Week3 Lecture

• Big o = O, upper bound of whatever it costs algorithms, i.e. maximum time to run one algorithm. O(n^2)のように使用し、最大で変数nの2乗オーダーの時間が掛かるということ。
• Omega = Lower bound

• Bubble sort, selection sort, insertion sort, merge sort…p setに入る前に必要あれば確認すること
• 上のsortたちは、Heapsort algorithmというサイトで視覚的に表現されているので見ても良いかも

Problem set0 scratchに手を付けてみた。明日続きをやるよ。