Відео

спссибо:)!

:))) да, вариант с маркетплейсом мне тоже больше нравится. Спасибо за положительный отзыв. Имеете ввиду большой курс по алгоритмам?

спасибо! загуглил, надеюсь и до этого дойду:)

спасибо:)

спасибо!:)

спасибо. Про пример, имеете ввиду когда не отработал именно жадный алгоритм , или в общем?

спасибо :). Следующая книга будет о Python. Сценарий почти готов.

получается так. требует больше памяти

спасибо:)

книга хорошая:) спасибо Адитье Бхаргаве

спасибо:))

спасибо:) А я и не знал, что у Сергея есть такая опция. Сейчас посмотрел - здорово реализовано. Спасибо за идею, действительно удобно, нужно думать в этом направлении, пока вопрос времени конечно в первую очередь.

спасибо. добро пожаловать на канал:)

этот комментарий я увидел случайно спустя 9 дней, так как он нигде у меня не вылез и под видео тоже не появился. видимо у ютуба работает цензура, он не смотрел брат2 и решил, что это не цитата, а обращение:))) интересно станет комментарий видимый после моего ответа.

@ITPro-ei8cs я вижу пока что. Но могу видеть только я, наверно. Чтоб я думал, что комент не удалили

я тоже теперь вижу:)

9ой главы не будет.

@@ITPro-ei8cs что так?

Перед тем как сделать сценарий к видео, я должен иметь понимание о том, что буду рассказывать, т.е. вникнуть в вопрос, разобраться. После прочтения 9ой главы "Динамическое программирование" понимания не было:))) там автор приводит примеры, но суть, глобально о чем речь, я уловить не смог. У меня было два варианта: 1. скопировать дословно автора и его примеры. 2. взять за основу видео рассуждения из других книг. Оба варианта мне не понравились. Поэтому решил эту тему пока не затрагивать. Думаю она ещё встретится в других книгах. Мне кажется иногда в книгах некоторые главы пишут для объема, ну либо я не дорос.

@@ITPro-ei8cs Ясно...придется читать.. эх. Вот бы кто Таненбаума бы разжевал или Страуступа с Пратта..

Таненбаума планирую в перспективе разобрать. Там конечно нужно много времени.

я не делал 9ую главу и не планирую делать.

спасибо большое:)

так, загрузился:) задача со сдачей не совсем понял. цель: выдать как можно меньше монеток?

@@ITPro-ei8cs ну можно наименьшее количество монет. Но даже проверить "можно или нет" выдать этими номиналами уже жадный алгоритм не работает.

ок. понял. спасибо:)

тогда это уже будет задача о рюкзаке :) В моем примере с докладами хотел показать, что для решения одной задачи жадных алгоритмов может быть несколько

@@ITPro-ei8cs а ясно, спасибо! А что за задача о рюкзаке?

в задаче о рюкзаке имеется рюкзак и какие то предметы обладающие стоиомостью и весом. В рюкзак нельзя поместить все предметы, а только те что бы их суммарный вес не привышал допустимое значение, что бы рюкзак не порвался. Цель: собрать такой набор предметов, что бы их стоимость была максимальная. Жадный алогритм для решения такой задачи: помещать предметы в рюкзак начиная от самого дорого к самому дешевому, пока рюкзак не заполнится. По отношению к задаче в примере можно её дополнить условием: назначить баллы каждому докладу от 0 (инфоцыгане) до 10 (очень полезно). Цель: собрать как можно больше баллов. Жадный алгоритм: выбираем сначала самый важный доклад, затем в свободное время отбирается самый важный из оставшихся и т.д.

@@ITPro-ei8cs А если самый дорогой предмет тяжелый и занимает много места? И ничего больше в рюкзак не влезет? Проще положить два предмета полегче и подешевле, а стоить суммарно они будут дороже.

да все верно, ведь это жадный алгоритм: он предлагает хорошее решение, которое не обязательно является лучшим.

спасибо за совет. не подумал об этом, постараюсь учесть в следующих видео:)

@@ITPro-ei8cs А в общем все прикольно. Продолжайте в том же духе.

