Привет! Восхитительная статья, думаю часть при теги задач будет особенно полезна.
Хотя лишь уточнить 1 момент, что из этого относится к Work Life Balance? Тут все скорее про организацию дня и выстраивание процесса, в котором ты комфортно и продуктивно существуешь, чем при баланс работы и отдыха
Кажется, при вызове `runBlocking` стоит использовать 'delay()', вместо 'Thread.sleep()'?Поскольку `runBlocking`, `delay` это утилиты корутин, а мешать потоки и корректны - плохая практика)
Мне кажется, что в "time_fifo_testing(n)" Python проводить какие-то оптимизации, потому как list должен делать pop n элементов за O(n^2)., Что на 10^5 элементов -> 10^10 операций никак не укладывается в ~ 1 секунду.
Асимптотическое частное Должно быть как раз порядка 10^5, а не 100.
Да, действительно, я взял себе за правило умножать первичный срок в Pi раз. Даже когда после этой операции думаешь: "Как такая тупая задача может потребовать столько времени??" Практика же показывает, что может и требует.
*Лично я занимаюсь Data Science и говорю о своем личном опыте в этой сфере.*
Действительно, иногда случается, что коэффициент Pi высоковат. И результаты, если пригорит, можно предоставить и раньше, но речь идёт не только о скорости, но и о качестве, о качестве и результата, и кода, которым он получен. Возможно, подобный результат можно получить и быстрее, но хватит ли сил тому, кто потом будут разбираться в коде, давшем быстрый результат...?
Привет! Восхитительная статья, думаю часть при теги задач будет особенно полезна.
Хотя лишь уточнить 1 момент, что из этого относится к Work Life Balance? Тут все скорее про организацию дня и выстраивание процесса, в котором ты комфортно и продуктивно существуешь, чем при баланс работы и отдыха
Кажется, при вызове `runBlocking` стоит использовать 'delay()', вместо 'Thread.sleep()'?Поскольку `runBlocking`, `delay` это утилиты корутин, а мешать потоки и корректны - плохая практика)
Приветствую!
Мне кажется, что в "time_fifo_testing(n)" Python проводить какие-то оптимизации, потому как list должен делать pop n элементов за O(n^2)., Что на 10^5 элементов -> 10^10 операций никак не укладывается в ~ 1 секунду.
Асимптотическое частное
Должно быть как раз порядка 10^5, а не 100.
Да, действительно, я взял себе за правило умножать первичный срок в Pi раз. Даже когда после этой операции думаешь: "Как такая тупая задача может потребовать столько времени??" Практика же показывает, что может и требует.
*Лично я занимаюсь Data Science и говорю о своем личном опыте в этой сфере.*
Действительно, иногда случается, что коэффициент Pi высоковат. И результаты, если пригорит, можно предоставить и раньше, но речь идёт не только о скорости, но и о качестве, о качестве и результата, и кода, которым он получен. Возможно, подобный результат можно получить и быстрее, но хватит ли сил тому, кто потом будут разбираться в коде, давшем быстрый результат...?
Если честно, то кликая на подобный заголовок я ожидал каких-либо советов или трюков и подсказок, как наполнять резюме.
Но здесь история человека, да небезынтересная, но не этого я ждал...