки 31:22 (стр 235) вы когда-нибудь пользовались ключом diff? Расстояние Левенштейна оценивает, насколько похожи две строки, а для его вычисления применяется Динамическое программирование 32:17 упражнения. Шпаргалка: Динамическое программирование работает только в ситуациях, в которых задача может быть разбита на автономные подзадачи... 33:08 Итоги, вникайте. Успехов в обучении!

спасибо за работу!

Здравствуйте! Тайм-коды\конспект для этого видео: Глава 7. Алгоритм Дейкстры 0:56 (стр 152) Но предположим, с каждым сегментом связывается продолжительность перемещения. И тогда выясняется, что существует и более быстрый путь 1:40 работа с алгоритмом Дейкстры. Алгоритм Дейкстры используется для поиска пути от начальной точки к конечной за кратчайшее возможное время 2:05 (стр 153) алгоритм Дейкстры состоит из четырех шагов: 1) найти узел с наименьшей стоимостью (т.е. узел, до которого можно добраться за минимальное время), 2) обновить стоимости соседей этого узла, 3) повторять, пока это не будет сделано для всех узлов графа 4) вычислить итоговый путь 3:23 (стр 154) 4:11 (стр 155) шаг 3: повторяем! 4:54 (стр 156) последний шаг - вычисление итогового пути - откладывается до следующего раздела 5:30 в алгоритме Дейкстры каждому сегменту присваивается число (вес), а алгоритм Дейкстры находит путь с наименьшим суммарным весом 5:41 (стр 157) на всякий случай повторим: алгоритм Дейкстры состоит из четырех шагов 6:07 терминология, когда вы работаете с алгоритмом Дейкстры, с каждым ребром графа связывается число называемое весом. Граф с весами называется взвешенным графом 6:31 (стр 158) для вычисления кратчайшего пути в не взвешенном графе используется поиск в ширину. А кратчайшие пути во взвешенном графе вычисляются по алгоритму Дейкстры. В графах также могут присутствовать циклы 7:05 алгоритм Дейкстры работает только с направленными ациклическими графами (DAG - Directed Acyclic Graph) (стр 159) 8:00 (стр 160) история одного обмена. Пример: Это Рама. Он хочет выменять свою книгу по музыке на пианино 9:45 (стр 161) Как Раме вычислить путь от книги до пианино, при котором он потратит наименьшую сумму? 11:18 (стр 162) шаг 1: найти узел с наименьшей стоимостью 12:25 (стр 163) шаг 2: вычислить , сколько времени потребуется для того, чтобы добраться до всех его соседей (стоимость) 13:20 (стр 164) смотрите, стоимость барабана и гитары обновились! 13:52 (стр 165) таким образом, самая дешевая цепочка обменов обойдется Раме в 35$ 14:18 (стр 166) следовательно, Рама обменивает пластинку на барабан... Проходя по родительским узлам в обратном направлении, мы получаем полный путь 15:08 (стр 167) ребра с отрицательным весом. Рисунок. Сара Даст Раме 7$, если он поменяет свою пластинку на её постер 15:58 (стр 168) А значит, во втором обмене появляется смысл - Рама получает 2 $ 17:25 (стр 169) в соответствии с алгоритмом Дейкстры, к постеру невозможно перейти более дешевым способом, чем с оплатой 0$ 18:03 (стр 170) у барабана соседей нет, поэтому работа алгоритма завершена. Ниже приведены итоговые стоимости 19:12 (стр 171) Реализация. Посмотрим , как алгоритм Дейкстры реализуется в программном коде. Пример 20:04 (стр 172) как представить веса этих ребер? 21:01 (стр 173) полная хеш-таблица графа выглядит так... 22:06 (стр 174) для родителей также создается отдельная таблица 22:26 (стр 176) сначала я приведу код, а потом мы разберем его более подробно 22:50 пока рассмотрим пример использования алгоритма в действии 23:00 (стр 176) перебрать соседей 23:32 (стр 177) новый путь проходит через узел В, поэтому В называется новым родителем 23:57 (стр 178) конечному узлу назначается новая стоимость и новый родитель 24:10 (стр 179) получить стоимость и соседей узла А 24:27 (стр. 180) 24:40 надеюсь этот пошаговый разбор помог Вам чуть лучше понять алгоритм 24:52 (стр. 181) упражнения 25:15 Шпаргалка Успехов в обучении...

