Встречается на собеседованиях • сегодня

Какие знаешь сложности алгоритмов кроме линейной

O(1): Константная сложность. Операция выполняется за фиксированное время, независимо от размера данных. Пример: доступ к элементу массива по индексу.
O(log n): Логарифмическая сложность. Время растёт логарифмически с увеличением данных. Пример: бинарный поиск.
O(n): Линейная сложность. Время прямо пропорционально размеру данных. Пример: поиск в неотсортированном массиве.
O(n log n): Линейно-логарифмическая. Пример: быстрая сортировка (QuickSort) или сортировка слиянием (MergeSort).
O(n²): Квадратичная сложность. Время растёт квадратично с увеличением данных. Пример: пузырьковая сортировка.
O(2ⁿ): Экспоненциальная сложность. Время удваивается с каждым добавлением элемента. Пример: рекурсивный расчёт чисел Фибоначчи без мемоизации.
O(n!): Факториальная сложность. Время растёт факториально с увеличением данных. Пример: решение задачи коммивояжёра полным перебором.

Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!

Попробовать бесплатно

Следующий вопрос

Это единственный вопрос по вашему фильтру

как отвечать на вопрос

пример собеседования

фреймворки на собеседовании

типичные вопросы junior

интервью вопросы и ответы