VK и Яндекс выступили против законопроекта об отключении алгоритмов

Авторы обещают обсудить его с рынком.

Решишь такое на собесе в Яндекс?!


Разбираем задачу Find First and Last Position of Element in Sorted Array с сайта leetcode.
Задача довольно простая и легко решается средствами STL.
Однако на собесе вас могут попросить самостоятельно написать бинарный поиск. В этом также нет ничего сложного, возможно я запишу отдельное видео с разбором данного варианта решения этой задачи.
Сейчас же я просто позвал std::equal_range, т.е. по сути решил задачу в одну строку.

�� Присылайте свои решения в комменатриях! С интересом посмотрим!
�� Друзья, поддержите наш канал — поставьте этому видео лайк и поделитесь им с друзьями!

✅ Задача на Leetcode: https://leetcode.com/problems/find-first-and-last-position-of-element-in-sorted-array/
✅ Код из видео: https://codeshare.io/78Oorn

Таймкоды:
0:00 — описание алгоритма
1:10 — реализация алгоритмы
3:44 — проверка решения
3:58 — подводим итоги

�� �� Поддержите наш канал на Патреоне: https://www.patreon.com/itcareer

Возможно вы искали: Как подготовиться к собеседованию в Яндекс по С++, Прохождение интервью на С++, Решение задач leetcode, Алгоритмы и структуры данных, Алгоритмическая секция в Яндексе

#leetcode #яндекс #собеседование #программирование #it #карьера #интервью #задачи

Интервью в Яндексе? Объединить списки. Зачем?!


Разбираем задачу Merge Two Sorted Lists с сайта leetcode.

Таймкоды:
0:00 — вступление
0:34 — описание алгоритма
3:48 — проверка решения
4:03 — Подводим итоги

Возможно вы искали: Как подготовиться к собеседованию в Яндекс по С++, Прохождение интервью на С++, Решение задач leetcode, Алгоритмы и структуры данных, Как работает рекурсия

#leetcode #яндекс #собеседование

Как посчитать сложность алгоритма по BIG O | Самое понятное объяснение!


Друзья, с радостью наконец-то выкладываю видео про сложности алгоритмов и BIG O notation. Вы давно его просили. И это действительно важно для разработчика — знать, как рассчитать сложность алгоритма, а также уметь посчитать сложность своего решения, как по времени, так и по памяти.

Ведь не всегда код, который выглядит очень компактно, на практике будет самым эффективным. Особенно это касается больших объемов данных. То, насколько эффективно ваш код справляется с большим объемом данных — и показывает сложность алгоритма.

Поэтому важно знать, какие бывают сложности алгоритмов, от чего они зависят и уметь их рассчитывать. Обладая этими знаниями, вы сможете оптимизировать ваш код или искать другие, более эффективные решения для вашей задачи.

А еще расчет сложности полученного алгоритма (BIG O) это частый вопрос на собеседованиях. Особенно в таких крупных компаниях, как Google, Facebook, Netflix, Яндекс и пр. А при решении задач с LeetCode создание наиболее оптимального алгоритма, как по времени, так и по памяти, всегда является частью условия задач.

��Я постарался сделать для вас самое понятное объяснение с примерами и иллюстрациями — чтоб вы с первого раза все поняли и запомнили навсегда! ������

Приятного просмотра! Тренируйте полученные знания на практике! И делитесь этим видео с друзьями и коллегами! Увидимся в комментариях!

��Если вам было полезно и интересно это видео — оставьте нам хороший комментарий, нам всегда приятно и радостно их читать! ��

����Друзья, будем благодарны за поддержку нашего канала на Патреоне: https://www.patreon.com/frontendscience

Таймкоды:
00:00 Intro
00:45 Случай с пользователем
02:43 Что такое Big O
03:40 Пример из жизни
05:59 O(1) Константная сложность
06:38 O(n) Линейная сложность
07:17 O(log n) Логарифмическая сложность
08:35 O(n log n)
08:59 O(n^2) Квадратичная сложность
09:45 O(n^3) Кубическая сложность
10:07 O(2^n) Экспоненциальная сложность
10:33 O(n!) Факториальная сложность
11:42 График сложностей Big O
11:52 Отбрасывание констант и несущественной части
13:45 Примеры
15:57 Определяем сложности — задачки
18:58 Сложность встроенных методов
20:43 Сложность по памяти
22:20 Когда оптимизировать производительность?
22:55 Про собеседования
24:54 Заключение


Если видео было для вас полезным, ставьте лайк и поделитесь им с друзьями.
Подписывайтесь на наш канал: http://bit.ly/fs-ytb

Присоединяйтесь к нам в соцсетях:
FB: https://www.facebook.com/frontendscience/
Instagram Сергея Пузанкова: https://www.instagram.com/puzankovcom/

Заходите на наш сайт: http://frontend-science.com/

����Будем благодарны за вашу поддержку нашего канала на Патреоне: https://www.patreon.com/frontendscience


Music: by Blue Wednesday

Как и зачем изучать алгоритмы


9 февраля в 19:00 мы проведём трансляцию, на которой вы узнаете:
— что такое алгоритмы и какие есть значения у этого слова;
— зачем знания алгоритмов проверяют при найме в ИТ-компанию;
— как понимание алгоритмов помогает решать рабочие задачи;
— где изучать алгоритмы и почему нельзя пропускать Тренировки 3.0;
— всё про формат новых Тренировок.

После дискуссии мы предложим вам решить несколько задач на скорость, а затем сразу проведём их разбор. Лучшим — подарки.

Регистрируйтесь на Тренировки 3.0, если ещё этого не сделали: https://yandex.ru/yaintern/algorithm-training

00:00:00 — таймер перед началом трансляции
00:02:49 — Дискуссия
01:11:42 — Интерактив