Complete Space and Time Complexity in Data Structure and Algorithms
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評估
- 難度
- 1/5
- 預估耗時
- 1-3 小時
- 新手友好度
- 45/100
- Issue 類型
- 文件
- 描述清晰度
- 基本清楚
- 活躍度
- 冷清
研究方向
從連結的時間複雜度和空間複雜度課程資料開始。閱讀這兩份資源，並使用列出的問題檢查你對 Big O 表示法、常見複雜度、排序演算法和巢狀迴圈的理解；沒有提交步驟，因此完成意味著讀完材料並做好個人筆記。
由索引模型根據 Issue 內容生成。
描述
Link to the coursework
https://www.wscubetech.com/resources/dsa/time-complexity
Learning Objectives
- Define Big O notation
- List 8 common levels of time complexity
- Identify the time complexity of given common (named) algorithms
Why are we doing this?
This is a primer on space and time complexity. It's basically a reference guide. You do not need to memorise this information. Read through it and make notes for yourself. Make sure you can answer the following questions:
- What is Big O Notation?
- Which has a higher complexity, bubble sort or timsort?
- What's the problem with nested loops?
Complete
- https://www.wscubetech.com/resources/dsa/time-complexity
- https://www.wscubetech.com/resources/dsa/space-complexity
Maximum time in hours
3
How to get help
Share your blockers in your class channel
https://curriculum.codeyourfuture.io/guides/getting-help/asking-questions/
How to submit
No submission step. This is background reading for your own understanding.
Anything else?
Enjoy this folk dance bubble sort: https://www.youtube.com/watch?v=Iv3vgjM8Pv4
- 主要語言
- Python
- 星號
- 0
- 分支
- 61
- PR 合併指標
- 30 天內沒有已合併 PR
環境準備
- 沒有 Dockerfile 或 Docker Compose 檔案
- 有 Pull Request 範本
- 沒有貢獻指南
從這裡開始
- 先讀完整個 Issue，再讀專案的貢獻指南。
- 在 Issue 下留言說明你要接手 —— 這能避免兩個人做同樣的事。
- Fork 儲存庫，在一個分支上完成修改。
- 送出 Pull Request，並在描述裡引用這個 Issue 編號。
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