Здравствуйте! Тайм-коды\конспект для этого видео: 0:35 контрольный вопрос: кто будет проверен первым Клэр или Анудж? Ответ: Клэр - так как является связью первого уровня (стр 136) 1:23 обратите внимание, что условие выполняется только в том случае, если поиск осуществляется в порядке добавления людей 2:05 Очереди 2:30 очереди чем-то похожи на стеки: вы не можете обращаться к произвольным элементам очереди. Вместо этого поддерживаются всего две операции: постановка в очередь и извлечение из очереди 2:44 очередь относится к категории структур данных LIFO: First In, First Out. А стек принадлежит к числу структур данных LIFO: Last In, First Out 3:29 упражнения 3:44 реализация графа (стр 138) 4:16 обратите внимание...Граф - это всего-лишь набор узлов и ребер (стр 139) 5:00 пример большого графа 5:19 контрольный вопрос: важен ли порядок добавления пар "ключ-значение"? Нет, не важно. в хеш-таблицах элементы не упорядочены, поэтому добавлять пары "ключ-значение" можно в любом порядке (стр 140) 6:22 реализация алгоритма (стр 141) 7:21 а теперь рассмотрим остальное (стр 142) 8:20 смотрим как работает поиск в ширину (стр 143) 9:12 у Алисы и Боба есть один общий друг: Пегги. Может возникнуть бесконечный цикл, если не сделать...(стр 144) 10:00 вы проверяете себя (стр 145) 10:24 окончательная версия кода поиска в ширину (стр 146) 10:49 время выполнения О(V+E), (V - количество вершин, Е - количество ребер) 11:49 упражнения (стр 147) 12:30 для каждого из следующих трех списков укажите действителен он или недействителен. Если задача А зависит от задачи В, то задача А находится в более поздней позиции списка. Такая сортировка называется топологической, фактически она предоставляет список построения упорядоченного списка на основе графа (стр 148) 13:25 допустим имеется генеалогическое дерево (стр 149) 14:00 Шпаргалка: Какие из следующих графов также являются деревьями?: 1) поиск в ширину позволяет определить, существует ли путь из А в В, 2) если путь существует, то поиск в ширину находит кратчайший путь, 3) если в вашей задаче требуется найти "кратчайшее Х", попробуйте смоделировать свою задачу графом и воспользуйтесь поиском в ширину для её решения... (стр 150) Желаем Вам удачи в обучении!

Здравствуйте! Тайм-коды\конспект для этого видео: 0:00 поиск в ширину (BFS, Breadth - First Search - позволяет найти кратчайшее расстояние между двумя объектами). Эта глава посвящена Графам (стр 127) 1:47 знакомство с графами (стр 128) 2:55 как насчет трех шагов (стр 130) 3:10 алгоритм обнаружил, что кратчайший путь к мосту состоит из трех шагов. Задача такого типа называется задачей поиска кратчайшего пути (поиск в ширину) 3:35 пришлось нам выполнить два шага: 1) смоделировать задачу в виде графа 2) решить задачу методом поиска в ширину 3:51 что такое граф? Граф моделирует набор связей. Пример, игра в покер, условие "Алекс должен Раме" можно смоделировать так... (стр 131) 4:20 замечу, что имена такие специфические 4:35 поиск в ширину (стр 132) 5:28 алгоритм помогает ответить на вопросы двух типов: 1) существует ли путь от узла А к узлу В? 2) как выглядит кратчайший путь от узла А к узлу В? 6:05 представьте, что вы выращиваете манго 6:25 (стр 133) 6:42 (стр 134) 7:30 поиск кратчайшего пути: Есть ли продавец манго в вашей сети? Кто из продавцов манго ближе всего к вам? (стр 135) Будем считать, что ваши друзья - это связи первого уровня, а друзья друзей - связи второго уровня Желаем Вам успехов в обучении!

