>> Gjuha: NĂ« rregull, kjo Ă«shtĂ« CS50.
Ky Ă«shtĂ« fundi i javĂ«s sĂ« tre, dhe nĂ« qoftĂ« se ju nuk kanĂ« pĂ«rfituar tashmĂ«,
e di se do tĂ« ketĂ« drekĂ« kjo e premte si zakonisht, ku
ju mund tĂ« gĂ«zojnĂ« bisedĂ« tĂ« mirĂ« dhe ushqimit nĂ« zjarr dhe akull
me disa nga CS50-sĂ« Stafi dhe shokĂ«t e klasĂ«s.
ShkojnĂ« nĂ« kĂ«tĂ« URL kĂ«tu.
>> Tani ju mund tĂ« kujtohet, apo ju sĂ« shpejti mund tĂ« jenĂ« tĂ« njohur me,
kĂ«to gjĂ«ra kĂ«tu, tĂ« cilat janĂ« dhĂ«nĂ« nĂ« fund
i semestrit pĂ«r shumĂ« klasa.
Libra blu ashtuquajtura provimit, nĂ« tĂ« cilĂ«n ju shkruani pĂ«rgjigjet tuaja pĂ«r provimet.
Tani unĂ« kam kĂ«tu 26 tĂ« tilla libra blu, pĂ«r secilin prej tyre
Ă«shtĂ« shkruar njĂ« emĂ«r, njĂ« pasim Z. Dhe nĂ« tĂ« vĂ«rtetĂ« emrat janĂ« aq tĂ« thjeshta, NjĂ«
pĂ«rmes Z. Dhe njĂ« nga qĂ«llimet nĂ« dorĂ« sot
do tĂ« jetĂ« pĂ«r tĂ« vazhduar Ă§farĂ« kemi filluar tĂ« hĂ«nĂ«n, e cila nuk Ă«shtĂ«
aq shumĂ« kĂ«rkuar nĂ« kodin, por me tĂ« vĂ«rtetĂ« duke kĂ«rkuar nĂ« idetĂ« dhe zgjidhjen e problemeve.
NjĂ« nga qĂ«llimet dhe premtimet e kĂ«tij kursi
Ă«shtĂ« pĂ«r tĂ« mĂ«suar se pĂ«r tĂ« menduar mĂ« shumĂ« me kujdes, mĂ« shumĂ« nĂ« mĂ«nyrĂ« metodike,
dhe pĂ«r tĂ« zgjidhur problemet nĂ« mĂ«nyrĂ« mĂ« efikase.
Dhe me tĂ« vĂ«rtetĂ«, ne mund tĂ« bĂ«jmĂ« qĂ« me tĂ« vĂ«rtetĂ« edhe pa e prekur njĂ« linjĂ« tĂ« kodit.
KĂ«shtu qĂ« unĂ« kam njĂ« Ă§ift tĂ« elefantĂ«ve kĂ«tu sot, portokalli dhe blu,
nĂ« qoftĂ« se ne mund tĂ« marrĂ« njĂ« vullnetar, ndoshta nga mĂ« larg prapa se zakonisht.
Si pĂ«r tĂ« drejtĂ« atje, vijnĂ« mĂ« poshtĂ«.
QĂ«llimi i cili do tĂ« jenĂ« tĂ« ndihmojĂ« plus administruar kĂ«tĂ« provim kĂ«tu.
Si e keni emrin?
>> Audienca: Mary Beth.
Gjuha: Mary Beth, eja lart.
MĂ« lejoni tĂ« merrni mikrofonin kĂ«tu pĂ«r ju.
GĂ«zohem qĂ« u njohĂ«m.
>> Audienca: GĂ«zohem qĂ« u njohĂ«m.
Gjuha: NĂ« rregull, kĂ«shtu qĂ« unĂ« kam kĂ«tu libra blu NjĂ« pĂ«rmes Z,
dhe unĂ« jam duke shkuar pĂ«r tĂ« pretendojĂ« se UnĂ« kam njĂ« nga studentĂ«t,
dhe ata janĂ« tĂ« ardhur nĂ« disi rastĂ«sisht nĂ« fund tĂ« njĂ« tre orĂ« bllok provimit,
kĂ«shtu qĂ« ata janĂ« duke i dhĂ«nĂ« fund deri nĂ« disa mĂ«nyrĂ« gjysmĂ« tĂ« rastit si kjo.
Tani puna juaj nĂ« vetĂ«m njĂ« moment do tĂ« be-- kjo Ă«shtĂ« nĂ« tĂ« vĂ«rtetĂ« se si ata marrin
kthyer nĂ« nĂ« fund tĂ« klasĂ«s, ka shumĂ« tĂ« ngjarĂ«.
Puna juaj tani do tĂ« jetĂ«, mjaft thjesht, pĂ«r tĂ« zgjidhur kĂ«to libra blu pĂ«r ne
nga A nĂ«pĂ«rmjet Z.
>> Audienca: Oh, kjo Ă«shtĂ« e do tĂ« marrĂ« pĂ«rgjithmonĂ«.
>> Gjuha: Dhe ne do tĂ« shikojnĂ« si ju bĂ«ni kĂ«tĂ«, nuk ka presion.
Audienca: Jo, nuk ka presion apo ndonjĂ« gjĂ«.
>> Gjuha: Dhe pĂ«r argĂ«tim, le tĂ« vĂ«nĂ« njĂ« orĂ« me zile.
>> Audienca: Pra, shumĂ« e bukur, e bukur aq shumĂ«.
>> Gjuha: UnĂ« mund tĂ« mbajnĂ« mic pĂ«r ju.
NĂ« rregull, ne kemi dyfishuar vetĂ«m shpejtĂ«sinĂ« tonĂ«.
Pra, nĂ« ndĂ«rkohĂ«, mĂ« lejoni tĂ« paraqesin Ă§farĂ« Ă«shtĂ« do tĂ« jetĂ« pyetje pĂ«r Mary Beth
Ă«shtĂ« ajo qĂ« Ă«shtĂ« duke bĂ«rĂ« ajo, se si Ă«shtĂ« ajo shkon nĂ« lidhje me zgjidhjen e kĂ«saj?
Dhe nĂ« fakt, ju nuk mund tĂ« ketĂ« menduar ndonjĂ«herĂ« pĂ«r diĂ§ka
aq e thjeshtĂ« sa, kur ju tĂ« vini up 26 libra si kjo,
tĂ« cilat kanĂ« njĂ« natyrore urdhĂ«ruar atyre.
Cili Ă«shtĂ« procesi qĂ« ju tĂ« vĂ«rtetĂ« tĂ« pĂ«rdorni?
A Ă«shtĂ« e drejtĂ« tĂ« rastit vetĂ«m picking njĂ« tĂ« parĂ« qĂ« ju shihni
dhe vĂ«nĂ« atĂ« nĂ« vendin e saj?
A e keni parĂ« tĂ« shkojĂ« nĂ« duart tuaja rreth Duke kĂ«rkuar pĂ«r njĂ« mĂ« pas duke kĂ«rkuar pĂ«r B?
A keni marrĂ« njĂ« sy nĂ« njĂ« palĂ« ato krah pĂ«r krah
dhe vetĂ«m thonĂ«, prit njĂ« minutĂ«, kjo nuk Ă«shtĂ« e drejtĂ«, dhe pastaj tĂ« bie nĂ« ujdi e rendit?
Ne pamĂ« tashmĂ« tĂ« hĂ«nĂ«n se ka njĂ« numĂ«r mĂ«nyrash
nĂ« tĂ« cilĂ«n ne mund ta bĂ«jĂ« kĂ«tĂ«, dhe me tĂ« vĂ«rtetĂ« si ne pranĂ« fund kĂ«tu,
UnĂ« do tĂ« vini re ndoshta e Ă§farĂ« Mary Beth Ă«shtĂ« duke bĂ«rĂ«.
Ne kemi njĂ« shtyllave disa me sa duket, njĂ« mĂ« tĂ« madhen, tre ato mĂ« tĂ« vogla.
>> Audienca: UnĂ« jam urdhĂ«ruar t'i kur kam gjetur dy letra
qĂ« unĂ« e di se janĂ« sĂ« bashku nĂ« njĂ« sekuencĂ«, I vĂ«nĂ« ato sĂ« bashku nĂ« mĂ«nyrĂ« qĂ« unĂ« tĂ« mos bĂ«j
duhet tĂ« shqetĂ«sohen pĂ«r mbajtjen gjurmĂ«t e njĂ« rresht tĂ« tĂ«rĂ« librash.
Ă‹shtĂ« vetĂ«m, oh, A Ă«shtĂ« i pari, UnĂ« kam marrĂ« kĂ«tĂ« rafte kĂ«tu.
Gjuha: Pra, pothuajse si njĂ« copĂ« mister qĂ«
kanĂ« formĂ«n e duhur pĂ«r tĂ« pĂ«rputhen me njĂ«ri tjetrin.
Audienca: ShumĂ« e shumĂ«, vĂ«rtet.
Gjuha: OK, e shkĂ«lqyer.
Dhe tani secili nga kĂ«to shtyllave tĂ« zgjidhet me sa duket?
>> Audienca: Po.
>> Gjuha: NĂ« rregull, NjĂ« pĂ«rmes Z. All drejtĂ«, urime, ju e bĂ«ri atĂ«.
Ju keni zgjedhjen tuaj.
Blue?
NĂ« rregull, ju falenderoj pĂ«r kĂ«tĂ«.
Pra Mary Beth ka propozuar Ă§farĂ« qasje saj ishte,
por ajo qĂ« Ă«shtĂ« njĂ« tjetĂ«r metodĂ« se si ju mund tĂ« shkoni nĂ« lidhje me klasifikim kĂ«to gjĂ«ra?
Ă‡farĂ« do tĂ« kishit bĂ«rĂ«?
Rekord tĂ« mundĂ« do tĂ« kishte qenĂ« njĂ« minutĂ« dhe 50 apo mĂ« shumĂ« sekonda,
plus ato qĂ« kam harruar pĂ«r tĂ« numĂ«ruar.
Ă‡farĂ« do tĂ« kishit bĂ«rĂ«?
Po?
Audienca: Merrni rafte.
FillojnĂ« nga fillimi.
Kontrolloni letrat tuaja.
Dhe nĂ« qoftĂ« se njĂ« krye Ă«shtĂ« mĂ« e lartĂ« se, ndoshta, ata janĂ«,
njĂ« fund Ă«shtĂ« mĂ« tĂ« lartĂ«, pastaj kaloni ato.
>> Gjuha: OK, kĂ«shtu qĂ« duke filluar nĂ« krye dhe nĂ« fund,
dhe pastaj tĂ« punojnĂ« nĂ« rrugĂ«n tuaj brendshĂ«m si kjo, shkĂ«mbejnĂ« ato?
OK, kĂ«shtu qĂ« pak tĂ« ngjashme nĂ« frymĂ« tĂ« flluskĂ« lloji,
por duke zgjedhur ekstremet jo palĂ« ngjitur.
Por tĂ« shkurtĂ«r tĂ« tij Ă«shtĂ« se nuk ka me siguri njĂ« bandĂ« e mĂ«nyra tĂ« ndryshme
ne mund tĂ« bĂ«jmĂ« kĂ«tĂ«, dhe sinqerisht, unĂ« mendoj se ju lloj
adoptuar njĂ« qasje Ă§ift, apo jo?
Ju bĂ«rĂ« lloj tĂ« katĂ«r shtyllave tĂ« renditur, dhe pastaj nĂ« mĂ«nyrĂ« efektive shkrirĂ« ato sĂ« bashku.
Dhe kjo Ă«shtĂ«, guxoj tĂ« them, njĂ« tjetĂ«r teknikĂ« krejt.
Ju nuk e trajtojnĂ« atĂ« si njĂ« grumbull i madh, ju ndarĂ« problemin nĂ« katĂ«r quads,
nĂ« qoftĂ« se ju do, dhe pastaj disi shkrirĂ« ato nĂ« fund.
>> Pra, le tĂ« marrin nĂ« konsideratĂ«, nĂ« fund tĂ« fundit, si tjetĂ«r ne mund tĂ« bĂ«jmĂ« kĂ«tĂ«.
Ne formalizuar nocionin i flluskĂ« renditjes herĂ« tĂ« fundit,
dhe kujtojnĂ« flluskĂ« lloj ishte njĂ« algorithm qĂ« ne visualized
me tetĂ« nga shokĂ«t e klasĂ«s tuaj deri kĂ«tu, nĂ« dukje tĂ« renditura rastĂ«sisht nĂ« fillim.
Dhe ne pastaj vendosi pairwise, nĂ«se dy elemente janĂ« jashtĂ« rendit,
thjesht bie nĂ« ujdi tyre.
Pra, katĂ«r dhe dy janĂ« qartĂ« nga e rendit,
kĂ«shtu ata tĂ« dy shokĂ«t e klasĂ«s kaloi pozicionet.
