100% tevredenheidsgarantie Direct beschikbaar na betaling Zowel online als in PDF Je zit nergens aan vast
logo-home
Eerder door jou gezocht
Eerder door jou gezocht
logo
Big O Notation Algorithms explained €3,70   In winkelwagen
Snel navigeren naar
Voorbeeld
  2.  
  3. Goldsmiths, University Of London (GUL)
  4.  
  5. Goldsmiths, University Of London
  6.  
  7. Introduction to Programming 1

College aantekeningen

Big O Notation Algorithms explained

 9 keer bekeken  0 keer verkocht
  • Vak
  • Introduction to Programming 1
  • Instelling
  • Goldsmiths, University Of London (GUL)
  • Boek
  • Data Structures and Algorithms in Java

A written short study into Big O Notation. How the algorithm determines how long an algorithm takes to execute- As well as enabling software engineers to determine how efficient different approaches to solving computational problems are.

Voorbeeld 1 van de 3  pagina's

Document informatie

  • 5 november 2021
  • 3
  • 2021/2022
  • College aantekeningen
  • Matthew lee king
  • Alle colleges

Onderwerpen

  • algorithms
  • software engineering
  • data structures
  • programming
  • cryptography
  • software development
  • software engineer
  • computer science

Gekoppeld boek

book image

Titel boek:

Auteur(s):

  • Uitgave:
  • ISBN:
  • Druk:

Meer samenvattingen voor studieboek

  • Memory representation
  • Advanced Programming Summary
Alles voor dit studieboek (3)

Geschreven voor

  • Goldsmiths, University of London (GUL)
  • Goldsmiths, University of London
  • Introduction to Programming 1
Alle documenten voor dit vak (1)

Verkoper

avatar-seller
noahpayne

Voorbeeld van de inhoud

Algorithms 1 - BSc Computer Science (Semester 1) - Goldsmith, University of London




Big O Notations is a way to represent how long an algorithm will take to execute. It is used to
enable a Software Engineer to determine how efficient different approaches to solving
problems are. There are 4 main common types of time complexities in Big O Notation: -




● O(1) - Constant time complexity
● O (n) - Linear time complexity
● O(log n) - Logarithmic time complexity
● O(n ^ 2) - Quadratic time complexity

O(1) CONSTANT TIME COMPLEXITY:

Constant time algorithms will always take the same amount of time to be executed. The
execution time of these algorithms is independent of the size of the input. A effective
example of O(1) time is accessing a value with an array index.
E.g Push() or pop() operations on an array.

Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:

Verzekerd van kwaliteit door reviews

Verzekerd van kwaliteit door reviews

Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!

Snel en makkelijk kopen

Snel en makkelijk kopen

Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.

Focus op de essentie

Focus op de essentie

Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!

Veelgestelde vragen

Wat krijg ik als ik dit document koop?

Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.

Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?

Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.

Van wie koop ik deze samenvatting?

Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper noahpayne. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.

Zit ik meteen vast aan een abonnement?

Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €3,70. Je zit daarna nergens aan vast.

Is Stuvia te vertrouwen?

4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)

Afgelopen 30 dagen zijn er 67474 samenvattingen verkocht

Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen

Start met verkopen
€3,70
  • (0)
  Kopen