Здравствуйте! Тайм-коды\конспект для этого видео: 0:40 если нужно пишите в комментариях и я переделаю первые 4 главы (добавлю странички с картинками) 1:00 в этой главе вы узнаете о хеш-таблицах - одной из самых полезных базовых структур данных (стр 100) 1:23 пример 2:15 на всякий случай, напоминаю, что время O(n) и O(log n) - далеко не одно и тоже! (стр 101) 3:15 нужна помощница Мэгги (стр 102) 3:40 книгу можно реализовать в виде массива 3:50 каждый элемент массива на самом деле состоит из двух элементов: название товара и его цены (стр 103) 4:20 хеш-функции представляют собой функцию, которая получает строку и возвращает число хеш-функция (хф. , - это сокращение) должна состоять требованиям: она должна быть последовательной... 5:15 (стр 104) 5:40 начнем с пустого массива. Напоминаю, что исчисление идет от 0 6:36 со временем весь массив будет дополнен ценами на товары (стр 105) 7:10 такое решение работает, потому что хеш-функция неизменно связывает название с одним индексом... 7:50 хеш-функция знает размер массива и возвращает только действительные индексы (стр 106) 9:20 код из Python, создаем словарь, добавляем несколько цен 9:55 запросим цену авакадо (стр 107) 10:20 упражнения 11:04 исполнение хеш-таблицы (хт., сокращение) для поиска. Телефонная книжка в телефоне с каждым именем связывает номер телефона (стр 108) 11:40 телефонная книга должна поддерживать следующие функции 12:18 в Python предусмотрена сокращенная запись для создания хеш-таблицы, она состоит из двух фигурных скобок (стр 109) 12:30 добавим в телефонную книгу несколько номеров 13:32 связать символическое имя с IP-адресом - идеально для хеш-таблицы - процесс называется преобразованием DNS (стр 110) 13:50 исключения дубликатов 14:28 каждый раз, когда кто-то приходить голосовать, вы вынуждены просматривать этот гигантский список, и проверять, голосовал он или нет (стр 111) 15:12 смотрим схему 15:25 код программы выглядит так: (стр 112) 16:09 использование хеш-таблицы как кэша 16:28 пример (стр 113) 18:29 вы увидите страну входа. Кэширование стандартный способ ускорения работы (стр 114) 19:48 примеры использования Facebook страница (стр 115) 20:00 вот как это выглядит в коде 20:24 шпаргалка. Хэши хорошо подходят для решения следующих задач:... (стр 116) 21:37 на самом деле написать такую хеш-функция почти невозможно. Пример (стр 117) 22:24 такая ситуация называется коллизией двум ключам назначается один элемент массива (стр 118) 23:51 из этого примера следуют два важных урока (стр 119) 24:50 быстродействие. В среднем хеш-таблица выполняют любые операции за время О(1) 25:21 это означает, что операции выполняются мгновенно (стр 120) 26:05 время от размера массива не зависит. Сравним хеш-таблица с массивами и списками (стр 121) 26:56 для предотвращения коллизий необходимы: низкий 27:48 коэффициент заполнения, хорошая хеш-функция 28:48 коэффициент заполнения это... (стр 122) 30:30 хорошая хеш-функция , алгоритм SHA (стр 124) 31:47 упражнения: очень важно, чтобы хеш-функции обеспечивали хорошее распределение (стр 125) 33:05 в каком из этих примеров хеш-функция будут обеспечивать хорошее распределение? 33:50 шпаргалка: вам почти никогда не придется реализовывать хеш-таблица самостоятельно, язык программирования, который вы используете, должен предоставлять необходимую реализацию... (стр 126) 35:30 Прощание. Анонс главы 6 Успехов в обучении! Знания - сила!