:)). Отлично, теперь и я буду знать, что подразумевается под методом дихотомии, если кто спросит:))

спасибо:)

Тут схожесть в задаче(классификация с использованием маркированных данных). Можешь еще Naive Bayes посмотреть, он поинтереснее чем KNN.

спасибо:)

да, точно. Спасибо.

:)

Да все верно, константы при указании сложности в О большом игнорируются. Цель О большого показать как растет количество операций в заивисимости от роста входных данных. Интересуют прежде большие числа, при которых коэфиициенты уже не играют роли. Проще говоря мы должны сконцентрироваться именно на типе роста: линейный O(n), квадратичный O(n^2), факториальный O(n!) и т.д. Детали не особо интересуют. Так например зная, что рост у нас факториальный (O(n!)), даже если мы будем делить на 100, при больших n нам это не поможет решит задачу. В главе про жадные алгоритмы в качестве такого примера задача коммивояжёра, там при значении n=17 поиск решения требует очень много времени, на столько много, что оно к тому времени уже не нужно. Итог: мы концентрируемся на типе роста, это как с транспортными средствами, когда речь идет о перемещении из точки в А в точку Б: авто быстрее велосипеда, а самолет быстрее машины. Велосипеды тоже разные, но мы обычно не уточняем его точные характеристики, когда сравниваем с машиной. Я это так вижу.

@@ITPro-ei8cs спасибо большое. суть в том, что мы пытаемся отследить тип роста по количеству операций в зависимости от количества элементов)

:)) такой опции нет, тогда никто не придет, и организаторы конференции не смогут продать билеты:)

Супер! а можете тут написать для этих трех решений жадные алгоритмы?

На практике это работает, а что там в теории?

Спасибо:)

Да, все верно, оговорка. Экспоненциальный рост 2^n. В видео же на графике указан n^2 - квадратичный рост, т.е. рост пропорционально квадрату размера входных данных. Ну Вы это и самии знаете:) Это я пояснил, что бы не вводить в заблуждение тех кто в первые с этим знакомится. Спасибо за внимательность :)

:)) да эти полки у всех есть.

посмотрел содержание книги "Дискретная математика для программистов", пожалуй тоже положу её на свою полку :)

Хорошая книга, регулярно просматриваю 😀

спасибо:)

Спасибо:)

Спасибо за комментарий:)

К сожалению последние 2 месяца были физические ограничения по работе с компом. Сейчас ситуация улучшается, надеюсь дальше таких больших пауз не будет. Следующее видео почти готово и будет в понедельник или вторник. Спасибо за поддержку :).

Как я понял 0,7 взято просто из практики, опытным путем. Главная цель соблюдение баланса между: с одной стороны затратами на памяти и с другой - издержками, которые приносят тормоза при большом количестве коллизий, тут ещё есть, где-то затраты на создание хеш-функции. Если коэффициент меньше то память расходуется сильно впустую, если больше - рост коллизий - соответственно рост тормозов в работе. В вопросе с котиками и квартирами, затраты на квартиры (на память) огромные, и первая мысль которая мне пришла: действительно коэффициент 0,7 очень неэффективен. Вторая мысль: а если поселить котиков в обувные коробки. Ну 100 коробок уже не жалко, да хоть 150 :))) Спасибо за вопрос, ради таких вопросов и стоит выкладывать видео. PS: Сделаю программку, что бы раскидать случайным образом 50, 60, 70, 80, 90 шаров по 100 ячейкам. Посмотреть долю пустых ячеек и кол-во коллизий в каждом случаях, может получим ответ.

Спасибо!

спасибо, добро пожаловать на канал:)

Спасибо:)

Вы имеете ввиду в коде примера? Так как имя функции не является ключевым словом, можно любое имя придумать, я написал через k это по-немецки, но Вы правы! лучше в именах переменных и функций использовать английские слова, поэтому понятнее было бы function. постараюсь в будущем на это обращать внимание. Спасибо за внимательность.

Спасибо за позитивный комментарий:)

Спасибо! :)

Посмотрел сейчас быструю сортировку у Алекс ОС, не понял, что можно было подумать, что я там повторил, мне до его визуала расти и расти ещё. Так что сообщение воспринимаю не иначе, как комплимент. Спасибо.

Наоборот хорошие решения НУЖНО повторять

Спасибо за коммент:)