Asymptotic Bounding 101: Big O, Big Omega, \u0026 Theta (Deeply Understanding Asymptotic Analysis) | asymptotic คือ

Asymptotic Bounding 101: Big O, Big Omega, \u0026 Theta (Deeply Understanding Asymptotic Analysis)

ชมวิดีโอด้านล่าง

นอกจากการดูบทความนี้แล้ว คุณยังสามารถดูข้อมูลที่เป็นประโยชน์อื่นๆ อีกมากมายที่เราให้ไว้ที่นี่: ดูความรู้เพิ่มเติมที่นี่

Free 5Day MiniCourse: https://backtobackswe.com
Try Our Full Platform: https://backtobackswe.com/pricing
📹 Intuitive Video Explanations
🏃 Run Code As You Learn
💾 Save Progress
❓New Unseen Questions
🔎 Get All Solutions
Subscribe To Live Tech Offers: https://offerfeed.io
Join Our Coaching Service: https://backtobackswe.com/coaching
Great Resource: https://cathyatseneca.gitbooks.io/datastructuresandalgorithms/content/analysis/notations.html
Big O Cheat Sheet: http://bigocheatsheet.com
Today we will initiate a discussion on something that I have lied to you about for a very long time. This will be as simple as possible.
We will not only consider the informal definition but rather also look at the mathematical understandings behind why we call these asymptotic “bounds”.
Again, we care about this because the true colors of an algorithm can only be seen in the asymptotic nature of runtime and space.
So imagine this, we have these components:
A function T(n) which is the actual number of comparisons, swaps…just…resources an algorithm needs in terms of time or space. It is a function of n. When n changes, T(n) changes.
Our job is to classify behaviour.
A bound O( f(n) ) is the function that we choose to apply for the specific bounding.
The definitions, an example:
\”T(n) is O(f(n))\” iff for some constants c and n0, T(n) less than or equal to c f(n) for all n greater than or equal to n0
In English…this means…we can say that f(n) is a fundamental function that can upper bound T(n)’s value for all n going on forever.
We have an infinite choice for what c is.
Our constant does not change behavior, it changes \”steepness\” of the graph.
We are saying that…if I declare f(n) as an upper bound, then I can find a constant c to multiply against f(n) to ALWAYS always always keep T(n) beneath my c f(n)…T(n) will never beat c f(n) for infinite n values…hence asymptotic bounding.
If we can’t find this c then f(n) fails as an upper bound because it does not satisfy the asymptotic requirement.

So why are constants dropped?
Well…think about what we just did. The injection of the arbitrary c as a multiple onto a base function removes the need for a constant. It adds no meaning to a bound because it is conceptually already a part of the definition of what a bound is.

Big Bounds
Big O: Upper bound on an algorithm’s runtime
Theta (Θ): This is a \”tight\” or \”exact\” bound. It is a combination of Big
For example:
An algorithm taking Ω(n log n) takes at least n log n time, but has no upper limit.
An algorithm taking Θ(n log n) is far preferential since it takes at least n log n (Ω(n log n)) and no more than n log n (O(n log n)).
Big Omega (Ω): Lower bound on an algorithm’s runtime.
Little Bounds
Little o: Upper bound on an algorithm’s runtime but the asymptotic runtime cannot equal the upper bound.
There is no little theta (θ).
Little Omega (ω): Lower bound on an algorithm’s runtime but the asymptotic runtime cannot equal the lower bound.
If you can’t get an exact upper bound, try lower bounding (although it is less useful to be honest).
++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
HackerRank: https://www.youtube.com/channel/UCOf7UPMHBjAavgD0Qw5q5ww
Tuschar Roy: https://www.youtube.com/user/tusharroy2525
GeeksForGeeks: https://www.youtube.com/channel/UC0RhatS1pyxInC00YKjjBqQ
Jarvis Johnson: https://www.youtube.com/user/VSympathyV
Success In Tech: https://www.youtube.com/channel/UCvYrOAmtrx9sBzJAf3x_xw