Здравствуйте! Тайм-коды для Главы 4: Быстрая сортировка 0:00 Вы узнаете о стратегии "Разделяй и Властвуй" 1:37 столкнувшись с новой задачей, не впадайте в ступор. Вместо этого спросите себя:... (стр 76) 2:08 "Разделяй и Властвуй" (РиВ) (стр 77) 2:48 Пример задачи. Как определить наибольший размер квадрата для участка? 3:58 теперь нужно вычислить рекурсивный случай. РиВ - при каждом рекурсивном вызове задача должна сокращаться...(стр 78) 4:50 Алгоритм Евклида. Пример (стр 79) 6:09 итак, для исходного надела земли самый большой размер участка будет равен 80 на 80 метров (стр 80) 6:57 еще один пример (стр 81) 8:02 (стр 82) 8:45 совет (стр 83) 9:15 знакомимся с функциональным программированием (стр 84) 10:30 рекурсия применяется в языке программирования Haskell (Хаскел) 11:15 быстрая сортировка (стр 85) 12:20 теперь переходим к массивам большего размера (стр 86) 12:49 алгоритм быстрой сортировки работает так... 13:32 (стр 87) 14:20 как отсортировать подмассивы... этот процесс называется разделением. Два массива не отсортированы... 15:10 например. Как насчет массива из четырех элементов? (стр 88) 16:00 пример (стр 89) 17:05 (стр 90) 17:30 доказательство по индукции (стр 91) 19:31 снова об "О-большом" (стр 92) 20:55 (стр 93) 21:55 пример. Сортировка слиянием и быстрая сортировка. 22:21 когда вы используете "О-большое" в действительности это означает следующее...(стр 94) 24:18 (стр 95) 25:10 средний и худший случай 25:46 обратите внимание (стр 96) 26:17 стек немного короче в этом случае (стр 97) 27:50 (стр 98) 28:20 (стр 99) 28:38 шпаргалка: стратегия "разделяй и властвуй" основана на разбиении задачи на уменьшающиеся фрагменты Успехов!

*ПРИЯТНОГО ПРОСЛУШИВАНИЯ📚*

Здравствуйте! Тайм-коды\конспект по Главе 3: 0:20 в этой главе вы узнаете, что такое Рекурсия (Р) 1:40 псевдокод представляет собой высокоуровневое описание решаемой задачи (стр.60) 2:09 пример про чулан бабушки 2:23 алгоритм (стр.61) 2:53 есть и альтернативное решение (стр. 62) 3:30 Р. применяется тогда, когда решение становится более понятным (стр. 63). "Циклы могут ускорить работу программы. Р. может ускорить работу программиста. Выбирайте, что важнее в вашей ситуации!" 4:07 базовый случай (стр. 64) 4:39 чтобы прервать выполнения сценария, нажмите Ctrl + C (стр 65) 5:20 Стек. Стек вызовов. Пример со стопкой бумаг 6:14 Стек вызовов. Стек - простая структура данных (стр 66) 7:40 Пример программы (стр 67) 9:02 стр 68 9:53 упражнения 10:02 стр 69 10:12 Пример. Стек вызовов с рекурсией (стр 70) 11:24 здесь важно, что каждый вызов создает собственную копию Х (стр 71) 11:58 Пример. Если кучи нет, то как ваш алгоритм узнает, в каких коробках еще нужно искать? (стр 72) 12:11 стек удобен, но у него есть своя цена (стр 73) 13:32 шпаргалка (стр 74) Успехов в обучении и мирного неба над головой!

Приветствую! Тайм-коды\конспект для Главы 2 (дл.в. 22:13): Сортировка выбором 0:00 в этой главе вы познакомитесь... 1:30 Что необходимо знать (стр. 41) 1:48 как работает память 2:05 (стр. 42) 2:25 В сущности так работает память вашего компьютера (стр. 43) 3:02 массив и связные списки 3:35 Пример с друзьями и свободными местами в кино (стр. 44) 5:20 Связанные списки (стр. 45 ) 6:03 в каждом элементе хранится адрес следующего элемента списка (стр. 46) 7:00 массивы 8:34 сначала вы читаете один элемент, по адресу переходите к следующему элементу и т.д. (стр. 47 ) 8:50 работая с массивом, вы заранее знаете адрес каждого его элемента 10:10 (стр. 48 ) 10:50 Вопрос: Почему...? 11:05 Упражнение 11:15 (стр. 49) 11:32 вставка в середину списка 12:02 а при работе с массивом придется сдвигать вниз все остальные элементы (стр. 50) 12:14 удаление , список лучше походит для этой операции 12:52 массивы популярны из-за того, что они поддерживают произвольный доступ (стр. 51) 14:42 подсказка: связанные списки хорошо подходят для вставки \удаления, а массивы для произвольного доступа к элементам (стр. 52) 16:00 какими недостатками обладает массив для выполнения вставки? 16:50 предположим вы хотите зарегистрировать пользователя (стр. 53 ) 17:44 сортировка выбором (стр. 55) 19:25 уменьшение количества проверяемых элементов (стр. 56) 20:40 алг-мы сортировки очень полезны (стр. 57) 21:10 пример кода 21:20 Шпаргалка Удачи и успехов в обучении!