Dhe pastaj kemi pĂ«rsĂ«ritur me katĂ«r dhe gjashtĂ«, pastaj gjashtĂ« dhe tĂ« tetĂ«, nĂ« Ă§do pĂ«rsĂ«ritje,
duke lĂ«vizur nĂ« tĂ« djathtĂ«.
>> Pra, duke pasur parasysh tetĂ« njerĂ«z, sa pairwise Krahasimet e bĂ«ra unĂ« kĂ«tĂ«, ndĂ«rsa nĂ« kĂ«mbĂ« nga
majta nĂ« tĂ« djathtĂ« nĂ« njĂ« pĂ«rsĂ«ritje tĂ« tillĂ«?
Sa krahasime?
ShtatĂ«, e drejtĂ«?
Sepse nĂ« qoftĂ« se ka tetĂ« njerĂ«zit por ju keni palĂ«
ata dhe ju mbani lĂ«viz njĂ« hop nĂ« tĂ« djathtĂ«,
ju nuk jeni do tĂ« ketĂ« tetĂ« krahasime, sepse ju nuk mund tĂ« krahasohen
njĂ« element kundĂ«r vetvetes, ose ajo do tĂ« vetĂ«m tĂ« jetĂ« i kotĂ«, kĂ«shtu qĂ« ju keni shtatĂ«.
Ose mĂ« nĂ« pĂ«rgjithĂ«si, nĂ« qoftĂ« se ne kemi n njerĂ«z, ne
bĂ«jĂ« n minus 1 krahasime me flluskĂ« lloji.
>> Pra, le tĂ« konsiderojmĂ« tani se sa e mirĂ« apo flluskĂ« keq lloj tĂ« vĂ«rtetĂ« ishte, dhe tĂ« pĂ«rpiqemi
pĂ«r tĂ« dhĂ«nĂ« vetes fjalorin me e cila pĂ«r tĂ« algoritme tĂ« kritikuar si kjo,
dhe sĂ« shpejti tonat.
Pra kalimin e parĂ« pĂ«rmes lloj flluskĂ«, hera e parĂ«
Kam ecur nga e majta nĂ« tĂ« djathtĂ« nĂ«pĂ«r fazĂ«, mori me n minus 1 krahasime.
Dhe kjo do tĂ« jetĂ« e mia njĂ«si tĂ« masĂ«s, e drejtĂ«?
UnĂ« kam qenĂ« lloj i folur dhe shĂ«titĂ«s, disi tĂ« shpejtĂ«, disi i ngadaltĂ«,
kĂ«shtu duke numĂ«ruar numrin tim tĂ« sekonda nuk Ă«shtĂ« veĂ§anĂ«risht e thĂ«nĂ«,
por numĂ«rimi numrin e operacionet qĂ« kam bĂ«rĂ« tĂ« hĂ«nĂ«n,
krahasuar dy njerĂ«z, qĂ« ndihet si njĂ« njĂ«si e bukur e masĂ«s.
>> Pra, n minus 1 hapa pĂ«r herĂ« tĂ« parĂ«, por pastaj Ă§farĂ« ndodhi pas kĂ«saj?
Ă‡farĂ« Ă«shtĂ« njĂ« kokĂ« e njĂ« tĂ« kaluar pĂ«rmes njĂ« listĂ« ndryshe shtĂ«piake i pa klasifikuar?
Ă‡farĂ« mund tĂ« thoni nĂ« lidhje me elementin qĂ« ishte tĂ« gjithĂ« rrugĂ«n atje?
Po?
Kjo ishte elementi mĂ« i madh, e drejtĂ«?
Numri tetĂ«, edhe pse ajo filluar kĂ«tu, Ă§do herĂ« qĂ« unĂ«
krahasuar atĂ« kundĂ«r njĂ« fqinj, ajo mbajti
bubbling deri nĂ« tĂ« djathtĂ« anĂ«n e listĂ«s.
Dhe me tĂ« vĂ«rtetĂ«, kjo Ă«shtĂ« ajo ku algorithm merr emrin e vet.
>> Tani nga kjo logjikĂ«, sa krahasimet duhet ta bĂ«jĂ« nĂ« tĂ« dytĂ«n
UnĂ« tĂ« bĂ«jĂ« qĂ« tĂ« kalojĂ« nga e majta nĂ« tĂ« djathtĂ«?
n minus 2, e drejtĂ«?
Ajo thjesht do tĂ« jetĂ« humbur kohĂ«n time nĂ«se unĂ« mbani krahasuar tetĂ« kundĂ«r dikujt
tjetĂ«r, sepse ne tashmĂ« e dimĂ« ajo ishte nĂ« vendin e duhur.
Pra, kjo Ă«shtĂ« pak e njĂ« optimization, kĂ«shtu qĂ« tĂ« kalojĂ« e ardhshme
do tĂ« jetĂ« plus n minus dy hapa, ku n Ă«shtĂ« numri i njerĂ«zve.
Tani ju mund tĂ« lloj tĂ« nxjerrim, madje edhe nĂ« qoftĂ« se ju nuk jeni njĂ« shkencĂ«tar kompjuteri,
se si kjo pĂ«rfundon.
NĂ« fund tĂ« kĂ«tij algoritmi, me sa duket ju keni marrĂ« vetĂ«m njĂ« krahasim i majtĂ«.
Ju duhet tĂ« lloj tĂ« rregulluar fillimi i listĂ«s nĂ« rastin e dy
dhe njĂ« janĂ« jashtĂ« rendit dhe duhet tĂ« jetĂ« njĂ« dhe dy,
kĂ«shtu qĂ« kjo fundeve jashtĂ« nĂ« plus 1 Krahasimi i formĂ«s sĂ« prerĂ«.
>> Tani dot, dot, dot lloj valĂ«ve Ă«shtĂ« duart nĂ« disa nga juicier detaje,
por le tĂ« vetĂ«m tĂ« shkojnĂ« pĂ«rpara dhe tĂ« thjeshtojĂ«.
NĂ«se ju kujtohet nga lartĂ« shkollĂ«, sinqerisht, njĂ« shumĂ« prej jush
kishin libra tĂ« matematikĂ«s qĂ« kishin njĂ« mashtrojnĂ« pak fletĂ«
pĂ«r tĂ« mbuluar para ose mbuluar mbrapa qĂ« ju tregoi
summations Ă§farĂ« seri si kjo nĂ« fund tĂ« fundit shtuar deri.
NĂ« rastin e pĂ«rgjithshĂ«m, nĂ« qoftĂ« se ju keni njĂ« variabĂ«l si n, dhe nĂ« tĂ« vĂ«rtetĂ« kjo,
nĂ« qoftĂ« se keni shikuar tuaj Libri i math shkollĂ«s sĂ« vjetĂ«r,
ju do tĂ« shihni se kjo nĂ« tĂ« vĂ«rtetĂ« shton deri nĂ« kĂ«tĂ« shumĂ« kĂ«tu,
n herĂ« n minus 1 tĂ« gjitha tĂ« ndara nga 2.
KĂ«shtu qĂ« tani pĂ«r tani mĂ« lejoni vetĂ«m tĂ« pĂ«rcaktojnĂ« kjo Ă«shtĂ« e vĂ«rtetĂ«, kĂ«shtu qĂ« pĂ«r njĂ« hap tĂ« besimit,
kjo Ă«shtĂ« ajo qĂ« kjo pĂ«rmbledh deri nĂ«, dhe ne mund tĂ«
tĂ« provojĂ« se nĂ« njĂ« rast mĂ« tĂ« pĂ«rgjithshĂ«m.
Por tani le tĂ« zgjerohet kĂ«tĂ«.
Pra, le tĂ« shumĂ«fishohen kĂ«tĂ«, kĂ«shtu qĂ« Ă«shtĂ« e n katror, â€‹â€‹minus n, tĂ« gjithĂ« tĂ« ndarĂ« nga 2.
Kjo Ă«shtĂ« me tĂ« vĂ«rtetĂ« katror n, ndarĂ« nga 2, minus n mbi 2,
kĂ«shtu qĂ« Ă«shtĂ« e gjitha e bukur dhe interesante.
Por Ă§farĂ« ndodh nĂ«se ne tani plug-nĂ« vlerĂ«?
Supozoni se unĂ« nuk kanĂ« tetĂ« njerĂ«z, por thonĂ« se njĂ« milion.
Dhe njĂ« milion vetĂ«m pĂ«r shkak kjo Ă«shtĂ« njĂ« numĂ«r goxha i madh,
le tĂ« plug atĂ« in dhe tĂ« shikoni se Ă§farĂ« ndodh.
Pra, nĂ«se unĂ« plug njĂ« milion nĂ« atĂ« formulĂ« UnĂ« jam duke shkuar pĂ«r tĂ« marrĂ« njĂ« milion katror,
ndarĂ« nga 2, minus njĂ« milion, ndarĂ« nga 2.
Tani Ă§farĂ« po qĂ« do tĂ« barabartĂ«?
Pra 500 miliardĂ«, minus 500.000.
Dhe nĂ« qoftĂ« se unĂ« tĂ« bĂ«jĂ« nĂ« fakt qĂ« matematikĂ« jashtĂ«, qĂ« do tĂ« thotĂ«
se zgjidhja e njĂ« milion njerĂ«zit me lloj flluskĂ«
mund tĂ« marrĂ« mĂ« 499.999.500.000 hapa ose krahasimet nĂ« fund,
ne jemi vetĂ«m nxjerrjen.
>> Kjo ndihet shumĂ« e ngadaltĂ«, por sinqerisht matur njĂ« kontribut tĂ« veĂ§antĂ«
si kjo, nuk Ă«shtĂ« e gjitha qĂ« domethĂ«nĂ«se.
Por nĂ« tĂ« vĂ«rtetĂ« ai nuk sugjeron se si n merr mĂ« tĂ« mĂ«dha dhe mĂ« tĂ« madhe, ky algoritĂ«m
lloj ndihet keq dhe mĂ« keq, apo ju me tĂ« vĂ«rtetĂ«
fillojnĂ« tĂ« ndjejnĂ« dhimbjen e qĂ« exponentiation, se n katror,
qĂ« pĂ«rbĂ«n deri shumĂ« shpejt.
Dhe ky detaj nuk Ă«shtĂ« humbur nĂ« njerĂ«z, nĂ« fakt
disa vjet mĂ« parĂ« njĂ« senator tĂ« caktuar i cili ishte fushata, u ul pĂ«r njĂ« intervistĂ«
me Eric Google Schmidt, CEO nĂ« atĂ« kohĂ«,
dhe u kundĂ«rshtua me njĂ« pyetje ashtu si ne jemi duke eksploruar sot.
Le tĂ« bĂ«jmĂ« njĂ« vĂ«shtrim.
>> [VIDEO Playback]
>> -Senator, Ju jeni kĂ«tu nĂ« Google, dhe unĂ« si
pĂ«r tĂ« menduar e presidencĂ«s si njĂ« intervistĂ« pĂ«r punĂ«.
Tani, Ă«shtĂ« e vĂ«shtirĂ« pĂ«r tĂ« marrĂ« njĂ« punĂ« si president,
dhe ju jeni duke kaluar nĂ«pĂ«r masa tĂ« rrepta tani.
Ă‹shtĂ« gjithashtu e vĂ«shtirĂ« pĂ«r tĂ« marrĂ« njĂ« punĂ« nĂ« Google.
Ne kemi pyetje, dhe ne bĂ«jnĂ« pyetje kandidatĂ«t tanĂ«,
dhe kjo Ă«shtĂ« nga Larry Schwimmer.
What-- ju djema mendoni se unĂ« jam shaka, ajo Ă«shtĂ« e drejtĂ« kĂ«tu.
Cila Ă«shtĂ« mĂ«nyra mĂ« efikase pĂ«r tĂ« zgjidhur njĂ« milion numra tĂ« plotĂ« 32-bit?
>> -Well--
>> -Me Fal, maybe--
>> Jo, jo, jo.
UnĂ« mendoj se lloj flluskĂ« do tĂ« jetĂ« mĂ«nyra e gabuar pĂ«r tĂ« shkuar.
>> -Come NĂ«, i cili i tha atij kĂ«tĂ«?
UnĂ« nuk e shoh kompjuter shkenca nĂ« sfond tuaj.
>> -We've Mori spiunĂ« tona nĂ« atje.
>> OK, le tĂ« kĂ«rkojĂ« njĂ« tjetĂ«r pyetje intervistĂ«.
>> [VIDEO END rishikim]
>> Gjuha: Pra, duke folur pĂ«r numra specifike edhe pse,
nuk do tĂ« jetĂ« mbi tĂ« gjitha qĂ« tĂ« dobishme.
Kjo nuk Ă«shtĂ« njĂ« mĂ«sim i jetĂ«s qĂ« flluskĂ« lloj, duke pasur parasysh njĂ« milion inputeve,
mund tĂ« marrin deri nĂ« 500 miliardĂ« hapa.
Ju nuk mund tĂ« vĂ«rtetĂ« tĂ« pĂ«rgjithĂ«soj shumĂ« nĂ« mĂ«nyrĂ« efektive nga se
dhe tĂ« marrin vendime tĂ« mira tĂ« projektimit kur shkruani programe.
