আমি যা দেখেছি তা থেকে মনে হয় যে বিগ-ও সংকেত এবং সময় এবং স্মৃতি জটিলতায় আনুষ্ঠানিক কম্পিউটার বিজ্ঞান শিক্ষায় অনেক বেশি জোর দেওয়া হয়েছে ... তবে স্ব-শিক্ষিত হওয়ার কারণে এই ধারণাটি এই জাতীয় শিক্ষার সাথে শোনার এবং পড়ার উপর নির্ভর করে বলো এবং লেখো.
যদিও আমি বিশ্বাস করি যে সাধারণ ধারণাগুলি এবং ধারণাগুলি গুরুত্বপূর্ণ, আমি যোগাযোগের উদ্দেশ্য ব্যতীত এর আনুষ্ঠানিককরণ (যেমন বিগ-ও স্বরলিপি এবং বিভিন্ন পরিভাষা) প্রায় বিষয়টিকে বিশ্বাস করি না। কেউ আনুষ্ঠানিক স্বরলিপি এবং পরিভাষার সাথে পরিচিত না হওয়ার অর্থ এই নয় যে তারা কোনও অ্যালগরিদম নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে কীভাবে এবং কেন অন্যর চেয়ে দ্রুত হবে তা দেখতে পাচ্ছেন না। লোকেরা দেখতে পাচ্ছে যে ভারসাম্য বাইনারি গাছের সন্ধানে নেওয়া সময়টি কোনও আনুষ্ঠানিক অর্থে জটিলতা তত্ত্ব সম্পর্কে প্রথমে না জেনে নোডের সংখ্যার বেস -২ লোগারিদমের সাথে সম্পর্কিত, যদি তারা বুঝতে পারে যে গাছ কীভাবে কাজ করে এবং উচ্চতর যুক্তিযুক্ত উপলব্ধি থাকে তবে স্কুল গণিত জটিলতা এবং স্মৃতি ব্যবহারের দিকে কবে মনোযোগ দিতে হবে এবং সাধারণ এবং সবচেয়ে খারাপ পরিস্থিতি বিবেচনা করা জেনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ ... তবে কিছু লোক তা করেন না।
স্বরলিপি এবং পরিভাষা যোগাযোগের জন্য গুরুত্বপূর্ণ হয়ে ওঠে। তারা অন্য কারও কাছে একটি অ্যালগরিদমের পারফরম্যান্সের পরিমাপের জন্য একটি দুর্দান্ত উপায় দেয়। এটি প্রায়শই কাগজপত্র এবং ব্যাখ্যাগুলিতে আসে বলে এটি কমপক্ষে একটি অস্পষ্ট ধারণা থাকা কার্যকর যাতে তারা অনুসরণ করা আরও সহজ।
হ্যাঁ, ধারণাগুলি গুরুত্বপূর্ণ (যদিও কম তাই যখন সংস্থানগুলি এবং সময় যথেষ্ট থাকে তবে ডেটা থাকে না)। তবে ধারণাগুলি গুরুত্বপূর্ণ হলেও এগুলির আনুষ্ঠানিককরণ প্রায়শই এত গুরুত্বপূর্ণ নয় - এবং একটি মনে রাখা দরকার যে স্বরলিপি এবং পরিভাষা নিজের ধারণার মতো নয়।
সম্পাদনা:
আমি আনুষ্ঠানিকভাবে পড়াশোনা করা ব্যক্তির মতো ধারণাগুলিতে এতটা বিশদ বোঝার দাবি করব না, তবে প্রচলিত সাধারণ ধারণাগুলি কেবল অর্থবোধ করে। আমি মনে করি এটিকে আনুষ্ঠানিকভাবে অধ্যয়ন করার কোনও মূল্য নেই, তবে সেই মানটির কিছু এখনও ছাড়াই বিদ্যমান থাকতে পারে।
ধারণাগুলি প্রবর্তন করার জন্য (আনুষ্ঠানিক অধ্যয়নের বাইরে), আমি মনে করি একটি ভাল শুরু হ'ল ডেটা স্ট্রাকচারগুলিতে ওভারহেডের কত স্মৃতি রয়েছে, অ্যালগরিদমগুলি কী কী পদক্ষেপগুলিতে জড়িত, এবং কীভাবে এই বিষয়গুলি বিভিন্ন ডেটা দিয়ে পরিবর্তিত হয় সে সম্পর্কে ভাবতে উত্সাহিত করা।
এটি অনুমানমূলক পরিস্থিতি এবং পরিবর্তনগুলিও বিবেচনা করতে সহায়তা করে, যেমন গাছ যতটা সম্ভব ভারসাম্যহীন ভারসাম্য বজায় থাকলে কী ঘটে তা বিবেচনা করে, বা গাছের কতটা স্তর নোডের বেশিরভাগ অংশে হয়, বা আরও কতগুলি নোড পারে গভীরতা এক স্তর বৃদ্ধি করা হলে ধরে রাখুন। এই চিন্তাভাবনাটি সাধারণত জটিলতার দিকে তাকানোর সময় নয়, প্রোগ্রামারদের জন্য সাধারণত কার্যকর; এবং যদি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে অ্যালগরিদম এবং ডেটা স্ট্রাকচারগুলি কীভাবে সম্পাদন করে সে সম্পর্কে চিন্তাভাবনার ক্ষেত্রে এটি প্রয়োগ করা হয় যা জটিলতার আরও আনুষ্ঠানিক পরীক্ষার মতো স্বাভাবিকভাবে একই দিকে নির্দেশ করে।
O(n^2)।