Big O Notasyonu ile Algoritma Analizi
HTML-код
- Опубликовано: 16 окт 2024
- Big O Notasyonu, her yazılım geliştiricinin mutlaka anlaması gereken bir konsept. Fakat bu konu ilk bakışta karmaşık ve kafa karıştırıcı olabilir. Hiç dert değil, bu videoda Big O Notasyonu'nu en basit ve anlaşılır şekilde ele alıyoruz! İster yeni başlamış olun, ister yılların deneyimine sahip bir geliştirici olun, Big O'nun temellerini hızlı ve etkili bir şekilde öğrenmek için bu videoyu izlemelisiniz.
Videoda aşağıdaki konuları ele alacağız:
Big O Notasyonu'nun önemi ve ne olduğu
Temel Big O fonksiyonları (O(1), O(n), O(n^2), vb.)
Gerçek dünya örnekleri ile Big O'nun nasıl uygulandığı
En yaygın algoritma ve veri yapıları için Big O analizi
Big O'yu anlamak ve uygulamak için kullanabileceğiniz pratik ipuçları
Yani hemen videoyu izleyin ve kodlarınızı bir üst seviyeye taşımanın ilk adımını atın!
#TechBuddy
#blazor #docker #dotnet
Kanala Abone Olmayı Unutmayın!
To Subscribe: bit.ly/3kvj2vw
Github: github.com/sal...
Discord: / discord
Üyelik ayrıcalıkları için: / techbuddytr
Cidden sınırlı kaynaklar olduğunu üniversitede anlıyormuş insan. Sağ olun hocam
Okulda böyle keyifli dinlememişimdir. Emeğine sağlık hocam. Çok kıymetli işler yapıyorsunuz
bu sadelikte dinlememistim bu konuyu. sanirim logaritma terimi korkunc geldigi icin bi onyargiyla bakiyormusum konuya. Agziniza saglik cok net ve basitlestirerek aktardiniz hocam konuyu. Gectigim ilk FAANG mulakatindan sonra size Londra'da veya gelirseniz Amsterdam'da kahve borcum olsun :))
Borcunuz olsun 😊 Bi ara tahsil ederim artık
Çok güzel anlatım olmuş, elinize sağlık. Tablette de yazarak ilerlediğiniz için daha akılda kalıcı ve güzel olmuş 👏
Teşekkür ederim 😊
siyah ekran çok güzel oluyor gözde yormuyor
:) Bana da faydası oldu siyah ekranın
Quick Sort algoritmasına neden O(nlogn) dedik O(n+logn) olması gerekmez miydi orada kafam karıştı
QuickSort'ta worst case olarak düşündüğümüz için, pivot'un yanlış seçildiği senaryoları düşünüyoruz. O yüzden nlong'e çıkıyor karmaşıklık. Şu videoda açıklamasını yapmıştım.
ruclips.net/video/dOQjAfbQags/видео.html
Çok keyifliydi . Tek sorum var biz bu yöntemi aynı tür problemi çözecek algoritmaları karşılaştırmak için mi yapıyoruz mesela bir sıralama algoritması ve insert algoritmasını karşılaştırmak saçma gibi geliyor
Çok güzel bir sunum olmuş, emeğinize sağlık 👏👏
Teşekkür ederim 😊
Teşekkürler hocam güzel videoydu. sadece Quick Sort kısmında biraz karışıklık oldu gibi ama mantığı anladım.
Teşekkür ederim 😊
Emeğinize sağlık. benim şöyle bir sorum var genelde şu algoritma şu o(x) vs şeklinde diye ezberleniyor. Mesela fibonacci örneğinizde recursive şekilde yapılmış ama bakıldığı zaman en basitinden input değeri kadar bir döngüyle 2-3 değişken tutup toplayarak gitsek daha hızlı çözemez miydik? Çözebilirsek bir sonraki videolarda kötü yazılmış Big O notationlı algoritmaları, kod parçalarını düzeltme adına hangi seviyeden nereye getirdik şeklinde video çekebilir misiniz?
16:35 gittim logaritma dersi aldim khan akademiden şimdi devam edebilirim :D
Hocam sonda işlediğimiz O(n+m) için grafikteki performans gösterim yeri O(n) ile aynı olmaz mıydı?
m nin burada değerini constant olarak varsayamıyoruz çünkü bu değerin değişimi büyük oranda arttırıyor yaptığımız işi. O yüzden n den biraz daha yukarıda bir seviyede olacaktır grafikte de.
hocam yinelmeler ve çözüm metotları ile ilgili de video çekecek misniz?
Muhtemelen hayır :)
dk 31'deki işlem yanlış değilmi n + log(n) işlemi n*log(n) yapmazkı ben mi yanlış biliyorum
Sonunda bekledigim video
Çok güzel yere bağlandı algoritmalar 🎉
O zaman amacımıza ulaşmışız demektir :))
Bu da pastanın kaymağı oldu teşekkürler :)
Hocam peki Amortized Constant Time dedikleri nedir? neyi amorti ediyoruz onunda videosu gelecek mi?
Amortize ettiğimiz şey n in yanındaki constantlar :) n-2 yi doğrudan n olarak kabul ediyoruz ya, tam olarak bu işte :)
Eline sağlık video çok kaliteli olmuş
Teşekkürler
Eline sağlık hocam
teşekkürler
log yazarken artık ben de lg yazıcam 😂 (her seferinde o yazmamayı başarıyorsunuz)
Sormayın, çok alıştım lg yazmaya :))
❤❤
17:00
Çok keyifliydi . Tek sorum var biz bu yöntemi aynı tür problemi çözecek algoritmaları karşılaştırmak için mi yapıyoruz mesela bir sıralama algoritması ve insert algoritmasını karşılaştırmak saçma gibi geliyor
E tabi. Sana bir kod parçası verilir mesela sıralama algoritması, al bunu daha iyi hale getir derler. Sen çalışma yaparsın ve yeni halinin analizini yaparsın. Eski hali mi yeni hali mi daha verimli ortaya çıkar