Pra, le tĂ« pĂ«rqĂ«ndrohet edhe pse nĂ« atĂ« se si ne mund tĂ« thjeshtojĂ« kĂ«tĂ« rezultat.
>> KĂ«shtu qĂ« unĂ« e kam theksuar nĂ« tĂ« verdhĂ« kĂ«tu rezultat i n katror ndarĂ« nga 2,
kĂ«shtu qĂ« njĂ« milion katror ndarĂ« me 2, dhe pastaj
UnĂ« e kam theksuar se Ă§farĂ« pĂ«rgjigje i fundit ishte
dikur ne zbritet off ndarĂ« n me 2.
Dhe kĂ«rkesa unĂ« jam duke shkuar pĂ«r tĂ« bĂ«rĂ« tani Ă«shtĂ«, kush kujdeset dreq nĂ«se ju zbres off
a n vjetĂ«r pak mbi 2 kur i pari pjesĂ« e kĂ«saj formule Ă«shtĂ« aq shumĂ« mĂ« e madhe?
Ajo dominon tjera Termi, n katror ndarĂ« nga 2
Ă«shtĂ« aq shumĂ« mĂ« e madhe, nĂ« mĂ«nyrĂ« tĂ« qartĂ«, si n merr e madhe si njĂ« milion,
se a ka me tĂ« vĂ«rtetĂ« njĂ« ndryshim tĂ« madh nĂ« nĂ« fund tĂ« ditĂ«s nĂ« mes tĂ« 500 miliardĂ«
dhe 499.999.500.000?
Jo me tĂ« vĂ«rtetĂ«.
Dhe kĂ«shtu qĂ« ajo qĂ« ne jemi duke shkuar pĂ«r bĂ«ni si shkencĂ«tarĂ«t kompjuter Ă«shtĂ«
injorojĂ« ato terma mĂ« tĂ« ulĂ«t e rendit dhe tĂ« marrĂ« diĂ§ka si kjo dhe tĂ« vĂ«rtetĂ«
vetĂ«m tĂ« lehtĂ«suar atĂ« tĂ« term qĂ« do tĂ« rĂ«ndĂ«si.
Sa mĂ« i madh vendos tonĂ« tĂ« dhĂ«nave tĂ« merrni, aq mĂ« e madhe Bazat e tĂ« dhĂ«nave tona tĂ« marrĂ«, faqet web mĂ« shumĂ«
ne kemi pĂ«r tĂ« kĂ«rkuar, mĂ« tĂ« miq keni nĂ« Facebook.
>> Si n merr mĂ« tĂ« madhe, ne jemi me tĂ« vĂ«rtetĂ« do tĂ« kujdesen pĂ«r mĂ« tĂ« madhe
Termi nĂ« Ă§do analizĂ« tĂ« tillĂ« tĂ« performancĂ«s algoritme tonĂ«.
Dhe unĂ« jam duke shkuar pĂ«r tĂ« thĂ«nĂ«, ju e dini se Ă§farĂ«, flluskĂ« lloj Ă«shtĂ« nĂ« rendin e O tĂ« madhe,
nĂ« mĂ«nyrĂ« tĂ« n katror.
Kjo nuk Ă«shtĂ« saktĂ«sisht n katror siĂ§ kemi parĂ«,
por qĂ« me tĂ« vĂ«rtetĂ« kujdeset pĂ«r ato terma mĂ« tĂ« vogla,
dhe sinqerisht, qĂ« me tĂ« vĂ«rtetĂ« kujdeset nĂ«se ne ndani me 2?
Kjo Ă«shtĂ« vetĂ«m njĂ« faktor konstant.
Dhe Ă«shtĂ« 500 miliardĂ« kundrejt 250 miliardĂ« vĂ«rtetĂ« se i madh i njĂ« marrĂ«veshje?
UnĂ« mund vetĂ«m tĂ« presim njĂ« vit, le laptop tim fjalĂ« pĂ«r fjalĂ«
tĂ« marrĂ« dy herĂ« mĂ« shpejt nĂ« hardware, dhe atĂ« gjĂ« e diferencĂ«s
vetĂ«m shkon larg natyrisht me kalimin e kohĂ«s.
>> Ajo qĂ« ne intereson Ă«shtĂ« shprehja, pjesa
e shprehjes qĂ« do tĂ« ndryshojnĂ« si tĂ« dhĂ«na jonĂ« merr mĂ« tĂ« mĂ«dha.
Dhe me tĂ« vĂ«rtetĂ«, nĂ« botĂ«n e vĂ«rtetĂ«, kjo Ă«shtĂ« ajo qĂ« po ndodh gjithnjĂ« e mĂ«
Ă«shtĂ« inputet pĂ«r problemet tona dhe tĂ« algoritme janĂ« tĂ« bĂ«het mĂ« e madhe.
Pra, O i madh do tĂ« jetĂ« simbol, simbol asymptotic, qĂ« ne vetĂ«m
pĂ«rdorin si shkencĂ«tarĂ«t kompjuterike pĂ«r tĂ« pĂ«rshkruar performancĂ«s, ose koha drejtimin,
e nje algoritmi.
KĂ«shtu qĂ« ne mund tĂ« krahasohen algoritme nĂ« kompjuterĂ« tĂ« ndryshĂ«m shkruara
nga njerĂ«z tĂ« ndryshĂ«m, duke pĂ«rdorur disa metrikĂ« krejtĂ«sisht tĂ« ngjashme
si numri i krahasimeve tĂ« jeni duke e bĂ«rĂ«, ose ndoshta numrin e kĂ«mbime
ju jeni duke bĂ«rĂ«.
>> Ajo qĂ« ne nuk jemi duke shkuar pĂ«r akuzĂ« Ă«shtĂ« sasia e kohĂ«s
qĂ« kalon nĂ« orĂ«n nĂ« mur mĂ«nyrĂ« tipike.
Ajo qĂ« ne nuk jemi duke shkuar pĂ«r t'u shqetĂ«suar rreth Ă«shtĂ« se sa memorie
ju jeni duke pĂ«rdorur sot nĂ« paktĂ«n, edhe pse kjo Ă«shtĂ«
tjetĂ«r burim ne mund matur.
Ne jemi duke shkuar pĂ«r tĂ« pĂ«rpiqen pĂ«r tĂ« bazojnĂ« analizat tona nĂ« vetĂ«m operacionet themelore, ato,
sinqerisht, qĂ« ju mund tĂ« shihni mĂ« me sy.
Pra, me diĂ§ka si O madh tĂ« n katror, â€‹â€‹unĂ« pretendojnĂ« se o tĂ« n katror
Ă«shtĂ« njĂ« kufi i sipĂ«rm nĂ« tĂ« ashtuquajturat drejtimin kohĂ«n e flluskĂ« lloji.
Me fjalĂ« tĂ« tjera, nĂ« qoftĂ« se ju donte tĂ« thonĂ« se nuk ka
ky kufi i sipĂ«rm pĂ«r sa hapa njĂ« algoritmi mund tĂ« marrĂ«,
ajo do tĂ« jetĂ« nĂ« O madh tĂ« n katror nĂ« kĂ«tĂ« rast, njĂ« kufi i sipĂ«rm.
>> Ă‡ka nĂ«se unĂ« nĂ« vend tĂ« ndryshojĂ« histori tĂ« mos jetĂ« nĂ« lidhje flluskĂ« lloji,
por pĂ«r kĂ«tĂ« kufi i sipĂ«rm.
A mund tĂ« mendoni pĂ«r njĂ« algoritmi qĂ« ne i kemi shikuar tashmĂ«
cilit kufirin maksimal, maksimale masĂ« e kohĂ«s apo operacioneve,
do tĂ« thuhet qĂ« do tĂ« kufizohet nga n, njĂ« funksion linear,
jo njĂ« katror qĂ« Ă«shtĂ« lakuar?
Ă‡farĂ« Ă«shtĂ« njĂ« algoritmi qĂ« gjithmonĂ« merr jo mĂ« shumĂ«
se si hapat N, ose Hapa 2n, apo hapa 3n?
Po?
>> Audienca: Gjetja Numri mĂ« i madh nĂ« njĂ« listĂ«?
>> Gjuha: Perfect, duke gjetur numri mĂ« i madh nĂ« njĂ« listĂ«.
NĂ«se unĂ« jam duke dhĂ«nĂ« njĂ« listĂ« tĂ« njerĂ«zit pĂ«r shembull,
secili i cili Ă«shtĂ« duke zhvilluar njĂ« numĂ«r, Ă§farĂ« Ă«shtĂ« numri maksimal
hapash duhet tĂ« marrĂ« mua, njĂ« person i arsyeshĂ«m i zgjuar,
pĂ«r tĂ« gjetur personin mĂ« tĂ« madhe nĂ« kĂ«tĂ« listĂ«?
n, e drejtĂ«?
Sepse nĂ« rastin mĂ« tĂ« keq, kur mund tĂ« jetĂ« vlera mĂ« e madhe?
E drejta, tĂ« gjitha rrugĂ«n nĂ« fund.
Pra, nĂ« rastin mĂ« tĂ« keq sipĂ«rme tĂ« detyruar, unĂ« mund
kanĂ« pĂ«r tĂ« shkuar gjatĂ« gjithĂ« rrugĂ«s mbi kĂ«tu dhe tĂ« jetĂ« si,
oh, kĂ«tu Ă«shtĂ« numri tetĂ«, apo Ă§farĂ«do qĂ« vlerĂ« tĂ«.
Tani ajo vetĂ«m do tĂ« ishte budallallĂ«k nĂ« qoftĂ« se unĂ« do mbajtur, e drejtĂ«?
Duke kĂ«rkuar pĂ«r elemente gjithnjĂ« e mĂ« shumĂ« nĂ« qoftĂ« se i fundit prej tyre Ă«shtĂ« atje?
Pra me siguri, n Ă«shtĂ« njĂ« kufi i sipĂ«rm.
UnĂ« nuk kam nevojĂ« pĂ«r tĂ« marrĂ« mĂ« shumĂ« hapa se kaq.
>> Pra, Ă§farĂ« nĂ«se nĂ« vend tĂ« kĂ«saj kam propozuar qĂ« ka algoritme nĂ« kĂ«tĂ« botĂ« qĂ«
kanĂ« njĂ« kohĂ« running qĂ« Ă«shtĂ« kufizohet nga O madh tĂ« log n, hyni n?
Ku kemi parĂ« kĂ«tĂ« mĂ« parĂ«?
Po?
>> Audienca: NĂ« problemin librin e telefonit?
Gjuha: Ashtu si problemin librin e telefonit.
Cili ishte masĂ« e si shumĂ« kohĂ« ose sa lotĂ«t e punon
mori mua pĂ«r tĂ« gjetur dikĂ« si Mike Smith nĂ« librin e telefonit?
Ne pretendoi se ishte log n, dhe edhe nĂ«se tĂ« panjohur ose ajo Ă«shtĂ« e
njĂ« mjegullt pak atĂ« qĂ« njĂ« logaritmi apo eksponent ishte,
vetĂ«m mos harroni se log n pĂ«rgjithĂ«sisht referohet procesit,
nĂ« kĂ«tĂ« rast, e ndarĂ« diĂ§ka nĂ« gjysmĂ« pĂ«rsĂ«ri, dhe pĂ«rsĂ«ri,
dhe pĂ«rsĂ«ri, dhe pĂ«rsĂ«ri, tĂ« tilla qĂ« tĂ« merr gjithnjĂ« e mĂ« tĂ« vogla si ju bĂ«ni kĂ«tĂ«.
>> Pra, hyni i referohet n, i sigurt, pĂ«r shembull librin e telefonit,
pĂ«r kĂ«rkim binar nĂ« teori, kur ne kishte dyert virtuale nĂ« bord,
ose kur Sean ishte kĂ«rkoni pĂ«r diĂ§ka.
NĂ«se ai kishte pĂ«rdorur kĂ«rko binar, hyni n do tĂ« ishte e sipĂ«rme tĂ« lidhura nga sa
Koha qĂ« merr.
Por ato algoritme qĂ« u zhvillua nĂ« Identifikohu n supozohet Ă§farĂ« detaj kyĂ§?
Kjo listĂ« Ă«shtĂ« renditur, e drejtĂ«?
Algorithm juaj Ă«shtĂ« e gabuar nĂ«se input juaj nuk zgjidhet,
por ju jeni duke pĂ«rdorur diĂ§ka si kĂ«rkim binar
sepse ju mund tĂ« kĂ«rcejnĂ« drejtĂ« mbi elementin
pa e kuptuar se Ă«shtĂ« me tĂ« vĂ«rtetĂ« atje.
>> Tani Ă§farĂ« mund tĂ« thotĂ« kjo, o tĂ« madh tĂ« njĂ«?
Kjo nuk do tĂ« thotĂ« se algoritmi tuaj merr njĂ« dhe vetĂ«m njĂ« hap,
ai thjesht do tĂ« thotĂ« ajo merr njĂ« Numri i vazhdueshĂ«m i hapave.
