🤔Почему мой код тормозит? Разбираемся со сложностью алгоритмов (Часть 2) ➡️Часть 1 4️⃣O(log n) - Логарифмическая сложность 🔘Алгоритмы с такой сложностью очень хорошо чувствуют себя на больших объемах данных 🔘Даже если элементов очень много, количество шагов растет медленно 🔘Для примера: 10 элементов -> около 3 шага 100 элементов -> около 7 шагов 1000 элементов -> около 10 шагов 1 000 000 элементов -> около 20 шагов 🔘Самый известный пример алгоритма - бинарный поиск, который как раз был в данном опросе ———————— ❓Почему O(log n) считается оптимальной сложностью? 🔘Потому что рост данных не пугает такой алгоритм 🔘Если список вырос с 1000 элементов до 1 000 000, количество шагов увеличится всего примерно с 10 до 20 🔘Для сравнения: O(n) на миллионе элементов пройдет миллион шагов O(log n) справится примерно за 20 шагов Разница тут огромная 🔥 ———————— ⭐ Поддержите канал ⭐ #python