Приветствую! Тайм-коды для первой главы (дл.в. 30:38): 0:00 знакомство с Алгоритмами (Алг-м). Алг-м - это... 1:35 что вы узнаете об эффективности алг-ма. 2:32 что вы узнаете о решении задач 3:08 (страница 20) (стр.) 3:40 что необходимо знать 4:20 бинарный поиск. Пример 4:58 (стр. 21) 5:35 бинарный поиск - это алг-м... 6:10 Сыграем в простую игру (стр. 22) 7:00 (стр. 23) 7:05 Более эффективный поиск 7:40 (стр.24) 8:09 пример с поиском слова в словаре 8:40 (стр.25) 8:50 Логарифм - это... 10:33 (стр. 26) 10:55 пример 11:10 интересный момент 11:35 пока достаточно знать, что ...(стр. 26) 12:13 полный код выглядит так (стр. 27) 12:20 Если названое число было слишком мало, то... (стр. 28) 14:10 О - большое. Пример с посадкой ракеты (стр. 29) 15:50 обязательно ответьте на эти оба вопроса прежде чем продолжите чтение 16:00 (стр. 30) 17:00 другими словами, с увеличением количества элементов бинарный поиск ... 17:22 (стр. 31) 18:00 О - большое описывает насколько быстро работает алгоритм 19:15 (стр. 32) 20:05 Алг-м 1. Как выглядит время этого алг-ма? (стр. 33) 20:50 Ответы (стр. 34) 22:05 О - описывает худший случай 22:30 следует еще учитывать среднее время выполнения 22:42 (стр. 35) 24:08 типичные примеры О-большого 24:55 Помните, что эта запись является упрощением (стр. 36) 25:35 упражнение 26:42 задача о коммивояжере (стр. 37) 27:30 Упражнения (стр. 38) 29:22 (стр. 39) 30:20 Шпаргалка Успехов!

Здарова! 0:02 у меня в Видео есть Глава 2 с картинками и текстом. Бог в помощь!

Салют! 0:04 У меня в видео есть картинки и текст по этой Главе 4. Это черновая\временная работа, возможно кому-то это пригодится. Всего Доброго!

Хай! 0:03 У меня в видео есть картинки и текст по этой Главе 3, этой замечательной книги. Это черновая\временная работа, возможно кому-то это пригодится. Приятного прослушивания!

Приветствую! 0:01 У меня в плейлисте есть картинки и текст по Главе 1 этой замечательной книги. Это черновая\временная работа, возможно кому-то будет это полезным. Желаю всего доброго и мирного неба над головой!

Спс за озвучку, но такую литературу, по моему мнению, самому читать надо. Это не худ.лит.

Почему так закончили?

Чувак ты крут

Здравствуйте! Благодарю за труд. Было бы идеально, если Вы перезальете первые четыре главы, но с отображением страниц и схем ц, как это в 5 главе, если это возможно. Успехов и благополучия Вам!

Восхитительно! Чудесная работа. Буду читать и просвещаться =) Успехов!

Как по мне, это книга для идиотов. Типа "алгоритмы в комиксах"

Спасибо

*ПРИЯТНОГО ПРОСЛУЩИВАНИЯ📚*

*ПРИЯТНОГО ПРОСЛУШИВАНИЯ📚*

Благодарю Вас за труд, очень полезное чтиво! 😃

Благодарен тебе за потраченное время, несколько раз пытался начать читать, и прям не заходило, но в таком режиме, можно поймать суть + при доп недопониманиях можно сформулировать фопрос джипити чату, что значительно упрощает понимание. Ещё раз спасибо 🙏🥹

спасибо огромное! Просто так книга тяжело воспринимается, а если слушать параллельно, то уже на зарплату 300к после 1 главы выхожу. Респект короче🤌

*ПРИЯТНОГО ПРОСЛУШИВАНИЯ📚*

🔥🔥🔥🔥