Это не честно

¯\_(ツ)_/¯

Сет это вообще то цикл по массива

Массив точно не надо разделять на два

Сортировать его не надо тоже

Кекс, считаем сумму массива от 1 до 100 и отнимаем от суммы исходного

Это не алгоритм, а возможности языка

блд у меня горит

ВЫЙГРАЛ

а как можно посчитать сумму массива без цикла?

А сумма не в цикле считается?

Я вот тоже хз

Это уже другое

Массив точно не надо разделять на два

Сортировать его не надо тоже

ты как сумму без циклом посчитаешь АУЕ АУЕ

kek

Это уже другое )

Это просто Математика

а как можно посчитать сумму массива без цикла?

#не_оптимально

А мы инжир

Это просто Математика

Математики пидоры дискарс

Нобель был прав!

#НобельБылПрав

В общем такое у нас спрашивают на собесе

Насть а ты не хочешь векторы записать как магнитуда на косинус брынзы (феты, но санкции)

В общем такое у нас спрашивают на собесе

Ура, я прошёл!

Ура, я прошёл!

Ты уже у нас работаешь, забыл что ли?

а как можно посчитать сумму массива без цикла?

никак

никак

Никак!

В общем такое у нас спрашивают на собесе

Я бы уебал сто но он Настя

Ты уже у нас работаешь, забыл что ли?

Это на случай если уволят

Я бы уебал сто но он Настя

За что??

ну можно рекурсией, но это тот же цикл на самом деле

За что??

За то что вы там не математикой занимаетесь а кодом

Сейчас я тебе демку сделаю

За то что вы там не математикой занимаетесь а кодом

Без хорошей математической базы до такого решения не дойти!

аааааа стоооооооооп

Чтобы понять насколько больше операций

в задаче то не произвольный массив

Сейчас я тебе демку сделаю

N?

в задаче то не произвольный массив

И как тебе это поможет?

То есть 101

Сумма всех и вычитание заранее посчитанной

То есть 101

у вас да

И как тебе это поможет?

я думаю

(я не думала что щас все поругаются)

(я не думала что щас все поругаются)

(ахахаххахахахах)

Но если о(н) то проще просто перебором найти

А можно o(log n)

(ну я несколько вариантов решения предложила, что можно сделать)

А можно o(log n)

Как?

ну тут просто: считаем сумму массива, вычитаем сумму арифметической прогрессии

ну тут просто: считаем сумму массива, вычитаем сумму арифметической прогрессии

Конечно просто когда уже решили

o(n)

а вообще возможно ли за o(log n) найти?

хотя

а вообще возможно ли за o(log n) найти?

Ждём пока Алер ответит

Я пишу код

Мне с телефона текст не удобно

Но разве функция логарифма под собой не имеет цикла?

Мне с телефона текст не удобно

Тогда фото кода

Я Лине дам

Линк

Но разве функция логарифма под собой не имеет цикла?

имеет, но цикл особый

Просто телега не открыта

Ребята, есть у кого опыт пользования звуковухи asus xonar ae?

имеет, но цикл особый

Энивей цикл

а без цикла никак

и если да, то что можете сказать в сравнение с xonar dx и soundblaster z ( те, кто шарит збс)

Ребята, есть у кого опыт пользования звуковухи asus xonar ae?

Купи аирподсы и не мучайся

если в массиве на элементе с индексом i стоит элемент со значением i+1, то повторяющегося элемента в левом подмассиве точно не будет

и вот на этом можно построить o(log n) скорее всего

Купи аирподсы и не мучайся

купил sony mdr-1a на замену кракенам вчера

теперь меняю встроенный звук

и вот на этом можно построить o(log n) скорее всего

начиная с i=50, если выполняется условие, то i = 75, если не выполняется i = 25, и так далее

начиная с i=50, если выполняется условие, то i = 75, если не выполняется i = 25, и так далее

Но максимальное то о(n)

Но максимальное то о(n)

худший - o(n), средний - o(log n)

сможешь лучше - вперёд

сможешь лучше - вперёд

Я уже стою на месте

Вот зачем вы так любите ругаться

худший - o(n), средний - o(log n)

что такое ваши o(n) o(log n) в двух словах

что такое ваши o(n) o(log n) в двух словах

оценка сложности алгоритма, некий абстрактный показатель того как быстро алгоритм становится медленней с увеличением количества входных данных

и что он означает?

к примеру o(n) означает, что при увеличении количества данных в 10 раз, алгоритм будет работать примерно в 10 раз медленней

а o(n^2) означает, то при увеличении количества данных в 10 раз, алгоритм будет работать примерно в 100 раз медленней

а log n?

это лучше, чем o(n)

http://jsfiddle.net/km56s081/35/

видно что работает

а log n?

к примеру увеличение входных данных в 100 раз приведёт к замедлению примерно раза в 2

и видно что в log раз эффективнее перебора (сумма это перебор)

Не видно!