🔗 Вот и сам код:🧑💻
a1, b1 = int(input()), int(input())
a2, b2 = int(input()), int(input())
if b1 < a2 or b2 < a1:
print('пустое множество')
elif b1 == a2:
print(a2)
elif b2 == a1:
print(a1)
elif a2 > a1 and b1 < b2:
print(a2, b1)
elif a2 < a1 and b1 > b2:
print(a1, b2)
elif a1 >= a2 and b2 >= b1:
print(a1,b1)
elif a2 >= a1 and b1 >= b2:
print(a2, b2)
Какой будет ответ?
Anonymous Quiz
100%
012456 (в столбик)
0%
012456
0%
0123456
0%
0123456 (в столбик)
0%
ошибка
0%
не знаю
Что выведет этот код, если мы подадим слово 'непон'
Anonymous Quiz
0%
непон (в столбик)
100%
нопен (в столбик)
0%
реально непон (не знаю)
0%
нопен
0%
непон
Что выведет код? (Че такое break мы уже разобрали)
Anonymous Quiz
0%
a b d e d (в столбик)
0%
a b
0%
a b c d e d
50%
не знаю
50%
a b (в столбик)
Итак, сессия потихоньку подходит к концу, и, более того, я даже выжил.
Хотел бы начать свое долгое отсутствие объяснением ‼️O(n) и O(n^2), я как то уже разбирал сложность алгоритмов, поэтому стоит продолжить начатое. Итак, начнем с O(n), это у нас линейное время, достаточно медленный поиск. Алгоритмы с такой сложностью имеют время выполнения, которое увеличивается прямо пропорционально увеличению размера входных данных.
То есть, если у нас есть массив длинною n, то время выполнения алгоритма будет расти линейно вместе с увеличением n. ‼️(чем больше массив, тем дольше выполнение)‼️ #Алгоритмы
Хотел бы начать свое долгое отсутствие объяснением ‼️O(n) и O(n^2), я как то уже разбирал сложность алгоритмов, поэтому стоит продолжить начатое. Итак, начнем с O(n), это у нас линейное время, достаточно медленный поиск. Алгоритмы с такой сложностью имеют время выполнения, которое увеличивается прямо пропорционально увеличению размера входных данных.
То есть, если у нас есть массив длинною n, то время выполнения алгоритма будет расти линейно вместе с увеличением n. ‼️(чем больше массив, тем дольше выполнение)‼️ #Алгоритмы
А, ну и забыл сказать, что применяется O(n) когда нам надо, к примеру, найти какой то элемент в неотсортированном списке,❗️
🔗Допустим, есть у нас список имен и все имена не отсортированы, тогда нам придется проверить каждый элемент списка.
‼️А следующая сложность алгоритма это Квадратичная сложность O(n^2).
🟰Время выполнения в таких алгоритмах увеличивается пропорционально квадрату размера входных данных. Допустим, у нас есть массив длинною n, его время выполнения будет увеличиваться как n^2. При увеличении размера списка вдвое время выполнения увеличится в четыре раза и так далее.🟰
🧑💻 Самым популярным примером такой сложности является сортировка пузырьком. Идея такого алгоритма сортировки состоит в последовательном сравнении значений соседних элементов. Вот даже вам нашел классную фотаче для понимания #BigO
🔗Допустим, есть у нас список имен и все имена не отсортированы, тогда нам придется проверить каждый элемент списка.
‼️А следующая сложность алгоритма это Квадратичная сложность O(n^2).
🟰Время выполнения в таких алгоритмах увеличивается пропорционально квадрату размера входных данных. Допустим, у нас есть массив длинною n, его время выполнения будет увеличиваться как n^2. При увеличении размера списка вдвое время выполнения увеличится в четыре раза и так далее.🟰
🧑💻 Самым популярным примером такой сложности является сортировка пузырьком. Идея такого алгоритма сортировки состоит в последовательном сравнении значений соседних элементов. Вот даже вам нашел классную фотаче для понимания #BigO
🖤Итак, великое возвращение, наконец сессия сдана, надеюсь, посты будут каждый день !!! А начнем мы с нескольких простеньких тестов, чисто вам на внимание
Что выводит данный код?
Anonymous Quiz
0%
a/b+(на первой строке) c*d/(На второй)
100%
a/b+c*d/
0%
c * d /
0%
a / b +