Ndoshta Ă«shtĂ« 1, ndoshta Ă«shtĂ« 10, ndoshta Ă«shtĂ« 1000,
por kjo Ă«shtĂ« e pavarur nga madhĂ«sia e problemit.
Pa marrĂ« parasysh se sa e madhe n Ă«shtĂ«, njĂ« algorithm Koha konstante
gjithmonĂ« merr numĂ«r tĂ« njĂ«jtĂ« tĂ« hapave.
Pra, Ă§farĂ« mund tĂ« jetĂ« njĂ« algoritmi kemi folur ose vetĂ«m
intuitive qĂ« vjen pĂ«r ju qĂ« gjithmonĂ« shkon nĂ« tĂ« ashtuquajturin kohĂ« tĂ« vazhdueshme?
Po?
>> Audienca: Add dy numra.
Gjuha: Add dy numra, 2 plus 2 Ă«shtĂ« e barabartĂ« me 4, bĂ«het.
KĂ«shtu qĂ« mund tĂ« punojnĂ«, Ă§farĂ« tjetĂ«r?
Si nĂ« lidhje me botĂ«n e mĂ« reale, vĂ«rtet?
>> Audienca: Gjetja GjĂ«ja e parĂ« nĂ« njĂ« listĂ«.
Gjuha: Gjetja e parĂ« element nĂ« njĂ« listĂ«, i sigurt.
Ne kemi qenĂ« nĂ« tĂ« vĂ«rtetĂ« duke folur rreth vargjeve tashmĂ«,
si mendoni ju merrni nĂ« Elementi i parĂ« nĂ« njĂ« grup,
pa marrĂ« parasysh se sa kohĂ« array Ă«shtĂ« nĂ« kodin e C?
Ju vetĂ«m pĂ«rdorni si kllapa zero simbol, bam, ju jeni atje.
Dhe vĂ«rtet vargjeve, si njĂ« mĂ«njanĂ«, MbĂ«shtetja diĂ§ka e njohur pĂ«rgjithĂ«sisht
si qasje tĂ« rastit, e gjallĂ« kujtesĂ«s, sepse ju mund tĂ« fjalĂ« pĂ«r fjalĂ«
hidhen nĂ« Ă§do vend njĂ«.
Ne mund ta bĂ«jmĂ« kĂ«tĂ« edhe mĂ« thjesht ne mund tĂ« Rewind nĂ« javĂ« zero
kur ne e bĂ«mĂ« Scratch.
Sa kohĂ« u desh pĂ«r thonĂ« bllok nĂ« Scratch pĂ«r tĂ« ekzekutuar?
VetĂ«m koha e konstante, e drejtĂ«?
Thuaj diĂ§ka, thonĂ« diĂ§ka, kjo nuk ka rĂ«ndĂ«si
si Scratches mĂ«dha botĂ«rore Ă«shtĂ«, Ă«shtĂ« gjithmonĂ« do tĂ« marrĂ« tĂ« njĂ«jtĂ«n sasi e kohĂ«s
tĂ« thjesht tĂ« thonĂ« diĂ§ka.
>> Pra, kjo Ă«shtĂ« koha konstante, por ajo qĂ« Ă«shtĂ« flip side?
NĂ«se kjo ishte e sipĂ«rme caqeve, Ă§ka nĂ«se ne duam
pĂ«r tĂ« pĂ«rshkruar kufijtĂ« mĂ« tĂ« ulĂ«t e algoritmeve tona running kohĂ«?
Pothuajse njĂ« rast mĂ« tĂ« mirĂ« potencialisht, nĂ« qoftĂ« se ju do,
edhe pse kĂ«to terma do tĂ« mund tĂ« aplikojnĂ« pĂ«r tĂ« mirĂ« raste, raste mĂ« tĂ« rĂ«nda, rastet mesatare mĂ« shumĂ«
nĂ« pĂ«rgjithĂ«si, por le tĂ« vetĂ«m tĂ« pĂ«rqĂ«ndrohet mĂ« tĂ« mĂ«dhenj tĂ« ulĂ«ta nĂ« pĂ«rgjithĂ«si.
Ă‡farĂ« Ă«shtĂ« njĂ« algoritmi qĂ« ka njĂ« detyruar tĂ« ulĂ«t i hapa n,
apo hapa 2n, apo hapa 3n?
Disa faktor hapa n, qĂ« Ă«shtĂ« e saj mĂ« tĂ« ulĂ«t i lidhur.
Po?
>> Audienca: Bubble lloj?
>> Gjuha: Bubble lloj merr ju hapa n minimalisht, pse?
Pse Ă«shtĂ« se?
Pse duhet qĂ« tĂ« fillojĂ« pĂ«r tĂ« ardhur tek ju intuitive, jo edhe nĂ« qoftĂ« se ajo bĂ«n vetĂ«m
ende?
Po?
>> Audienca: [padĂ«gjueshme].
Gjuha: PikĂ«risht.
NĂ« skenarin mĂ« tĂ« mirĂ« tĂ« mundshĂ«m tĂ« lloj flluskĂ«, dhe njĂ« shumĂ« e algoritmeve,
nĂ« qoftĂ« se unĂ« ju dorĂ« tetĂ« persona tĂ« cilĂ«t janĂ« tĂ« renditura tashmĂ«,
kjo do tĂ« ishte qesharake pĂ«r ju, algorithm,
pĂ«r tĂ« shkuar mbrapa dhe me radhĂ« mĂ« shumĂ« se njĂ« herĂ«, drejtĂ«?
Sepse sa mĂ« shpejt qĂ« ju ecin nĂ«pĂ«r lista njĂ« herĂ«,
ju duhet tĂ« kuptojnĂ«, oh, kam bĂ«rĂ« asnjĂ« kĂ«mbime, kjo listĂ« Ă«shtĂ« e renditura, dalje.
Por qĂ« do tĂ« ju merr n hapa.
>> Dhe anasjelltas, Ă§farĂ« Ă«shtĂ« njĂ« tjetĂ«r mĂ«nyrĂ« e tĂ« menduarit nĂ« lidhje me tĂ«?
Bubble lloj Ă«shtĂ« njĂ« omega, mĂ«nyrĂ« qĂ« tĂ« flasin, e n,
sepse nĂ« qoftĂ« se ju shikoni nĂ« mĂ« pak se n elemente, Ă§farĂ«
Ă«shtĂ« Ă§Ă«shtje themelore atje?
Ju nuk e di nĂ«se Ă«shtĂ« e renditura, tĂ« drejtĂ«.
Ne njerĂ«zit shikim mund tĂ« nĂ« tetĂ« njerĂ«zit dhe tĂ« jetĂ« si, oh, Ă«shtĂ« e renditura,
qĂ« nuk ka marrĂ« mua n hapa, por ajo e bĂ«ri.
SytĂ« tuaj, edhe pse ju lloj e kanĂ« njĂ« fushĂ« e madhe e vizionit,
ju shikuar nĂ« tetĂ« elementeve, ju shikuar nĂ« tetĂ« njerĂ«z,
qĂ« Ă«shtĂ« tetĂ« hapa nĂ« mĂ«nyrĂ« efektive.
Dhe vetĂ«m nĂ« qoftĂ« se tĂ« ecja gjithĂ« Lista mund ta kuptojnĂ«, po, tĂ« renditura.
NĂ« qoftĂ« se unĂ« tĂ« ndaluar nĂ« gjysmĂ« tĂ« rrugĂ«s duke menduar, tĂ« gjithĂ« tĂ« drejtĂ«, Ă«shtĂ« e renditura goxha deri tani,
Ă§farĂ« janĂ« shanset nuk Ă«shtĂ« renditur?
Kjo nuk algoritme do tĂ« jetĂ« e saktĂ«.
Mund tĂ« jetĂ« mĂ« i shpejtĂ«, por tĂ« pasakta.
>> Deri tani ne kemi njĂ« mĂ«nyrĂ« pĂ«r tĂ« pĂ«rshkruar njĂ« kufi mĂ« tĂ« ulĂ«t,
dhe ajo qĂ« pĂ«r herĂ« tĂ« vazhdueshĂ«m?
Ă‡farĂ« Ă«shtĂ« njĂ« algoritmi qĂ« ka njĂ« mĂ« tĂ« ulĂ«t lidhur me kohĂ«n e saj drejtimin e njĂ«?
1 hap, 2 hapa, 10 hapa, por konstante, tĂ« pavarur nga n,
MadhĂ«sia e input?
Po, nĂ« shpinĂ«.
>> Audienca: printf?
Gjuha: Ă‡farĂ« Ă«shtĂ« ajo?
Audienca: printf?
Gjuha: printf.
OK, i sigurt.
Pra, ajo merr njĂ« numĂ«r tĂ« caktuar tĂ« hapave.
Dhe unĂ« duhet tĂ« now-- tani qĂ« ne jemi duke folur nĂ« lidhje me kodin C
dhe nuk Scratch, diĂ§ka si tĂ« themi, me printf,
ne duhet tĂ« fillojĂ« tĂ« marrĂ« tĂ« kujdesshĂ«m.
Sepse printf merr input, kjo Ă«shtĂ« njĂ« varg,
dhe vargjet e teknikisht kanĂ« gjatĂ«si.
Pra, nĂ« qoftĂ« se ne tani duam tĂ« marr pĂ«r ju, nĂ«se ju nuk do mend,
teknikisht ne mund tĂ« argumentojnĂ« se printf ka marrĂ« njĂ« kontribut ndryshueshme gjatĂ«si,
dhe me siguri ajo mund tĂ« marrĂ« mĂ« shumĂ« koha pĂ«r tĂ« shkruar njĂ« varg kĂ«tĂ« kohĂ«,
se kjo kohĂ«.
>> Pra, Ă§farĂ« po tĂ« kemi parasysh vetĂ«m klasifikim dhe kĂ«rkoni shembuj?
Po nĂ« lidhje me Mike Smith nĂ« telefon libĂ«r, ose kĂ«rko binar nĂ« pĂ«rgjithĂ«si?
NĂ« rastin mĂ« tĂ« mirĂ«, Ă§farĂ« mund tĂ« ndodhĂ«?
I hapur librin e telefonit dhe, bam, ka numĂ«r Mike Smith.
UnĂ« mund tĂ« telefononi atĂ« menjĂ«herĂ«.
>> Mori njĂ« hap, ndoshta dy hapa, por njĂ« numĂ«r tĂ« vazhdueshĂ«m tĂ« hapave
nĂ«se kam fat.
Dhe sinqerisht, ne pamĂ« nĂ« E hĂ«nĂ« shok klase tuaj
tĂ« merrni mjaft me fat dy herĂ« nĂ« njĂ« rresht.
Dhe kjo ishte me tĂ« vĂ«rtetĂ« konstante herĂ« nĂ« njĂ« mĂ«dhenj tĂ« ulĂ«t
nĂ« algorithm nĂ« fjalĂ« pĂ«r gjetjen e Numri 50 prapa ato mbyllen
dyert.
>> Tani, si njĂ« mĂ«njanĂ«, nĂ« qoftĂ« se ju tĂ« zbuloni qĂ« tĂ« dy O i madh, kufi i sipĂ«rm,
dhe omega, mĂ« tĂ« ulĂ«t i lidhur, janĂ« njĂ« nĂ« njĂ«jtĂ«, qĂ«
Ă«shtĂ« njĂ«jtĂ« formulĂ« nĂ« kllapa, ju gjithashtu mund tĂ«
thonĂ«, vetĂ«m tĂ« jetĂ« i zbukuruar, se diĂ§ka Ă«shtĂ« nĂ« theta
e n apo theta e disa vlera tĂ« tjera.
Kjo thjesht do tĂ« thotĂ« kur i madh O dhe omega janĂ« njĂ«jtĂ«.
Tani ajo qĂ« pĂ«r pĂ«rzgjedhjes lloj?
Le tĂ« pĂ«rdorim kĂ«tĂ« fjalor tĂ« ri.
NĂ« pĂ«rzgjedhjes lloj, cilat ishin ne duke bĂ«rĂ« pĂ«rsĂ«ri, dhe pĂ«rsĂ«ri, dhe pĂ«rsĂ«ri?
UnĂ« kam qenĂ« duke shkuar mbrapa dhe me radhĂ« pĂ«rmes lista, duke kĂ«rkuar pĂ«r tĂ« cilĂ«t?
NumĂ«r mĂ« tĂ« vogĂ«l.
>> Pra, si shumĂ« hapa, se si shumĂ« krahasime bĂ«ri I
duhet tĂ« bĂ«ni nĂ« mĂ«nyrĂ« qĂ« tĂ« kuptoj se kush element vogĂ«l nĂ« lista ishte?
n minus 1, e drejtĂ«?
Sepse nĂ« qoftĂ« se unĂ« vetĂ«m tĂ« fillojĂ« me atĂ« qĂ« unĂ« jam dhĂ«nĂ« dhe unĂ« tĂ« fillojnĂ« tĂ« krahasuar atĂ«,
pastaj atĂ« apo tĂ« saj, atĂ« tĂ« ose tĂ« saj, atĂ« apo tĂ« saj, unĂ«
vetĂ«m mund palĂ« elemente bashku n minus 1 herĂ«.
