Big O Notasyonu ile Algoritma Analizi

preview_player
Показать описание
Big O Notasyonu, her yazılım geliştiricinin mutlaka anlaması gereken bir konsept. Fakat bu konu ilk bakışta karmaşık ve kafa karıştırıcı olabilir. Hiç dert değil, bu videoda Big O Notasyonu'nu en basit ve anlaşılır şekilde ele alıyoruz! İster yeni başlamış olun, ister yılların deneyimine sahip bir geliştirici olun, Big O'nun temellerini hızlı ve etkili bir şekilde öğrenmek için bu videoyu izlemelisiniz.

Videoda aşağıdaki konuları ele alacağız:
- Big O Notasyonu'nun önemi ve ne olduğu
- Temel Big O fonksiyonları (O(1), O(n), O(n^2), vb.)
- Gerçek dünya örnekleri ile Big O'nun nasıl uygulandığı
- En yaygın algoritma ve veri yapıları için Big O analizi
- Big O'yu anlamak ve uygulamak için kullanabileceğiniz pratik ipuçları

Yani hemen videoyu izleyin ve kodlarınızı bir üst seviyeye taşımanın ilk adımını atın!

#TechBuddy
#blazor #docker #dotnet

Kanala Abone Olmayı Unutmayın!

Рекомендации по теме
Комментарии
Автор

Cidden sınırlı kaynaklar olduğunu üniversitede anlıyormuş insan. Sağ olun hocam

EmirKaanOgsarim
Автор

Okulda böyle keyifli dinlememişimdir. Emeğine sağlık hocam. Çok kıymetli işler yapıyorsunuz

eminucar
Автор

Çok güzel anlatım olmuş, elinize sağlık. Tablette de yazarak ilerlediğiniz için daha akılda kalıcı ve güzel olmuş 👏

ethemyapar
Автор

bu sadelikte dinlememistim bu konuyu. sanirim logaritma terimi korkunc geldigi icin bi onyargiyla bakiyormusum konuya. Agziniza saglik cok net ve basitlestirerek aktardiniz hocam konuyu. Gectigim ilk FAANG mulakatindan sonra size Londra'da veya gelirseniz Amsterdam'da kahve borcum olsun :))

coolerci
Автор

Çok güzel bir sunum olmuş, emeğinize sağlık 👏👏

mehmetalimergen
Автор

Quick Sort algoritmasına neden O(nlogn) dedik O(n+logn) olması gerekmez miydi orada kafam karıştı

rustyleon
Автор

16:35 gittim logaritma dersi aldim khan akademiden şimdi devam edebilirim :D

emreaka
Автор

dk 31'deki işlem yanlış değilmi n + log(n) işlemi n*log(n) yapmazkı ben mi yanlış biliyorum

glevig
Автор

siyah ekran çok güzel oluyor gözde yormuyor

SercihanEsadUsta
Автор

Teşekkürler hocam güzel videoydu. sadece Quick Sort kısmında biraz karışıklık oldu gibi ama mantığı anladım.

oguzhan
Автор

hocam yinelmeler ve çözüm metotları ile ilgili de video çekecek misniz?

developer
Автор

Emeğinize sağlık. benim şöyle bir sorum var genelde şu algoritma şu o(x) vs şeklinde diye ezberleniyor. Mesela fibonacci örneğinizde recursive şekilde yapılmış ama bakıldığı zaman en basitinden input değeri kadar bir döngüyle 2-3 değişken tutup toplayarak gitsek daha hızlı çözemez miydik? Çözebilirsek bir sonraki videolarda kötü yazılmış Big O notationlı algoritmaları, kod parçalarını düzeltme adına hangi seviyeden nereye getirdik şeklinde video çekebilir misiniz?

evoraevora
Автор

Hocam sonda işlediğimiz O(n+m) için grafikteki performans gösterim yeri O(n) ile aynı olmaz mıydı?

elimelimopelek
Автор

Çok keyifliydi . Tek sorum var biz bu yöntemi aynı tür problemi çözecek algoritmaları karşılaştırmak için mi yapıyoruz mesela bir sıralama algoritması ve insert algoritmasını karşılaştırmak saçma gibi geliyor

muhammedalisokmen
Автор

Çok güzel yere bağlandı algoritmalar 🎉

E_G_
Автор

Hocam peki Amortized Constant Time dedikleri nedir? neyi amorti ediyoruz onunda videosu gelecek mi?

Автор

Bu da pastanın kaymağı oldu teşekkürler :)

adilatman
Автор

log yazarken artık ben de lg yazıcam 😂 (her seferinde o yazmamayı başarıyorsunuz)

yasaroguzocaktan
Автор

Çok keyifliydi . Tek sorum var biz bu yöntemi aynı tür problemi çözecek algoritmaları karşılaştırmak için mi yapıyoruz mesela bir sıralama algoritması ve insert algoritmasını karşılaştırmak saçma gibi geliyor

muhammedalisokmen