⏱️ Big O Breakdown Конкатенация строк в цикле. Где прячется O(n²) Код выглядит невинно. Какова его сложность? def build_string(words): result = "" for word in words: result += word return result Варианты: А) O(n) Б) O(n log n) В) O(n²) Г) O(1) Ответ: В) O(n²) Строки в Python иммутабельны. Каждый += не дописывает слово в конец — он создаёт новую строку, копируя всё, что было до. Шаг 1: копируем 1 символ Шаг 2: копируем 2 символа Шаг 3: копируем 3 символа ... Шаг n: копируем n символов Итого: 1 + 2 + 3 + ... + n = O(n²) по количеству копируемых символов. На 10 словах — незаметно. На 100 000 — катастрофа. Правильно: def build_string(words): return "".join(words) str.join() вычисляет итоговый размер заранее, выделяет память один раз и заполняет её. Сложность — O(n). Ловушка на собесе: # Это тоже O(n²) — не обманывайся форматированием result = "" for word in words: result = result + word + ", " И ещё одна: # А вот это уже O(n) — список мутабельный parts = [] for word in words: parts.append(word) result = "".join(parts) 🐍Вопросы с собесов -> ProstoPython