Pra, zgjedhja lloj mĂ«nyrĂ« tĂ« ngjashme merr n minus 1 hapa pĂ«r herĂ« tĂ« parĂ«.
>> Sa hapa nuk Ă«shtĂ« marrĂ« mua pĂ«r tĂ« gjeni elementin e dytĂ« mĂ« tĂ« vogĂ«l?
n minus 2, sepse unĂ« jam duke u memec nĂ« qoftĂ« se unĂ« mbaj duke kĂ«rkuar nĂ« tĂ« njĂ«jtit njerĂ«z
pĂ«rsĂ«ri nĂ« qoftĂ« se unĂ« e kam zgjedhur tashmĂ« atĂ« apo tĂ« saj dhe vĂ«nien e tyre nĂ« vendin e tyre.
Dhe hapi i tretĂ«, n minus 3, atĂ«herĂ« n minus 4.
Ne e kemi parĂ« kĂ«tĂ« model para, dhe nĂ« tĂ« vĂ«rtetĂ«
Zgjedhja lloj tĂ« ngjashme ka njĂ« lidhje tĂ« lartĂ«
e n katror nĂ«se ne bĂ«jmĂ« deri atĂ« pĂ«rmbledhje.
Ajo qĂ« Ă«shtĂ« mĂ« e ulĂ«t i detyruar, zgjedhja lloj i saj?
Minimalisht, sa kohĂ« duhet pĂ«rzgjedhje lloj tĂ« marrĂ«, si ne definuar atĂ« tĂ« hĂ«nĂ«n?
PropozojĂ« dy opsione.
Ndoshta Ă«shtĂ« n, si mĂ« parĂ«.
Ndoshta kjo Ă«shtĂ« katror n, si tĂ« tani Ă«shtĂ« si kufi i sipĂ«rm.
>> Audienca: katror n.
Gjuha: n katror.
Pse?
>> Audienca: Sepse ju keni pĂ«r tĂ« pĂ«rcaktuar [e padĂ«gjueshme].
>> Gjuha: PikĂ«risht.
TĂ« paktĂ«n siĂ§ e pĂ«rcaktuar pĂ«rzgjedhjes lloj se ishte mjaft naive, do tĂ« mbajĂ«,
gjeni elementin mĂ« tĂ« vogĂ«l.
Shko pĂ«rsĂ«ri, gjeni elementin mĂ« tĂ« vogĂ«l.
Nuk ka asnjĂ« lloj optimization nĂ« atje qĂ«
mund tĂ« mĂ« lejoni tĂ« ndĂ«rpresin shtatzĂ«ninĂ« pas vetĂ«m n apo mĂ« shumĂ« hapa.
Pra me tĂ« vĂ«rtetĂ«, zgjedhja lloj, omega e n katror.
>> Po nĂ« lidhje me llojin e hyrjes, ku unĂ« u qĂ« I Ă«shtĂ« dhĂ«nĂ«, dhe pastaj unĂ« plopped atĂ«
ose tĂ« saj nĂ« vendin e duhur?
Pastaj kam vazhduar pĂ«r personin e dytĂ«, plopped atĂ« nĂ« vendin e duhur.
Pastaj personi tjetĂ«r, plopped atĂ« apo tĂ« saj nĂ« vendin e duhur.
Vini re se kjo Ă«shtĂ« shumĂ« e lineare, mĂ«nyrĂ« qĂ« tĂ« flasin.
UnĂ« jam njĂ« vijĂ« e drejtĂ«, unĂ« jam mos shkuar mbrapa dhe me radhĂ«,
UnĂ« kurrĂ« nuk kam shikuar prapa tĂ« vĂ«rtetĂ«, por se Ă§farĂ« po ndodh, kur kam futur atĂ«
ose saj nĂ« fillim tĂ« lista si ne e bĂ«mĂ« tĂ« hĂ«nĂ«n?
Ă‡farĂ« po ndodh?
Po?
Audienca: [padĂ«gjueshme].
Gjuha: Po, se ishte kapur, e drejtĂ«?
Ju mund tĂ« kujtojnĂ« nga shokĂ«t e klasĂ«s tuaj, nĂ«se ata
janĂ« duke bĂ«rĂ« Ă§do lĂ«vizje me kĂ«mbĂ«t e tyre, qĂ« ishte njĂ« operacion.
Pra, nĂ«se do tĂ« kishte tre persona kĂ«tu dhe personi i ri i takonte rruga atje,
nĂ« njĂ« fazĂ« tĂ« gjatĂ« si kjo, i sigurt, ai ose ajo mund tĂ« shkojĂ« vetĂ«m deri nĂ« fund.
Por nĂ« qoftĂ« se ne jemi duke menduar pĂ«r njĂ« kompjuter dhe njĂ« koleksion tĂ« kujtesĂ«s,
kĂ«ta njerĂ«z janĂ« duke shkuar qĂ« tĂ« ketĂ« pĂ«r tĂ« riorganizimi mbi
pĂ«r tĂ« bĂ«rĂ« vend pĂ«r atĂ« person.
Dhe kĂ«shtu qĂ« n minus 1 shufflings, n minus 2 shufflings, n
minus 3 shufflings Ă«shtĂ« vetĂ«m lloj i ndodh pas meje, nuk para meje
si mĂ« parĂ«, nĂ« njĂ« kuptim.
Tani si njĂ« mĂ«njanĂ«, dhe si ju mund tĂ« keni parĂ« nĂ« internet
nĂ« qoftĂ« se ju filloni poking rreth nĂ« lidhje me llojet, ka ato kaq shumĂ« tĂ« ndryshme
atje, disa prej tyre mirĂ« se tĂ« tjerĂ«t.
NĂ« tĂ« vĂ«rtetĂ«, bogosort Ă«shtĂ« njĂ« qĂ« Ă«shtĂ« lloj i argĂ«tim tĂ« kĂ«rkoni.
Bogosort merr njĂ« sĂ«rĂ« numra ose thonĂ« se njĂ« kuvertĂ« tĂ« kartave,
rastĂ«sisht lĂ«vizjet e tyre, dhe kontrollon nĂ«se ata janĂ« tĂ« renditura.
Dhe nĂ«se jo, e bĂ«n atĂ« pĂ«rsĂ«ri.
NĂ«se jo, e bĂ«n atĂ« pĂ«rsĂ«ri.
TepĂ«r tĂ« trashĂ«.
>> Dhe me tĂ« vĂ«rtetĂ«, nĂ« qoftĂ« se ju lexoni si artikull Wikipedia,
pseudonimi i tij Ă«shtĂ« lloj budalla.
Kjo pĂ«rfundimisht do tĂ« punojĂ«, me shpresĂ«, duke pasur kohĂ« tĂ« mjaftueshme,
por se sasia e kohĂ«s mund tĂ« marrĂ« shumĂ« kohĂ«.
Pra, nĂ«se unĂ« mund tĂ«, le tĂ« me shpejtĂ«si tĂ« gjĂ«rave nga shembull Mary Beth-sĂ« mĂ« parĂ«,
duke pasur disa elemente mĂ« shumĂ«, por dy procesorĂ« mĂ« shumĂ«.
Dy njerĂ«z, nĂ«se ju nuk do mend bashkuar me mua.
Si pĂ«r 1 gjatĂ« kĂ«tu, dhe le tĂ« go-- askush mbi atje?
Askush atje?
OK.
Ju me tĂ« zeza shirt, po, vijnĂ« mĂ« poshtĂ«.
NĂ« rregull, si e ke emrin?
>> Audienca: Peter.
>> Gjuha: Ă‡farĂ« Ă«shtĂ« ajo?
>> Audienca: Peter.
Gjuha: Peter, David, nice to meet you.
NĂ« rregull, ne kemi PjetĂ«r kĂ«tu, nĂ« qoftĂ« se ju duan tĂ« vijnĂ« mbi tryezĂ« mbi kĂ«tu.
Dhe si e ke emrin?
>> Audienca: Elena.
Gjuha: Elena.
OK, nice to meet you.
Elena takuar Pjetrin.
Peter, Elena.
Dhe ne do tĂ« duhet Andrew deri kĂ«tu, si edhe, ju lutem.
Dhe sfida juaj Ă«shtĂ« duke shkuar tĂ« jetĂ« pĂ«r tĂ« zgjidhur njĂ« kuvertĂ« tĂ« kartave.
Dhe nĂ« qoftĂ« se tĂ« panjohura, kuvertĂ« e kartave tĂ« duhet nĂ« fund tĂ« fundit
tĂ« zgjidhet njĂ« diĂ§ka tĂ« vogĂ«l si kjo ku ne do tĂ« bĂ«jmĂ« klubet, atĂ«herĂ«
e maĂ§, atĂ«herĂ« zemrat dhe diamante, nga ACE si njĂ«,
tĂ« gjithĂ« rrugĂ«n deri te mbreti.
>> Kartat UnĂ« jam duke shkuar pĂ«r tĂ« ju jap do tĂ« jetĂ« 52 nĂ« sasi.
Ne jemi duke shkuar pĂ«r tĂ« nĂ« mĂ«nyrĂ« tĂ« ngjashme Ora ju, nĂ« vetĂ«m njĂ« moment.
Ne jemi duke shkuar pĂ«r tĂ« hedhur Andrew deri nĂ« ekran kĂ«tu,
nĂ« mĂ«nyrĂ« qĂ« tĂ« shikojnĂ« si ju bĂ«ni kĂ«tĂ«.
Dhe nĂ« mĂ«nyrĂ« qĂ« e gjithĂ« kjo Ă«shtĂ« edhe mĂ« e dukshme,
kĂ«to janĂ« kartat e kam marrĂ« nĂ« Amazon.
Pra, ata janĂ« tashmĂ« tĂ« rastĂ«sishme renditura, dhe ne jemi duke shkuar nĂ« kohĂ« ju.
Dhe ne jemi duke shkuar pĂ«r mbani atĂ« tĂ« vĂ«rtetĂ« kĂ«tĂ« herĂ«,
kĂ«shtu qĂ« ne jemi duke shkuar pĂ«r tĂ« pĂ«rpiqen pĂ«r tĂ« ju presion sepse pĂ«rndryshe kjo do tĂ« merrni lodhshme
shpejt.
NĂ«se ju mund tĂ« vazhdojĂ« pĂ«r tĂ« zgjidhur 52 elemente sĂ« bashku nĂ«pĂ«rmjet disa mjeteve, tani.
>> Dhe pĂ«rsĂ«ri, si ne shikojnĂ« kĂ«to djema bĂ«ni Ă§farĂ«, nĂ« fund
do tĂ« prodhojĂ« njĂ« e qartĂ« rezultat, mendoj se pĂ«r tĂ« vĂ«rtetĂ«
se si ata po secili duke bĂ«rĂ« atĂ«, se si ju mund tĂ« pĂ«rshkruajnĂ« atĂ«.
Sepse pĂ«rsĂ«ri, kĂ«to janĂ« tĂ« gjitha proceseve, algoritme
qĂ« kemi marrĂ« pĂ«r tĂ« dhĂ«nĂ« si njĂ« njeri.
Por ndoshta ju keni pasur gjatĂ« intuita, shumĂ« kohĂ« para jush edhe
menduar pĂ«r marrjen e njĂ« klasĂ« shkenca kompjuterike ju
mund tĂ« ketĂ« pasur intuitĂ« me e cila pĂ«r tĂ« zgjidhur probleme si kjo.
Por sapo ju njohin modelet dhe tĂ« fillojnĂ«
pĂ«r tĂ« formalizuar hapat me tĂ« cilat ju jeni zgjidhjen e kĂ«tyre problemeve,
ju do tĂ« gjeni se ju mund tĂ« zgjidhin shumĂ« mĂ« interesante dhe shumĂ« mĂ« tepĂ«r komplekse
Problemet shpejt.
Pra, dikush nga publiku, Ă§ka Ă«shtĂ« tĂ« paktĂ«n njĂ« element i algoritmin
se ata janĂ« duke pĂ«rdorur kĂ«tu?
>> Audienca: [padĂ«gjueshme]
Gjuha: Ă‡farĂ« Ă«shtĂ« ajo?
Audienca: By kostum.
Gjuha: By kostum.
Pra, sĂ« pari ata janĂ« clustering gjithĂ« diamantĂ«t bashku
me sa duket, tĂ« gjithĂ« zemrat sĂ« bashku me sa duket,
dhe kĂ«shtu me radhĂ«, pa respekt pĂ«r numrat nĂ« kartat.
Dhe tani ata duket, pĂ«r shembull, qĂ« do tĂ« zgjidhja e tyre sipas numrit.
ShumĂ« mirĂ«.
>> NĂ« rregull, kĂ«shtu qĂ« Ă§farĂ« do tĂ« tĂ« jetĂ« hapi i fundit pastaj kĂ«tu?
