human
Qu'est-ce que c'était que Big O. L'animé. Il me confond même à ce jour. Explique comme si j'avais cinq ans.
gpt
Fondamentalement, c'est juste une façon d'évaluer la lenteur d'un algorithme (c'est-à-dire une façon de faire les choses) s'il doit faire ce qu'il fait sur un grand nombre de choses différentes. Imaginez qu'il y a deux caissières au supermarché. L'un d'eux totalise ce que vous avez à payer en regardant chaque article individuellement et en tapant son prix. S'il y a 30 articles, elle doit saisir 30 prix. Par conséquent , s'il y a * n * articles , alors elle doit saisir * n * prix . On dit que sa façon de faire est O(n ) (prononcez « grand oh de n ») . Imaginez qu'un autre caissier a une façon différente de faire les choses. Il pèse une fois votre chariot et vous facture un prix forfaitaire pour tout, en fonction du poids. Peu importe le nombre d'articles que vous avez dans votre panier, il faut le même temps pour peser vos affaires. S'il faut 1 minute pour peser votre panier, peu importe que vous ayez 10 articles ou 1000 ; cela prendra toujours une minute. Donc pour * n * items , cela prend un temps " constant " . Dans ce cas , on dit que cette façon de faire est O(1 ) ( prononcé " grand oh d' un " ) . C'est aussi parfois appelé « temps constant », puisque le temps qu'il faut reste constant même si vous avez de plus en plus d'éléments. Les informaticiens utilisent le concept « Big O » pour analyser combien de temps il faudra pour traiter les nombres en utilisant différentes méthodes. Ceci est très important en informatique, car les informaticiens doivent souvent travailler avec des millions de nombres différents à la fois, il est donc important d'utiliser les moyens les plus efficaces de traitement des données.