Какие практические применения имеет алгоритмическая сложность информации?

Некоторые практические применения алгоритмической сложности информации:

• Оптимизация функциональности интернет-магазинов. habr.com Знание сложности алгоритмов позволяет выбрать более эффективный алгоритм для поиска продуктов, например бинарный или хэш-таблицы, что обеспечивает быстрый и удобный поиск даже при большом количестве товаров. habr.com
• Обеспечение высокой скорости работы программы. gitverse.ru Это важно, так как задержки в работе реальных приложений приводят к ухудшению пользовательского опыта. gitverse.ru
• Выбор оптимальных структур данных и алгоритмов при решении ресурсоёмких задач. proglib.io Например, если для решения задачи элементы нужно хранить упорядоченно и часто выполнять поиск определённого значения, то оптимальной по сложности структурой данных будет сбалансированное бинарное дерево поиска. gitverse.ru
• Улучшение производительности при работе с большими объёмами данных. habr.com Если приложение работает с большими объёмами данных (например, таблицы с тысячами строк, множество элементов на странице), неэффективные алгоритмы могут замедлить отклик приложения. habr.com