Pasi ne kemi katĂ«r kostume tĂ« renditura, ajo qĂ« nuk kemi nevojĂ« tĂ« bĂ«jmĂ« pĂ«r tĂ« katĂ«r shtyllave
nĂ« mĂ«nyrĂ« qĂ« tĂ« arrihet njĂ« renditura kuvertĂ«, mjaft e thjesht?
Pra, ne kemi nevojĂ« pĂ«r tĂ« bashkojĂ« ato pĂ«rsĂ«ri.
>> Pra, ka njĂ« ide interesante qĂ« pĂ«rsĂ«ri, guxoj tĂ« them, Ă«shtĂ« shumĂ« intuitiv edhe
nĂ« qoftĂ« se ju nuk mund tĂ« keni shuplakĂ« se lloj i etiketĂ«s mbi tĂ«.
Ky nocion themelor i ndarjes problemi jo nĂ« gjysmĂ«n e kĂ«saj kohe,
por tĂ« paktĂ«n nĂ« katĂ«r pjesĂ«.
Zgjidhja e shumĂ« e shumĂ« Problemet krejtĂ«sisht identike
ne izolimin e njĂ«ri tjetrit, dhe pastaj bashkimi rezultatet.
Dhe, e shkĂ«lqyer, bĂ«rĂ«.
NĂ« rregull, njĂ« raund i madh e duartrokitje, nĂ« qoftĂ« se ne mund tĂ«.
>> [Duartrokitje]
>> Gjuha: UnĂ« nuk kam asnjĂ« ide se Ă§farĂ« ju do tĂ« bĂ«jnĂ« me kĂ«to, por kĂ«tu ju shkoni.
Thank you so much.
Pra, le tĂ« shohim, dy minuta dhe tetĂ« sekonda,
nĂ« qoftĂ« se ju dĂ«shironi pĂ«r tĂ« sfiduar miqtĂ« tuaj.
Ă‡farĂ« atĂ«herĂ« do tĂ« tĂ« jetĂ« njĂ« tĂ« marrĂ« larg nga kjo
qĂ« ne tĂ« mund tĂ« levave nĂ« pĂ«rgjithĂ«si?
E pra, mendoni pĂ«rsĂ«ri nĂ« ky grup i numrave,
dhe mendoj se mbrapa tani pĂ«r disa nga pseudokod ne kemi shkruar nĂ« tĂ« kaluarĂ«n,
dhe kjo ishte pseudokod pĂ«r zgjidhjen e problemit libĂ«r telefon.
Ku nĂ« pseudokod I renditura njĂ« mĂ«nyrĂ« mĂ« metodike
pĂ«r tĂ« pĂ«rshkruar se si unĂ« e bĂ«ri njĂ« shumĂ« intuitiv algorithm njeriut i ndarĂ« nĂ« telefon
Libri nĂ« gjysmĂ«, e pĂ«rsĂ«ris, e pĂ«rsĂ«ris, e pĂ«rsĂ«ris, derisa tĂ« gjej dikĂ« si Mike Smith,
nĂ« qoftĂ« se ai Ă«shtĂ« me tĂ« vĂ«rtetĂ« nĂ« librin e telefonit.
>> Por unĂ« lloj pĂ«rdorur atĂ« qĂ« unĂ« do tĂ« thĂ«rrasĂ« njĂ« qasje shumĂ« pĂ«rsĂ«ritĂ«s kĂ«tu,
nĂ« njoftimin e veĂ§antĂ« e linjĂ«s 8 dhe linjĂ« 11.
KĂ«to janĂ« dĂ«shmi tĂ« njĂ« pĂ«rsĂ«ritĂ«s qasje, njĂ« qasje looping,
sepse kjo Ă«shtĂ« pikĂ«risht sjellje qĂ« nxisin.
Ato linja tĂ« dy thonĂ« se shkojnĂ« nĂ« lloj linjĂ« tre, dhe ju mund tĂ«
mendojnĂ« pĂ«r se nĂ« tuaj sy mendjen e si njĂ« lak.
Kjo ju Ă«shtĂ« thĂ«nĂ« qĂ« tĂ« kthehen deri nĂ« hap tre dhe tĂ« pĂ«rsĂ«ritur, pĂ«rsĂ«ri, dhe pĂ«rsĂ«ri,
dhe pĂ«rsĂ«ri.
>> Por Ă§farĂ« nĂ«se ne levave njĂ« ide kyĂ§e kĂ«tu se ne e bĂ«mĂ« jo hera e fundit,
dhe do tĂ« thjeshtojĂ« linjĂ« 8 dhe Linja 11 dhe fqinjĂ«t e tyre
pasi vetĂ«m kjo, nĂ« tĂ« verdhĂ«.
Kjo nuk Ă«shtĂ« krejtĂ«sisht shkurtimin pseudokod shumĂ«,
por Ă«shtĂ« rrĂ«njĂ«sisht ndryshon natyra e algorithm time.
Ajo qĂ« unĂ« jam tani duke thĂ«nĂ« nĂ« hapin 7, nĂ« hapin 10,
Ă«shtĂ« pĂ«r tĂ« kĂ«rkuar pĂ«r Mike nĂ« tĂ« njĂ«jtĂ«n mĂ«nyrĂ« tĂ« saktĂ«,
por vetĂ«m nĂ« tĂ« majtĂ« gjysma apo gjysmĂ« e drejtĂ«.
>> Pra, me fjalĂ« tĂ« tjera, nĂ« qoftĂ« se UnĂ« tĂ« fillojĂ« nga njĂ« hap,
bie nĂ« librin e telefonit, e hapur pĂ«r mes e librin e telefonit, shikoni nĂ« emrat,
nĂ«se Smith Ă«shtĂ« nĂ« mesin Emri-sĂ«, thirrje Mike, tjetĂ«r
nĂ«se Smith Ă«shtĂ« parĂ« nĂ« libĂ«r, hap shtatĂ« kĂ«rkoni pĂ«r Mike nĂ« gjysmĂ«n e majtĂ« tĂ« librit.
Por kjo lloj ndjehet si Ă«shtĂ« e lĂ«nĂ« mua varur, e drejtĂ«?
NĂ« tĂ« verdhĂ«, Ă«shtĂ« njĂ« udhĂ«zim, por si mund tĂ«
kĂ«rkoni pĂ«r Mike nĂ« tĂ« majtĂ« gjysma e librit tĂ« telefonit?
Ku mund ta ketĂ« njĂ« Algoritmi me tĂ« cilin unĂ«
mund tĂ« kĂ«rkoni pĂ«r dikĂ« si Mike Smith?
E pra, kjo Ă«shtĂ« na ndezur nĂ« fytyrĂ«.
UnĂ« mund tĂ« vĂ«rtetĂ« tĂ« pĂ«rdorni tĂ« njĂ«jtĂ«n gjĂ« e saktĂ« Programi nĂ« mĂ«nyrĂ« efektive duke shkuar deri nĂ« krye
pĂ«rsĂ«ri dhe ri-running tĂ« njĂ«jtĂ«n gjĂ« e kodit.
>> Pra, edhe pse kjo duhet tĂ« ndjehen tĂ« si pak e njĂ« pĂ«rkufizimi ciklike
ku ju jeni duke iu pĂ«rgjigjur dikujt pyetje nga vetĂ«m lloj i kĂ«rkuar
njĂ«jtĂ«n pyetje pĂ«rsĂ«ri, si pse, pse, pse?
Realiteti Ă«shtĂ« sepse ne kemi koduar vĂ«shtirĂ« njĂ« Ă§ift tĂ« linjave tĂ« veĂ§anta, hap i 4,
cila Ă«shtĂ« njĂ« nĂ«se, dhe hapi 12, e cila Ă«shtĂ« efektivisht njĂ« tjetĂ«r degĂ«,
sepse ne kemi ato e masave tĂ« pĂ«rkohshme, ky algoritĂ«m do tĂ« pĂ«rfundojĂ« nĂ« qoftĂ« se ne
gjeni Mike, ose nĂ« qoftĂ« se ne nuk bĂ«jmĂ«.
Por nĂ« hap 7 dhe 10 tani, ne kemi atĂ« qĂ« ne do tĂ« thĂ«rrasĂ« njĂ« algoritmi rekursive.
Dhe recursion Ă«shtĂ« me tĂ« vĂ«rtetĂ« njĂ« ide e fuqishme qĂ« Ă«shtĂ« njĂ« mendje pak lakimi nĂ« fillim,
qĂ« ne tani mund tĂ« aplikojnĂ« si nĂ« vijim.
>> Merge lloj do tĂ« jetĂ« lloj i fundit qĂ« shohim, tĂ« paktĂ«n nĂ« klasĂ« formalisht.
Dhe kjo Ă«shtĂ« krejtĂ«sisht e ndryshme nga ato tre tĂ« fundit, dhe sigurisht
katĂ«r fundit nĂ« qoftĂ« se ne tĂ« pĂ«rfshijĂ« bogosort.
Ja pseudokod pĂ«r merge lloj.
Kur nĂ« tĂ« dhĂ«nat e elementeve n, dhĂ«nĂ« kĂ«shtu njĂ« grup i madhĂ«sisĂ« n, nĂ«se n Ă«shtĂ« mĂ« pak se 2,
kthehen.
Pra, pse nuk kam se mendje e shĂ«ndoshĂ« kontrolloni parĂ«?
Ă‡farĂ« Ă«shtĂ« implikimi nĂ« qoftĂ« se unĂ« ju dorĂ« njĂ« grup gjatĂ«sia e tĂ« cilit n Ă«shtĂ« mĂ« pak se 2?
Ă‹shtĂ« renditura tashmĂ«, natyrisht, e drejtĂ«?
Sepse lista ose ka njĂ« element, qĂ« Ă«shtĂ« trivially
renditura pĂ«r shkak se Ă«shtĂ« e vetmja gjĂ« atje.
Ose, Ă«shtĂ« e madhĂ«sisĂ« zero qĂ« do tĂ« thotĂ« nuk ka asgjĂ« pĂ«r tĂ« zgjidhur, kĂ«shtu nga natyra
ajo Ă«shtĂ« e renditura.
Ka vetĂ«m asgjĂ« tĂ« keqe aty.
Pra, kjo Ă«shtĂ« i ashtuquajturi rasti ynĂ« bazĂ«.
>> Kjo Ă«shtĂ« e ngjashme nĂ« frymĂ« me atĂ« qĂ« ne e bĂ«mĂ« me Mike.
NĂ«se Mike-sĂ« nĂ« librin e telefonit, e quajnĂ« atĂ«.
NĂ«se ai nuk Ă«shtĂ« aty, tĂ« heqĂ« dorĂ«.
Kjo Ă«shtĂ« njĂ« tĂ« ashtuquajtur rasti bazĂ«, pĂ«r tĂ« siguruar ky algoritmi nĂ« fund tĂ« ditĂ«s
do tĂ« ndalet nĂ« rrethana tĂ« caktuara.
>> Por kĂ«tu Ă«shtĂ« hap i besimit tani, tjetĂ«r, lloj gjysmĂ«n e majtĂ« tĂ« elementeve,
pastaj lloj tĂ« drejtĂ«n gjysma e elementeve,
dhe pastaj bashkojĂ« gjysmave tĂ« renditura.
Dhe kĂ«tu Ă«shtĂ« ku ai ndjehet si ne jemi copping jashtĂ«.
UnĂ« e kam pyetur ju pĂ«r tĂ« zgjidhur n elemente, dhe unĂ« jam i
duke thĂ«nĂ«, OK, e atĂ« nga zgjidhja la dhe klasifikim tĂ« drejtĂ«.
Por unĂ« jam duke thĂ«nĂ« njĂ« tĂ« tillĂ« gjĂ« tjetĂ«r, dhe kjo
Ă«shtĂ« tema kryesore duket nĂ« intuitĂ« deri mĂ« tani,
ka ky hap i tretĂ« i bashkimit.
TĂ« cilat edhe pse tĂ« duket kĂ«shtu memec nĂ« shpirt,
si vetĂ«m tĂ« bashkojĂ« gjĂ«ra sĂ« bashku, duket
tĂ« jetĂ« njĂ« hap i rĂ«ndĂ«sishĂ«m drejt reassembly e dy problemeve qĂ«
u ndanĂ« nĂ« fund tĂ« fundit nĂ« gjysmĂ«.
>> Pra shkrihen lloj, le ta bĂ«jmĂ« kĂ«tĂ«, nĂ« qoftĂ« se ju do tĂ« humor mua, me njĂ« demonstrim mĂ« shumĂ«,
vetĂ«m qĂ« tĂ« kemi disa numrat pĂ«r tĂ« punuar me tĂ«.
A mund tĂ« shkĂ«mbejnĂ« tetĂ« stresin topa pĂ«r tetĂ« njerĂ«z?
NĂ« rregull, si nĂ« lidhje me ju tre, ju katĂ«r nĂ« kĂ«tĂ« seksion, pesĂ«, gjashtĂ«, dhe le tĂ«
e 7, 8, eja lart.
OK, po OK.
Minus 8, atje ne do tĂ« shkojmĂ«, plus 1.
Excellent.
