The 'Why' & The 'How' (Foundations)
The “Big O” Made Simple
Section titled “The “Big O” Made Simple”Programmer တိုင်း ပါးစပ်ဖျားမှာ ရေပန်းစားတဲ့ Big O Notation ဆိုတာ ဘာကြီးလဲ? ရိုးရိုးလေး ပြောရရင် “Data တွေ များလာရင် ငါ့ Code က ဘယ်လောက် ပိုနှေးသွားမလဲ?” ဆိုတာကို တိုင်းတာတဲ့ ပေတံ တစ်ခုပါပဲ။
Time vs. Space Complexity
Section titled “Time vs. Space Complexity”Code ကောင်း တစ်ပုဒ်ဖြစ်ဖို့ အချက် (၂) ချက်နဲ့ တိုင်းတာပါတယ်-
- Time Complexity: ဘယ်လောက် ကြာမလဲ? (Speed)
- Space Complexity: Memory ဘယ်လောက် စားမလဲ? (Storage)
ဇွတ်လုပ်နည်း vs. ပညာသားပါနည်း ($O(n^2)$ vs $O(\log n)$)
Section titled “ဇွတ်လုပ်နည်း vs. ပညာသားပါနည်း ($O(n^2)$ vs $O(\log n)$)”ဥပမာ - စာအုပ်ပုံကြီး တစ်ပုံထဲမှာ စာအုပ်တစ်အုပ် ရှာချင်တယ် ဆိုပါစို့။
- Brute Force ($O(n)$): စာအုပ် တစ်အုပ်ချင်းစီ လိုက်ကြည့်မယ်။ စာအုပ် ၁၀၀ ရှိရင် အကြိမ် ၁၀၀ လိုက်ရှာရနိုင်တယ်။
- Optimized ($O(\log n)$): စာအုပ်တွေကို အက္ခရာစဉ်နဲ့ စီထားမယ်ဆိုရင်၊ ထက်ဝက်စီ ဖယ်ထုတ်ပြီး ရှာလို့ရတယ်။ အများကြီး ပိုမြန်သွားမယ်။
Activity: Race!
Section titled “Activity: Race!”1,000,000 Data ရှိတဲ့ Array တစ်ခုထဲမှာ x ပါလား ရှာကြည့်တဲ့အခါ Linear Search (တစ်လုံးချင်းရှာ) နဲ့ Binary Search (ထက်ဝက်ချိုးရှာ) တို့ရဲ့ ကွာခြားချက်ကို လက်တွေ့ စမ်းသပ်ကြည့်သင့်ပါတယ်။
Memory Management 101
Section titled “Memory Management 101”ကျွန်တော်တို့ ဖန်တီးလိုက်တဲ့ Variable တွေ၊ Object တွေက ကွန်ပျူတာရဲ့ ဘယ်နားမှာ သွားနေလဲ?
Stack vs. Heap
Section titled “Stack vs. Heap”Memory မှာ အဓိက (၂) နေရာရှိတယ်။
-
Stack:
- စနစ်ကျတယ်။ တစ်ခုပြီးမှ တစ်ခု ထပ်စီထားသလိုပဲ။
- Function ခေါ်တဲ့အခါသုံးတယ်။ မြန်တယ်။
- Size သေးတယ်။
-
Heap:
- မောင်ပိုင်စီးထားတဲ့ နေရာလွတ်ကြီးလိုပဲ။
- Object တွေ၊ Array အကြီးကြီးတွေ ဒီမှာသိမ်းတယ်။
- Stack လောက် မမြန်ဘူး။ ဒါပေမယ့် နေရာအများကြီးရတယ်။
Pointers Explained
Section titled “Pointers Explained”Pointer ဆိုတာ လိပ်စာကတ်ပြားလေး တစ်ခုပါပဲ။
var a = [1, 2, 3] လို့ ကြေညာလိုက်ရင် a ဆိုတဲ့ နာမည်က Stack ပေါ်မှာ ရှိမယ်။ တကယ့် Data [1, 2, 3] က Heap ပေါ်မှာ ရှိမယ်။ a က Heap ပေါ်က လိပ်စာကိုပဲ ညွှန်ပြ (Point) ပေးထားတာပါ။
