Функции и их особенности в Python. 🐍

Спикер: Ирина.

00:00:00 Введение в функции в Python
00:01:58 Повторное использование кода
00:02:27 Области видимости переменных
00:04:05 Порядок считывания переменных
00:08:35 Передача параметров функциям
00:10:40 Пример с no local
00:14:27 Пример с *args
00:16:04 Пример с **kwargs
00:17:48 Пример с *args и **kwargs
00:19:00 Генератор матриц
00:20:52 Реализация функции
00:24:24 Тестирование функции
00:27:05 Задача для кофейни
00:30:20 Реализация функции для кофейни
00:35:49 Альтернативное решение
00:37:39 Вопросы и ответы
00:43:17 Использование break в алгоритмах
00:45:01 Вопрос о словаре
00:47:07 Завершение обсуждения

Ютуб | Школа Data Science | Чат

Алгоритмы и структуры данных в Python.🐍

Спикер: Виктория

00:00:12 Введение в алгоритмы и структуры данных
00:01:10 Основные понятия и Big-O
00:02:14 Временная сложность
00:04:47 Различия между бинарным и линейным поиском
00:05:59 Дополнительные типы временной сложности
00:07:20 Пространственная сложность
00:09:24 Ключевые особенности Big-O
00:12:16 Хэш-таблицы
00:14:11 Сравнение хэш-таблиц и списков
00:15:33 Хэшируемые и нехэшируемые объекты
00:16:33 Использование хэшируемых объектов в словарях
00:17:31 Проверка хэшируемости объектов
00:18:49 Обсуждение теоремы Лагранжа
00:21:11 Временная сложность хэш-таблиц
00:28:28 Роль хэш-таблиц в алгоритмах
00:30:13 Особенности работы с хэш-таблицами
00:31:41 Использование соли в хэш-функциях
00:33:38 Практическое применение соли
00:35:00 Хеширование паролей в базах данных
00:37:02 Алгоритм SHA-256
00:38:21 Криптографическая хэш-функция MD5
00:41:16 Альтернативные алгоритмы
00:41:59 Заключение

Ютуб | Школа Data Science | Чат

Что такое рекурсия в Python?🐍 (Числа Фибоначчи):

Спикеры: Виктория и Ирина

00:00:00 Введение в тему Фибоначчи
00:00:58 Рекурсивный алгоритм Фибоначчи
00:02:58 Стек вызовов
00:04:23 Логика алгоритма Фибоначчи
00:07:44 Реализация в среде разработки
00:12:34 Завершение алгоритма
00:16:10 Рекурсия и стек
00:17:07 Измерение времени выполнения функции
00:18:06 Анализ времени выполнения при разных параметрах
00:20:40 Ограничения рекурсии в Python
00:22:38 Стресс-тестирование системы
00:23:38 Проблемы повторных вычислений
00:24:15 Геометрическая интерпретация времени выполнения
00:27:11 Обработка ошибок в Python
00:28:50 Хвостовая оптимизация в Python
00:30:05 Математический анализ алгоритма
00:32:17 Тестирование алгоритма на трёх элементах
00:33:55 Факториальная вычислительная сложность
00:34:36 Точка невозврата
00:35:52 Оптимизация алгоритмов
00:39:05 Мемоизация
00:40:27 Треугольник Паскаля
00:43:29 Золотое сечение и спираль Фибоначчи
00:46:55 Прямоугольник Фибоначчи
00:47:47 Золотой угол и Фибоначчи
00:48:51 Фракталы и множество Мандельброта
00:50:32 Переход к асимптотике и оптимизации
00:51:26 Дебаггинг алгоритма
00:55:04 Вычисление аргументов функции
01:00:22 Переход на следующую строчку
01:02:08 Сложение чисел Фибоначчи
01:04:01 Завершение дебаггинга
01:04:04 Работа стека вызовов
01:04:58 Операции на одной строке
01:06:19 Вопросы о стеке
01:08:08 Лифо и структуры данных
01:11:15 Применение стека в жизни
01:13:33 Анонс следующей презентации о динамическом программировании и мемоизации.

Предыдущие презентации.
Функции и их особенности в Python.
Алгоритмы и структуры данных в Python.
Реверс-инжиниринг Python кода для Линейной Регрессии
Объектно-ориентированное программирование (ООП) на Python
9 крутых фишек python

#python #алгоритмы #Фибоначчи

Ютуб | Школа Data Science | Чат