TĂ« gjitha tĂ« vijĂ« tĂ« drejtĂ« nĂ« dorĂ«, le tĂ« shpejt ju jap numrat.
Numri dy, numri tre, numĂ«r katĂ«r, numĂ«r pesĂ«, gjashtĂ«, shtatĂ« dhe tetĂ«.
UnĂ« e bĂ«ri tetĂ« saktĂ« kĂ«tĂ« kohĂ«.
>> OK, kĂ«shtu qĂ« tĂ« shkojnĂ« pĂ«rpara nĂ« qoftĂ« se ju mund tĂ«, dhe le tĂ« zgjidhur nĂ« mĂ«nyrĂ« origjinale
qĂ« kemi pasur dje cila dukej si kjo, nĂ« qoftĂ« se ju nuk do mend.
Dhe le tĂ« bĂ«jĂ« atĂ« para tĂ« tabelĂ«s.
NĂ« rregull, kĂ«shtu qĂ« bashkohen lloj.
Kjo Ă«shtĂ« ajo ku ajo do pĂ«r tĂ« marrĂ« lloj i interesante,
sepse unĂ« duket tĂ« jetĂ« duke i dhĂ«nĂ« veten aq shumĂ« mĂ« pak informacione sot.
>> Pra bashkojĂ« lloj para sĂ« gjithash nĂ« tĂ« dhĂ«nat e elementeve n,
dhe Ă«shtĂ« padyshim jo mĂ« pak se dy, Ă«shtĂ« e tetĂ«, kĂ«shtu qĂ« unĂ« kam disa punĂ« mĂ« shumĂ« pĂ«r tĂ« bĂ«rĂ«.
Deri tani mendĂ«risht ne si njĂ« klasĂ« tani janĂ« nĂ« tjetĂ«r degĂ«,
qĂ« do tĂ« thotĂ« tre hapa.
SĂ« pari, unĂ« kam pĂ«r tĂ« zgjidhur gjysma e majtĂ« e elementeve.
Pra, si mund tĂ« shkojĂ« pĂ«r tĂ« bĂ«rĂ« kĂ«tĂ«?
E pra, unĂ« jam duke shkuar pĂ«r tĂ« lloj mendĂ«risht ndajnĂ« listĂ«n kĂ«tu,
ju nuk keni pĂ«r tĂ« fizikisht tĂ« lĂ«vizur, dhe unĂ« jam i
do tĂ« fokusohet vetĂ«m nĂ« gjysma e majtĂ« e elementeve kĂ«tu.
Pra, si mund tĂ« shkoj pĂ«r klasifikim njĂ« listĂ« tani e madhĂ«sisĂ« katĂ«r?
Ă‡farĂ« Ă«shtĂ« algorithm ime?
SĂ« pari unĂ« kontrolloni Ă«shtĂ« n mĂ« pak se dy, jo, kĂ«shtu qĂ« unĂ« tĂ« vazhdojĂ« nĂ« tjetĂ«r bllok pĂ«rsĂ«ri.
Lloj la gjysmĂ«n e elementeve.
>> Deri tani pĂ«rsĂ«ri, mendĂ«risht, dhe kjo Ă«shtĂ« ajo ku
ju duhet tĂ« rritet njĂ« shumĂ« tĂ« historia mendore, nĂ«se ju do.
Tani unĂ« jam zgjidhja e majtĂ« gjysma e pjesĂ«s sĂ« majtĂ«.
NĂ« rregull, kĂ«shtu qĂ« tani unĂ« e quaj tĂ« njĂ«jtĂ« bashkohen tim sorting algorithm, Ă«shtĂ« n mĂ« pak se dy?
Jo, ajo Ă«shtĂ« dy, kĂ«shtu qĂ« unĂ« kam pĂ«r tĂ« zgjidhur gjysma e majtĂ«, dhe gjysmĂ« tĂ« drejtĂ«.
Pra, kĂ«tu ne do tĂ« shkojmĂ«, lloj gjysmĂ«n e majtĂ«.
Pse nuk ju vetĂ«m tĂ« marrĂ« njĂ« hap pĂ«rpara.
Si e keni emrin?
>> Audienca: Darren.
>> Gjuha: Dan.
Dan ka dha pĂ«rpara.
>> Audienca: Darren.
Gjuha: Darren, bĂ«rĂ«.
A ju thoni Darren apo Dan?
>> Audienca: Darren.
>> Gjuha: Darren.
OK, Darren ka rritur pĂ«rpara dhe ai Ă«shtĂ« zgjidhet tani.
Dhe kjo Ă«shtĂ« pothuajse njĂ« pretendim pakuptim, e drejtĂ«?
UnĂ« vĂ«rtetĂ« nuk duket tĂ« jetĂ« arritur asgjĂ«, por le tĂ« vazhdojĂ«.
Tani mĂ« lejoni tĂ« lloj tĂ« drejtĂ«n gjysma e elementeve.
Si e keni emrin?
>> Audienca: Luka.
>> Gjuha: Luka.
Eja, hap pĂ«rpara.
Done, kam renditura Luka.
Gjysma e majtĂ« Ă«shtĂ« renditur tani dhe gjysma e drejtĂ« Ă«shtĂ« renditur tani,
por pĂ«rsĂ«ri, ka njĂ« hap kyĂ§ kĂ«tu.
Ă‡farĂ« tjetĂ«r duhet tĂ« bĂ«ni?
Merge gjysmave tĂ« renditura.
Tani ne jemi duke shkuar pĂ«r tĂ« vetĂ«m tĂ« gjithĂ« me radhĂ« dhe nĂ« kĂ«tĂ« mĂ«nyrĂ«,
sepse unĂ« lloj nevojĂ« disa hapĂ«sirĂ« â€‹â€‹zeroja.
Ă‹shtĂ« pothuajse si kĂ«to djema jeni nĂ« njĂ« tavolinĂ«,
dhe kam nevojĂ« pĂ«r njĂ« dhomĂ« pĂ«r t'i lĂ«vizĂ« mĂ«.
KĂ«shtu qĂ« unĂ« jam duke shkuar pĂ«r tĂ« bashkuar ju djema nga nĂ« kĂ«rkim
nĂ« gjysmĂ«n e majtĂ« dhe pjesĂ«n e djathtĂ«.
Dhe qĂ« padyshim vjen e para, la gjysmĂ« apo gjysmĂ« e drejtĂ«?
Pra gjysma e drejtĂ«, kĂ«shtu qĂ« le tĂ« lĂ«vizĂ« Luka gjatĂ« kĂ«tu pĂ«r pozicionin origjinal Darren.
Dhe tani tĂ« bashkojĂ« gjysmĂ«n e tyre e majtĂ« nĂ«, Darren do tĂ« lĂ«vizin drejtĂ« atje.
>> Pra ndjehet si pothuajse njĂ« efekt flluskĂ« lloj,
por algoritmi im themelor, shumĂ« tĂ« ndryshme kĂ«tĂ« herĂ«.
Por tani Ă«shtĂ« ku gjĂ«rat marrin njĂ« pak i bezdisshĂ«m, sepse ju
duhet tĂ« Rewind mendĂ«risht ku e kam lĂ«nĂ« jashtĂ«.
UnĂ« kam bashkuar vetĂ«m gjysmave tĂ« renditura, qĂ« do tĂ« thotĂ« unĂ« jam ku nĂ« algorithm time?
UnĂ« kam pĂ«r tĂ« zgjidhur gjysmĂ«n e duhur, e drejtĂ«?
>> NĂ«se ju rewind, fjalĂ« pĂ«r fjalĂ« nĂ« video, ju do tĂ«
shohim qĂ« kemi marrĂ« pĂ«r kĂ«tĂ« pika e Luka dhe Darren
nga zgjidhja e majtĂ« gjysma e pjesĂ«s sĂ« majtĂ«.
Pastaj ne u bashkua ata gjysmave tĂ« renditura, tĂ« cilat
do tĂ« thotĂ« hapi tjetĂ«r Ă«shtĂ« lloj gjysma e drejtĂ« e pjesĂ«s sĂ« majtĂ«.
NĂ« rregull, kĂ«shtu qĂ« le tĂ« bĂ«ni kĂ«tĂ« shumĂ« shpejt.
NĂ« rregull, gjashtĂ«, unĂ« jam duke shkuar pĂ«r tĂ« kĂ«rkuar ju janĂ« tĂ« renditura tani, vijnĂ« mĂ« pĂ«rpara.
Si e keni emrin?
>> Audienca: Adriano.
>> Gjuha: Adriano.
Adriano Ă«shtĂ« zgjidhet tani.
Dhe si e ke emrin?
>> Audienca: Alex.
>> Gjuha: Alex Ă«shtĂ« zgjidhet tani.
Gjysma Majtas, gjysmĂ« tĂ« drejtĂ«, Ă§farĂ« Ă«shtĂ« hapi pĂ«rfundimtar?
Merge.
Pretty parĂ«ndĂ«sishme, kĂ«shtu qĂ« unĂ« jam i do tĂ« bashkojĂ« nĂ« gjashtĂ«,
tĂ« marrĂ« njĂ« hap prapa, tetĂ«, tĂ« marrĂ« njĂ« hap prapa.
Dhe tani vini re kjo Ă«shtĂ« njĂ« takeaway tĂ« dobishme, Ă§farĂ«
tani Ă«shtĂ« e vĂ«rtetĂ« pĂ«r gjysmĂ«n e majtĂ« tĂ« listĂ«, pa marrĂ« parasysh se si kemi filluar?
Ajo Ă«shtĂ« e renditura.
>> Tani ajo nuk Ă«shtĂ« e renditura nĂ« Skema e madhe e gjĂ«rave,
por ajo Ă«shtĂ« e renditura nĂ« mĂ«nyrĂ« tĂ« pavarur e gjysmĂ«n tjetĂ«r.
Tani ajo qĂ« hap jam unĂ« nĂ« qoftĂ« se unĂ« mbaj rewinding se si filloi historia?
Tani unĂ« kam pĂ«r tĂ« zgjidhur gjysmĂ«n e duhur.
Deri tani ne jemi mĂ«nyrĂ« mbrapa nĂ« fillimi i tregimit,
dhe le ta bĂ«jmĂ« kĂ«tĂ« shumĂ« shpejt.
KĂ«shtu qĂ« unĂ« jam duke shkuar pĂ«r tĂ« zgjidhur gjysma e drejtĂ« e tĂ« gjithĂ« listĂ«n.
Cili Ă«shtĂ« hapi tjetĂ«r?
Sort gjysmĂ«n e majtĂ« tĂ« pjesĂ«s sĂ« djathtĂ«.
Sort gjysmĂ«n e majtĂ« tĂ« gjysma e majtĂ« tĂ« pjesĂ«s sĂ« djathtĂ«.
Dhe si e ke emrin?
>> Audienca: Omar.
>> Gjuha: Omar, hap pĂ«rpara, bĂ«het.
Gjysma e majtĂ« Ă«shtĂ« e renditura.
Dhe si e ke emrin?
>> Audienca: Chris.
>> Gjuha: Chris, tĂ« marrĂ« njĂ« hap pĂ«rpara, ju janĂ« tĂ« renditura tani.
Cili Ă«shtĂ« hapi kyĂ§ tani?
Merge.
Pra, njĂ« do tĂ« shkrihen nĂ« vendin e kĂ«tu, nĂ« qoftĂ« se ju mund tĂ« marrĂ« njĂ« hap prapa,
dhe tre do tĂ« tĂ« marrĂ« njĂ« hap prapa, tĂ« bashkohen.
Pra, gjysma e majtĂ« e gjysma e drejtĂ«, Ă«shtĂ« e renditura tani.
Sinqerisht, ky algoritĂ«m ndjehet si ne janĂ« humbur mĂ«nyrĂ« mĂ« shumĂ« kohĂ« se mĂ« parĂ«,
por nĂ« qoftĂ« se ne e bĂ«mĂ« kĂ«tĂ« nĂ« kohĂ« reale, ne do tĂ« parĂ« se Ă§farĂ« takeaways do tĂ« jetĂ«.
Tani unĂ« jam kĂ«tu, e drejtĂ« gjysma e pjesĂ«s sĂ« duhur,
mĂ« lejoni tĂ« shkoj pĂ«rpara dhe tĂ« zgjidhur gjysmĂ«n e majtĂ«.
Hap pĂ«rpara, si e ke emrin?
Audienca: Ramsey.
Gjuha: Ramsey Ă«shtĂ« zgjidhet tani.
Si e keni emrin?
>> Audienca: Marina.
>> Gjuha: Marina tani Ă«shtĂ« renditur si mirĂ«, nĂ« qoftĂ« se ju tĂ« marrĂ« njĂ« hap pĂ«rpara.
Hap kyĂ§ kĂ«tu tani po shkrihen, unĂ« jam duke shkuar pĂ«r tĂ« shembur nga dy listave tĂ« mia,
majtĂ« dhe tĂ« djathtĂ«.
PesĂ« do tĂ« vijĂ« mĂ« parĂ«, dhe shtatĂ« do tĂ« ndodhĂ« mĂ« pas.
