Задать вопрос

Руслан

Python Junior Dev
Лайки

  • Как вычислять сложность алгоритмов?

    @NgNl
    Jira dev
    Определить точное время выполнения алгоритма по этой нотации нельзя, дает понятие о масштабе сложности, а не о точном его значении.

    O(1) - затраты времени не зависят от размера задачи
    O(log(n)) - при увеличении размера задачи вдвое, затраты времени меняются на постоянную величину
    O(n) - при увеличении размера задачи в 2 раза, затраты времени возрастут тоже в два раза
    O(n^2) - при увеличении размера задачи в 2 раза, затраты времени возрастут примерно в четыре раза
    O(n*log(n)) - при увеличении задачи в два раза, затраты времени возрастут в два раза, плюс некоторая прибавка, относительный вклад которой уменьшается с ростом n. При малых n может вносить очень большой вклад. O(n*log(n)) начинает расти как квадрат при малых n, но потом рост замедляется почти до линейного
    O(n^p) - полиномиальный алгоритмы, остающиеся мечтой для некоторых задач.
    O(a^n), O(n!), O(n^n) - неполиномиальные алгоритмы, в порядке ускорения увеличения затрат времени
    Ответ написан
    Комментировать
    Комментировать

  • Как довести до ума полнотекстовый поиск в Djnago + PostgreSQL?

    @Tryggvi Автор вопроса
    Раз никто не отвечает, то я отвечу сам.
    В PostgreSQL активируем расширение "pg_trgm":
    CREATE EXTENSION pg_trgm;
    Потом во Views импортируем:
    from django.contrib.postgres.search import SearchQuery, SearchRank, SearchVector, TrigramSimilarity


    И в обработке запроса используем данную логику:

    vector = SearchVector('categorysub__name', 'brand__name', 'category__name', 'name', raw=True, fields=('name'))
vector_trgm = TrigramSimilarity('categorysub__name', q, raw=True, fields=('name')) + TrigramSimilarity('brand__name', q, raw=True, fields=('name')) + TrigramSimilarity('category__name', q, raw=True, fields=('name')) + TrigramSimilarity('name', q, raw=True, fields=('name'))
return queryset.annotate(search=vector).order_by('price').filter(search=q) or queryset.annotate(similarity=vector_trgm).filter(similarity__gt=0.2).order_by('price')


    Таким образом мы получаем полнотекстовый поиск, который так же будет корректно работать, если пользователь опечатался.

    Если использовать TrigramSimilarity без SearchVector, то результат поиска будет не всегда правдивым.
    Ответ написан
    Комментировать
    Комментировать