asymptotic

ชมวิดีโอด้านล่าง

a love song, with math puns!
https://soundcloud.com/louiezong/asymptotic

Introducing Asymptotic Measures

ชมวิดีโอด้านล่าง

We know it has been a long break since we posted last. But we are back and better than ever. Check us out on https://backtobackswe.com. Also, we have a special offer for you guys. Use the promo code: YOUTO25 to get 25% off on our yearly subscription 🙂
Coming to Asymptotic analysis, it is widely used in Computer Science to describe the limiting behavior of algorithm resource use.
We look at functions to see their behavior (often to track resource consumption) when an input gets arbitrarily large (big).
But first off, what is a function? What does y = 2x mean? Let’s go way back.
It means this:
Each variable is something we are tracking. Here we track y and x. They can be anything we want them to be
y and x are intimately related by our function that we defined
Each time we gain 1 unit of x, we gain 2 units of y
x is input and y is output (Remember: we can have more than 1 input variable influencing y)
So what is y and what is x (or our series of inputs if we had more)? Whatever we want them to be.

Free 5Day MiniCourse: https://backtobackswe.com
Try Our Full Platform: https://backtobackswe.com/pricing
📹 Intuitive Video Explanations
🏃 Run Code As You Learn
💾 Save Progress
❓ New Unseen Questions
🔎 Get All Solutions Join Our Coaching Service: https://backtobackswe.com/coaching

How To Say Asymptotic

ชมวิดีโอด้านล่าง

Learn how to say Asymptotic with EmmaSaying free pronunciation tutorials.
Definition and meaning can be found here:
https://www.google.com/search?q=define+Asymptotic

สอน C/C++ EP 35 | Limit, Derivative, L’Hospital’s rule, Asymptotic Notation, Intro Big-O : CodeMeng

ชมวิดีโอด้านล่าง

สอนเขียนโปรแกรมด้วยภาษาซีและซีพลัสพลัส เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นทุกคน
สนับสนุนกำลังใจในการผลิตเนื้อหา : PromptPay : 0610688064
และโปรดให้เราได้ขอบคุณ แจ้ง Donate ที่ : http://tiny.cc/cmdonate
สอน C/C++ EP 35 | Limit, Derivative, L’Hospital’s rule, Asymptotic Notation, Intro BigO : CodeMeng
00:00 intro video
00:07 ทบทวนของเก่า
00:34 แนะนำเนื้อหา
00:53 ความหมายของ Asymptotic Analysis
01:17 เข้าใจคำว่า ลิมิต (Limit)
02:20 นิยามและเครื่องหมายของลิมิต
04:10 ลิมิตที่นำมาใช้ในคอมพิวเตอร์
05:16 ทำความรู้จักกับกราฟของฟังก์ชัน
06:53 อัตราการเติบโตและเครื่องหมายที่ควรรู้
10:02 รู้จักกับสูตรของโลปิตาล (L’Hospital’s rule)
11:15 รู้จักกับอนุพันธ์ (Derivative)
12:34 สูตรการหาอนุพันธ์ที่ใช้ในคอมพิวเตอร์
17:48 ตัวอย่างที่ 1 ของการใช้การหาอนุพันธ์กับอัตราการเติบโต
19:51 ตัวอย่างที่ 2 ของการใช้การหาอนุพันธ์กับอัตราการเติบโต
22:26 รู้จักกับชื่อเรียกในการวิเคราะห์
23:17 สัญกรณ์เชิงเส้นกำกับ (Asymptotic Notation)
23:56 รู้จักกับหน้าตาของ BigO
28:22 นิยามของ BigO
29:09 ข้อตกลงการใช้เครื่องหมายการเป็นสมาชิก
30:17 ตัวอย่างที่ 1 ของการพิสูจน์การเป็นสมาชิกใน BigO
32:14 ตัวอย่างที่ 2 ของการพิสูจน์การเป็นสมาชิกใน BigO
33:30 สรุปความเข้าใจใน BigO
34:50 ภาพสรุปของความเป็น BigO
35:51 โปรดติดตามตอนต่อไป
มีคำถาม / สอบถาม Inbox
Facebook: https://www.facebook.com/codemeng/
Messenger: https://m.me/codemeng
ช่องทางติดต่ออื่น ๆ
For work: [email protected]
หากไม่อยากพลาดคลิปใหม่ ๆ กด Subscribe
ตรงนี้ : http://tiny.cc/codemeng

นอกจากการดูหัวข้อนี้แล้ว คุณยังสามารถเข้าถึงบทวิจารณ์ดีๆ อื่นๆ อีกมากมายได้ที่นี่: ดูวิธีอื่นๆInvestement