Dhe pĂ«rsĂ«ri, kjo Ă«shtĂ« e qĂ«llimshme.
Fakti qĂ« ata janĂ« duke marrĂ« hapa pĂ«rpara dhe mbrapa
ka pĂ«r qĂ«llim tĂ« pĂ«rfaqĂ«sojĂ« se ne nuk mund tĂ« bĂ«ni kĂ«tĂ« algorithm nĂ« vend aq lehtĂ«
si lloj flluskĂ«, dhe pĂ«rzgjedhjes lloj, dhe futje lloj ku ne vetĂ«m
mbajtur shkĂ«mbejnĂ« njerĂ«zit.
UnĂ« fjalĂ« pĂ«r fjalĂ« duhet njĂ« lloj letĂ«r zeroja nĂ« tĂ« cilĂ«n
pĂ«r tĂ« vĂ«nĂ« kĂ«to folks ndĂ«rsa unĂ« bĂ«j bashkimin,
dhe pastaj unĂ« mund tĂ« vĂ«nĂ« ata tĂ« kthehen nĂ« vend.
Dhe kjo Ă«shtĂ« Ă§elĂ«si pĂ«r shkak se unĂ« jam duke pĂ«rdorur njĂ« burimeve tĂ« reja, hapĂ«sira, jo vetĂ«m koha.
>> OK, kjo Ă«shtĂ« e mahnitshme.
Gjysma Majtas Ă«shtĂ« renditur, gjysma e drejtĂ« Ă«shtĂ« Renditur, tani qĂ« Ă§elĂ«si bashkimin hap.
Si jam unĂ« do tĂ« bashkojĂ« kĂ«tĂ«?
Pra, nĂ«se ju do tĂ« ndiqni tim la dorĂ« dhe dora e djathtĂ«,
UnĂ« jam duke shkuar pĂ«r tĂ« vĂ«nĂ« nĂ« dorĂ«n e majtĂ« nĂ« gjysmĂ«n e majtĂ«, dora ime e djathtĂ«
nĂ« gjysmĂ«n e duhur, dhe tani unĂ« duhet tĂ« vendosĂ« hap pas hapi qĂ« tĂ« bashkojĂ« nĂ«.
Kush padyshim vjen e para?
Numri njĂ«.
Pra, eja kĂ«tu, kĂ«tu Ă«shtĂ« pad tonĂ« zeroja.
Deri tani numĂ«r njĂ«, dhe njoftim Ă§farĂ« unĂ« do tĂ« bĂ«j me tĂ« djathtĂ«n time,
UnĂ« jam duke shkuar pĂ«r tĂ« lĂ«vizur njĂ« e djathtĂ« tĂ« dorĂ«s hap mbi tĂ« theksoj numrin tre,
dhe tani unĂ« kam pĂ«r tĂ« bĂ«rĂ« njĂ«jtin vendim.
Dhe nĂ« tĂ« vĂ«rtetĂ« qĂ«ndrojnĂ« tĂ« drejtĂ« nĂ« pĂ«rparme e Luka kĂ«tu nĂ«se ju mund tĂ«,
sepse kjo Ă«shtĂ« e pad tonĂ« zeroja.
Pra, kush vjen mĂ« pas?
Ne kemi Luka me numrin dy apo Chris me numrin tre.
Natyrisht Luka, numri dy, kĂ«shtu qĂ« ju tĂ« vijnĂ« kĂ«tu.
>> Por dora ime e majtĂ« tani do tĂ« tĂ« incremented pĂ«r pikĂ« nĂ« Darren,
dhe kĂ«tu Ă«shtĂ« Ă§elĂ«si heq me bashkimi, unĂ« jam duke shkuar pĂ«r tĂ« mbajtur tĂ« bĂ«rĂ« kĂ«tĂ«,
natyrisht, nĂ« qoftĂ« se ju lloj tĂ« ndjekin logjikĂ«n.
Por duart e mia nuk janĂ« tĂ« do tĂ« shkojnĂ« prapa,
qĂ« do tĂ« thotĂ« unĂ« jam vetĂ«m ndonjĂ«herĂ« duke shkuar pĂ«r tĂ« e majta me procesin tim bashkimin,
dhe qĂ« do tĂ« jetĂ« kyĂ§ pĂ«r tĂ« Analiza jonĂ« nĂ« vetĂ«m njĂ« moment.
>> Pra, tani le tĂ« pĂ«rfundojĂ« kjo deri me shpejtĂ«si.
Pra, tre vjen mĂ« pas, pastaj katĂ«r vjen mĂ« pas,
dhe tani pesĂ« vjen mĂ« pas, pastaj gjashtĂ«, dhe tĂ« shtatĂ«, dhe pastaj nĂ« fund tĂ« tetĂ«.
Ndjehet si algorithm slowest ende, por jo nĂ« qoftĂ« se ne tĂ« vĂ«rtetĂ«
drejtuar atĂ« nĂ« tĂ« njĂ«jtĂ«n lloj i shpejtĂ«sisĂ« orĂ«n, nĂ« mĂ«nyrĂ« qĂ« tĂ«
flasin, me tĂ« njĂ«jtĂ«n kurdisur orĂ«n si mĂ« parĂ«.
Pse?
E pra, le tĂ« marrin njĂ« shikoni nĂ« rezultat nĂ« fund.
>> Le tĂ« kthehemi gjatĂ« kĂ«tu, le tĂ« mĂ« tĂ«rheqĂ« njĂ« demonstrim vizualisht
e asaj qĂ« ne vetĂ«m e bĂ«ri.
Zooming nĂ« kĂ«tu, nĂ« kĂ«tĂ« faqe kĂ«tu, duke u thĂ«nĂ« Firefox
qĂ« ne duam tĂ« radhĂ« deri nĂ« kĂ«tĂ« kuti, le tĂ«
thonĂ« flluskĂ« lloj, me tĂ« cilat ne jemi tani edhe tĂ« njohur,
lloj pĂ«rzgjedhje, e cila Ă«shtĂ« njĂ« tjetĂ«r mjaft e hapur,
dhe tani lloj sotme bashkojĂ«, tĂ« cilat do tĂ« jetĂ« fundi ynĂ« klimatik.
Arsyeja qĂ« u desh kaq shumĂ« mĂ« tĂ« gjatĂ« kĂ«tu me njerĂ«zit dhe mua me gojĂ« Ă«shtĂ«,
natyrisht, unĂ« jam duke shpjeguar Ă§do hap.
Por nĂ« qoftĂ« se ju thjesht tĂ« ekzekutuar kĂ«tĂ«, shumĂ« mĂ« si ne e bĂ«mĂ« lloj flluskĂ« dhe pĂ«rzgjedhja
lloj jo vetĂ«m vizualisht, watch se sa shumĂ« mĂ« efikase
kjo leveraging e ndarje dhe pushtues
mund tĂ« kur zbatohet nĂ« njĂ« grup tĂ« tĂ« dhĂ«nave qĂ« Ă«shtĂ« as madhĂ«sia e tetĂ«, por edhe mĂ« shumĂ«,
shumĂ« mĂ« e madhe.
UnĂ« ju jap bashkojĂ« lloj, krah pĂ«r anĂ« me kĂ«to algoritme tĂ« tjera.
Kjo do tĂ« merrni tĂ« dhimbshme shpejt, dhe duke i dhĂ«nĂ« fund
nuk Ă«shtĂ« veĂ§anĂ«risht klimatik, ata vetĂ«m tĂ« pĂ«rfundojĂ« renditura.
Por kryesore marr me vete Ă«shtĂ« se shikoni se sa shpejt shkrihen lloj
ishte, nĂ«se ju mendoni se unĂ« jam vetĂ«m lloj messing me ju.
NĂ«se ne e bĂ«jmĂ« kĂ«tĂ« njĂ« herĂ« tĂ« fundit, Le tĂ« rifreskoni kĂ«tĂ«, le tĂ« kthehemi
dhe zgjidhni flluskĂ« lloj, dhe vetĂ«m pĂ«r shkelma,
le tĂ« zgjedhin shtĂ«nie lloj, vetĂ«m pĂ«r masĂ« tĂ« mirĂ«.
Dhe kĂ«tĂ« herĂ« pĂ«rsĂ«ri, le tĂ« zgjidhni bashkojĂ« lloj dhe tĂ« le tĂ«
nĂ« tĂ« vĂ«rtetĂ« tĂ« drejtuar kĂ«to krah pĂ«r krah.
>> Dhe kjo nuk Ă«shtĂ«, nĂ« fakt, njĂ« pikĂ« pĂ«r shans.
Ajo qĂ« unĂ« kam bĂ«rĂ« nĂ« mĂ«nyrĂ« efektive Ă«shtĂ« qĂ« unĂ« kam ndarĂ« kontributin tim nĂ« gjysmĂ«, pĂ«rsĂ«ri,
dhe pĂ«rsĂ«ri, dhe pĂ«rsĂ«ri.
Dhe nuk ka vetĂ«m kaq shumĂ« herĂ« ju mund ndajnĂ« kontributin tuaj nĂ« gjysmave, la
dhe tĂ« drejtĂ«.
Ă‡farĂ« Ă«shtĂ« formula qĂ« do tĂ« vazhdojmĂ« tĂ« shohim qĂ« pĂ«rshkruan ndarjen nĂ« gjysmĂ«
pĂ«rsĂ«ri, dhe pĂ«rsĂ«ri, dhe pĂ«rsĂ«ri, dhe pĂ«rsĂ«ri?
>> Audienca: Identifikohu n.
>> Gjuha: Identifikohu n.
Por atĂ«herĂ« nuk Ă«shtĂ« njĂ« hap tjetĂ«r i rĂ«ndĂ«sishĂ«m, kjo algorithm nuk Ă«shtĂ« log n hapa.
NĂ«se do tĂ« ishte vetĂ«m log n hapa, ne do tĂ« jetĂ« nĂ« tĂ« njĂ«jtin problem
si mĂ« parĂ«, ku ne nuk mund tĂ« jetĂ« qĂ« Ă§do gjĂ« tĂ« zgjidhet.
Ju duhet tĂ« shikoni nĂ« minimalisht elementet n tĂ« jetĂ« i sigurt n elemente janĂ« tĂ« renditura,
pĂ«rndryshe ajo Ă«shtĂ« njĂ« hap i besimit.
>> Pra, kjo Ă«shtĂ« log minimalisht n hapa, por ajo qĂ« pĂ«r kĂ«tĂ« hap tĂ« rĂ«ndĂ«sishĂ«m bashkimin
ku unĂ« u bashkua gjysma ime e majtĂ« dhe tĂ« djathtĂ« gjysmĂ« dhe eci nĂ«pĂ«r skenĂ«?
Sa hapa Ă«shtĂ« qĂ« tĂ« bashkojĂ«?
Ă‹shtĂ« n, por nuk e kam vetĂ«m bashkojĂ« kohĂ«n pĂ«rfundimtar.
NĂ« secilin prej kĂ«tyre thirrjeve mbivendosur, nĂ« Ă§do e atyre shkrirja mbivendosur, unĂ« ende tĂ« renditura.
I shkrirĂ« kĂ«to dy djem, atĂ«herĂ« kĂ«to dy djema, atĂ«herĂ« kĂ«to dy djem dhe kĂ«shtu me radhĂ«.
>> KĂ«shtu qĂ« unĂ« kam bashkimin pĂ«rsĂ«ri, dhe pĂ«rsĂ«ri.
Sa herĂ«?
KĂ«shtu qĂ« Ă§do herĂ« qĂ« unĂ« tĂ« ndarĂ« Lista nĂ« gjysmĂ«, kam bĂ«rĂ« njĂ« bashkim.
Ndani listĂ«n nĂ« gjysmĂ«, tĂ« bĂ«jĂ« njĂ« bashkim.
Pra, nĂ«se e ndarĂ« listĂ«n mund tĂ« bĂ«het herĂ« log n,
dhe shkrirja nĂ« fund tĂ« fundit merr n hapa, ajo mund tĂ« jetĂ« tani e sipĂ«rme
lidhur nĂ« drejtimin Koha e algorithm tonĂ«?
n log n.
>> Dhe me tĂ« vĂ«rtetĂ«, kjo Ă«shtĂ« ajo qĂ« ne kemi arritur kĂ«tu.
KĂ«shtu ndjehen qĂ« ju shihni me sy kur kĂ«to tri gjĂ«ra tĂ« drejtuar krah pĂ«r krah
Ă«shtĂ« katror n kundĂ«r n katror kundĂ«r log n n.
E cila nĂ« thelb ne do tĂ« shohim, jo vetĂ«m sot, por nĂ« tĂ« ardhmen,
Ă«shtĂ« shumĂ«, shumĂ« mĂ« tĂ« shpejtĂ«.
NjĂ« raund i duartrokitje pĂ«r kĂ«ta njerĂ«z, UnĂ« do tĂ« shpĂ«rblejĂ« ata me topa stresit.
Le tĂ« shtyjĂ« sot kĂ«tu, dhe ne do tĂ« shohim tĂ« hĂ«nĂ«n.