Najlepszy tutorial do nauki złożoności czasowej i pamięciowej algorytmów.

0

Witam, czy może ktoś podać linki do tutoriali(najlepiej w postaci filmów) poruszających kwestię obliczania złożoności czasowej i pamięciowej algorytmów? Zależy mi na dobrym zrozumieniu tych zagadnień.

0

"Wprowadzenie do algorytmów". T. Cormen.
filmiki na jutubie to są dobre od oglądania pranków a nie od nauki

0

Akurat Cormena posiadam, jednak jakoś do mnie nie przemawia. Akurat nie rozumiem trochę Twojego sceptycznego nastawienia do nauki z filmików. Dla mnie np. na naukę podstawowych rzeczy z wybranego języka programowania są najlepszym źródłem do nauki. Więc to raczej kwestia indywidualna.

1
MrCocacs napisał(a)

Dla mnie np. na naukę podstawowych rzeczy z wybranego języka programowania są najlepszym źródłem do nauki. Więc to raczej kwestia indywidualna.
pozwolę sobie zrobić drobny offtopic

Tutaj nasuwają się dwie kwestie:

  1. Znajomość języka oraz generalnie informatyki przez nagrywających na YT bardzo często bywa... mizerna. Tzn. nieraz już spotkałem się z filmikami (niektóre nawet zawitały nawet np. na Wykop), które były reklamowane pod hasłem najlepszy super kurs c++, a gdzie koleś mówił, że np. Code::Blocks to kompilator, że należy wykorzystywać conio.h "bo inaczej konsola znika" i inne z pozoru duperelki, które mimo wszystko pokazują brak elementarnej wiedzy nagrywającego. A skoro sam nie rozumie o czym mówi, uczenie innych powinien odłożyć między marzenia do spełnienia za parę lat.
  2. W przypadku filmików łatwiej stać się małpeczką, która potrafi wyklikać oraz napisać to samo co na filmiku "bo wtedy dzieje się to, co chcę", zamiast zrozumieć, co skąd wynika oraz dlaczego. Nie wiem w jak dużym stopniu ma to miejsce w przypadku poradników programowania, natomiast takie kursy fotoszopa na YT oglądają osoby, które dopiero co pobrały PSa (bo raczej nie zakupiły...) i chcą w 10 minut zrobić super-mega-zajebisty obrazek wart tyle, co logo Pepsi. Taka osoba wykona obrazek 1:1 zgodnie z poradnikiem i zapomni, a gdyby musiał(a) przeczytać, dokonać analizy, co skąd etc., wynik byłby znacznie lepszy - tworzony potencjalnie obrazek także.

offtop end

0

Oczywiście, że niesamowicie duże znaczenie odgrywa tutaj twórca materiału, jego sposób prezentacji, czy jakość prezentowanych nagrań. Absolutnie zgodzę się z Tobą, że jest masa udostępnionych przez różne osoby poradników, które nie mają podstawowych informacji na temat prezentowanych przez siebie treści. Jednak uważam, że we wszystkich rodzajach źródeł naukowych możemy dostrzec podobną sytuację. Na rynku jest mnóstwo bardzo starannie i poprawnie napisanych książek, które z pewnością były, są i będą podstawą do nauki dla wielu osób. Jednak są również i takie, na które zmarnujemy tylko swój cenny czas. Wracając jeszcze do tematu nauki z filmów, to uważam, że wada, o której wspomniałeś - widz przeklepuje to co zobaczył na filmie jest paradoksalnie jedną z największych zalet. Pod warunkiem, że obejrzymy sobie przykładowo 10 min filmik, a następnie staramy się sami wykonać ćwiczenie. Przy niepowodzeniu zawsze możemy wrócić i zobaczyć gdzie popełniamy błąd. Oczywiście nie mam zamiaru tutaj udowadniania, że wszelkiego rodzaju kursy video górują chociażby nad tradycyjnymi książkami. Uważam jedynie, że mogą one również stanowić bardzo cenne źródło do nauki, o ile wykorzystamy je we właściwy sposób. W dodatku musimy pamiętać, że każdy jest inny i nie istnieje idealny środek dla wszystkich. Osobiście przekonałem się, że na mnie bardzo dobrze działa nauka z tych kursów i nie zamierzam rezygnować z tego. Chociaż jestem w pełni świadomy, że wszystkiego nie znajdę w filmikach i czasami muszę sięgnąć po książkę, czy inne źródło.

1

https://www.coursera.org/, masz kilka kursów o algorytmice. To samo tutaj https://www.edx.org/.
Materiały dostarczają uniwersytety z całego świata, najczęściej stanów, wiec możesz posłuchać jak ludzie ze Standford albo MIT tłumaczą :) Polecam, ile nie jesteś noga z angielskiego. Zapomnij o dobrych filmach po polsku.
Poza tym podstawy są też tutaj: https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/algorithms/asymptotic-notation/a/asymptotic-notation

0

Tu masz fajny kurs z MIT: (jeśli chodzi o samą złożoność itp.):
Cały kurs: http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-006-introduction-to-algorithms-fall-2011/

1 użytkowników online, w tym zalogowanych: 0, gości: 1