🧠 قبل أن تبدأ البرمجة: افهم الفرق بين Time Analysis و Space Analysis
أهلاً بك في الدرس الثاني من سلسلة C++ STL & Basic Data Structures.قبل أن نبدأ في استخدام أدوات المكتبة القياسية (STL Containers)، يجب أن نتعلم لغة الأرقام التي يقاس بها أداء الكود. في هذا الفيديو، سنشرح مفهوم تحليل الخوارزميات (Algorithm Analysis) وكيف نحسب الوقت (Time) والمساحة (Space) التي يستهلكها البرنامج.فهمك لهذا الدرس هو ما سيجعل منك مبرمجاً يكتب "Efficient Code" وليس مجرد كود يعمل فقط!📌 نقاط الدرس الأساسية:1️⃣ ما هو Time Complexity و Space Complexity؟2️⃣ شرح مفهوم الـ Big O Notation ببساطة ($O(1), O(n), O(log n)$).3️⃣ كيف تحسب خطوات الكود (Operations) وتحدد سرعته؟4️⃣ لماذا نهتم بالـ Worst Case Scenario؟5️⃣ علاقة هذا التحليل باختيار الـ Data Structures المناسبة.
🔗 تابعنا وتواصل معنا عبر المنصات التالية:🌐 الموقع الرسمي (Website):https://mralgorithms.com/📘 فيسبوك (Facebook): / 📸 انستجرام (Instagram): / 💼 لينكد إن (LinkedIn): / 🎵 تيك توك (TikTok): / mralgorithms✈️ قناة التيليجرام (Telegram):https://t.me/Mr_Algorithms📺 اشترك في قناة اليوتيوب للمزيد من الشروحات: / @mralgorithms5127 استفدت من الفيديو، لا تنسَ اللايك والاشتراك لتكمل معنا رحلة احتراف الـ C++!#MrAlgorithms #CPP #TimeComplexity #bigonotation #Algorithms #DataStructures #Programming#MrAlgorithms #AlgorithmAnalysis #TimeComplexity #BigO #CPP #Programming #DataStructures