👆Это была рубрика Вопросы от подписчиков, крутые вопросы принимает @igorhub

И так, объяснение:

Компоратор будет проверять ключи на равенство для определения их места в дереве. В обычном случае сравнение элементов компаратором выдаёт либо -1 (ложим влево), либо 1(ложим вправо), либо 0(заменяем текущий элемент на новый).

❓Вопрос от @Sanych369:

Имеется список(односвязный или двусвязный - не имеет значения). В нем хранится 1 элемент(индекс 0). Мы хотим получить этот элемент по индексу(0).
Какая алгоритмическая сложность по времени будет для поиска этого элемента?

👆Объяснение:

В списках всегда идет поиск элемента по ссылкам, начиная с первого элемента до последнего. Исполнится такая операция за O(1), т.к. О(n), где n = 1, будет исполнена константно. Но мы измеряем не время исполнения, а алгоритмическую сложность.

Внимание, внимание!

Напоминаем что у нас есть чат где мы обсуждаем задачи: @javaquiz_community

Спасибо за внимание! 🤝

Что произойдет в результате компиляции и выполнения программы:

Внимание, вопрос!
от @igorhub

Есть задача на написание кода, мы хотим сравнивать разные решения на разных языках.

1. По каким параметрам сравнивать будет лучше? Память/время?
2. Если сравнивать по времени... Для компилируемых языков считать только время выполнения или компиляции так же?

Го обсуждать в комменты!

наконец-то не зря квизы решали!

Билеты на JPoint за тест!

Анонс: https://proghub.ru/p/jpoint-2021

❓И вновь вопрос от @Sanych369:

У нас имеется некая HashMap<>, в которой произошла коллизия(в 1 баккете по ключу у нас находится 2 и более элемента). Определите алгоритмическую сложность поиска значений при подобных ситуациях в лучшем и худшем случаях.

👆Объяснение:

При коллизии в HashMap<> элементы хранятся в односвязном списке в баккете. Поиск в списке составляет сложность O(n) - это худшее время поиска.
По достижении количества 8 элементов в 1 баккете, наш список перестраивается в дерево, что дает нам стабильное время поиска элемента - O(log(n)), что является лучше, чем O(n). Мы ведь не знаем, сколько у нас элементов.

🔥Новенький вопрос от @Sanych369:

Перед Вами обычная реализация "Пузырьковой сортировки" массива. Какая временная сложность и пространственная сложность будут соответствовать данному коду(в нотации Big O)?

🐿 Разъяснение:

Время, затрачиваемое на сортировку данным алгоритмом, состоящим из внешнего и вложенного цикла будет О(n^2).
Пространственная же сложность зависит от того, сколько памяти нам потребуется затратить на получение результата алгоритма. Как мы видим, мы создаём 1 массив, его же и возвращаем, не задействуя дополнительную память. Что даёт нам О(1) в пространстве.

https://webdevblog.ru/bolshoe-o-chto-eto-takoe-pochemu-eto-vazhno-i-pochemu-eto-ne-vazhno/

Какой результат выполнения данного кода: