La notation Big-O est utilisée pour représenter les limites supérieures asymptotiques. Il décrit la complexité temporelle ou spatiale pertinente des algorithmes. L'analyse Big-O fournit une estimation grossière et simplifiée de la difficulté d'un problème.
Disons que j'avais la fonction suivante: def findNumVowels(s):
vowels = ['a', 'e', 'i', 'o', 'u']
numVowels = 0
for char in s:
if char in vowels:
numVowels += ...
Je suis novice en algorithme. J'ai lu et je suis conscient que big-O de put (clé K, valeur V) dans Hashmap est O (1).
Quand je suis allé au cœur de la classe HashMap for ...
J'ai écrit la solution suivante pour un défi mais je ne suis pas sûr de sa complexité temporelle: def ASCIIConversion(string):
newStr = ''
for chr in stri ...
S'il existe un choix d'algorithmes de complexités temporelles différentes, quand serait-il plus intéressant de choisir un Big-O "pire" , tel que choisir ...
