Анализ алгоритмов: изучайте и анализируйте различные алгоритмы, чтобы понять их временную и пространственную сложность. Определите ключевые операции и структуры данных, используемые в каждом алгоритме, и определите, как их производительность зависит от размера входных данных.

Реализация алгоритмов. Реализуйте алгоритмы с нуля на предпочитаемом вами языке программирования. Поэкспериментируйте с различными размерами входных данных и измерьте время, необходимое для выполнения алгоритмов. Сравните наблюдаемое время выполнения с ожидаемыми сложностями.

Решайте задачи по программированию. Решайте задачи по программированию или отвечайте на вопросы, связанные с анализом временных и пространственных сложностей. Такие платформы, как LeetCode, HackerRank и CodeSignal, предлагают широкий спектр алгоритмических задач, которые могут помочь вам попрактиковаться и улучшить понимание сложных задач Big-O.

Профилирование времени. Используйте инструменты профилирования, доступные в языках программирования (например, модуль Python cProfile), чтобы измерить время выполнения различных частей вашего кода. Это поможет вам выявить потенциальные узкие места и понять влияние различных операций на общую производительность.

Сравнение алгоритмов. Возьмите два или более алгоритма, решающих одну и ту же задачу, и сравните их временную и пространственную сложность. Реализуйте их и проведите эксперименты, чтобы увидеть, как их производительность различается для разных размеров входных данных. Это может помочь вам понять, как различные алгоритмические подходы влияют на масштабируемость решения.

Читайте книги и онлайн-ресурсы. Существует несколько книг и онлайн-ресурсов, которые содержат подробные объяснения и примеры анализа сложности Big-O. Некоторые рекомендуемые книги включают «Введение в алгоритмы» Томаса Х. Кормена и др. и «Алгоритмы, часть I» Роберта Седжвика и Кевина Уэйна. Онлайн-платформы, такие как Академия Хана и Coursera, также предлагают курсы по алгоритмам и структурам данных.