Глубока ли кроличья нора, часть 2: оценка сложности алгоритмов

Ок, бинарный поиск лучше, но зачем тогда нужен линейный?

Часто студенты спрашивают: «Зачем нужен линейный поиск, если бинарный обходит его по всем позициям?» Отвечаю: линейный поиск работает с любыми массивами, а бинарный — только с отсортированными.

Мы дошли до важного принципа: чем сложнее структура данных, тем более быстрые алгоритмы к ней можно применять. Отсортированный массив — более сложная структура, чем неотсортированный

Забегу вперёд и скажу, что сортировка в общем случае требует от O(n * log(n)) до O(n^2) времени.

Создать дополнительные структуры данных несложно, вот только это не бесплатное удовольствие. Они едят много памяти. Как правило, O(n). Отсюда вытекает довольно логичный, но обидный вывод: время и память — «взаимообмениваемые» ресурсы. Алгоритм можно ускорить, пожертвовав памятью, или решать задачу медленно, зато in-place. Кроме того, почти всегда есть промежуточный вариант.

Линейный поиск

Начнём с самого простого алгоритма — линейного поиска, он же linear search. Дальнейшее объяснение подразумевает, что вы знаете, что такое числа и как устроены массивы. Напомню, это всего лишь набор проиндексированных ячеек.

Допустим, у нас есть массив целых чисел arr, содержащий n элементов. Вообще, количество элементов, размер строк, массивов, списков и графов в алгоритмах всегда обозначают буквой n или N. Ещё дано целое число x. Для удобства обусловимся, что arr точно содержит x.

Задача: найти, на каком месте в массиве arr находится элемент 3, и вернуть его индекс.

Фото: Валерий Жила для Skillbox Media

Меткий человеческий глаз сразу видит, что искомый элемент содержится в ячейке с индексом 2, то есть в arr. А менее зоркий компьютер будет перебирать ячейки друг за другом: arr, arr… и так далее, пока не встретит тройку или конец массива, если тройки в нём нет.

Теперь разберём случаи:

Worst case. Больше всего шагов потребуется, если искомое число стоит в конце массива. В этом случае придётся перебрать все n ячеек, прочитать их содержимое и сравнить с искомым числом. Получается, worst case равен O(n). В нашем массиве худшему случаю соответствует x = 2.

Best case. Если бы искомое число стояло в самом начале массива, то мы бы получили ответ уже в первой ячейке. Best case линейного поиска — O(1). Именно так обозначается константное время в Big O Notation. В нашем массиве best case наблюдается при x = 7.

Применение и практическое использование

Одной из областей, где коэффициент сложности находит широкое применение, является образование. В учебных заведениях он используется для оценки сложности учебных программ, тестов, заданий и учебников. Это помогает учителям и педагогам подобрать материалы, соответствующие возрастным и интеллектуальным возможностям учащихся, а также эффективно планировать уроки и задания.

Кроме того, коэффициент сложности применяется в психологических исследованиях. Он может быть использован для измерения уровня сложности задачи или теста, которые предлагаются испытуемым. Это помогает ученым оценить когнитивные способности испытуемых и определить их уровень интеллектуального развития.

Также коэффициент сложности может быть применен в сфере деловых коммуникаций. Например, при разработке рекламных материалов или представления информации для широкой аудитории, он позволяет выбрать оптимальное соотношение между содержанием и сложностью текста. Это помогает представить информацию таким образом, чтобы она была понятна и доступна для всех потребителей.

Таким образом, коэффициент сложности имеет широкое практическое применение в различных областях. Он помогает определить уровень сложности объектов и задач, что в свою очередь способствует более эффективному образованию, исследованиям и коммуникации.

Правила уборки для снижения коэффициента сложности

Ниже представлены основные правила уборки, которые помогут снизить сложность данного процесса:

1. Планирование и подготовка

Перед уборкой необходимо спланировать список задач и распределить время. Также стоит подготовить все необходимые средства и инструменты для уборки.

3. Систематичность

Важно убирать помещение в определенном порядке, не пропуская какие-либо участки или элементы интерьера. Рекомендуется двигаться по часовой стрелке или по логическим маршрутам

5. Уборка сверху вниз

При уборке рекомендуется начинать с верхних поверхностей, таких как полки, шкафы, потолки, а затем переходить к полу. Это позволяет избежать повторной уборки уже очищенных поверхностей.

Особое внимание к санитарным зонам. Уделите особое внимание уборке санитарных зон, таких как ванная комната и кухня

Эти помещения требуют более тщательной и тщательной уборки для поддержания чистоты и гигиены

Уделите особое внимание уборке санитарных зон, таких как ванная комната и кухня. Эти помещения требуют более тщательной и тщательной уборки для поддержания чистоты и гигиены

10. Регулярность и систематичность

Самое важное правило для снижения коэффициента сложности уборки — это регулярность и систематичность. Регулярно выполняйте уборку помещения, соблюдая все правила и рекомендации

Использование коэффициента сложности уборки позволяет экономить время и ресурсы, так как позволяет определить точную стоимость уборки и ориентироваться на нее. Кроме того, он позволяет устанавливать четкие стандарты и требования для уборочной бригады, что повышает качество и эффективность уборки.

Очевидно, что применение коэффициента сложности уборки помещений имеет множество преимуществ. Он помогает оптимизировать процесс уборки, сэкономить время и деньги, а также обеспечить высокое качество работы. Поэтому использование этого инструмента является необходимым в условиях современных требований к уборке помещений.

Как корректируется сложность майнинга

Рассматриваемый показатель может через определенные промежутки корректироваться. Поскольку мы говорим о Биткоине, поэтому в отношении данного криптоактива отметим, что он имеет такую периодичность. А именно: после того, как в течение двух недель добыто 2016 блоков, сложность изменяется. И происходит это следующим образом:

Если майнеры для генерирования указанного количества
блоков потратили больше 14 дней, то сложность майнинга снижается.
Если же «шахтеры» справились быстрее, то, соответственно,
сложность майнинга повышается.

Таким образом, показатель сложность майнинга обеспечивается двумя
условиями:

Общая сумма мощностей (хэшрейта) в сети.
Период, который ушел на майнинг предыдущих звеньев
цепи блокчейна.

На основании вышесказанного отметим некоторую закономерность. А
именно:

Увеличение хэшрейта означает рост числа криптодобытчиков. Следовательно, отдельные звенья в цепи блокчейн (равно как и сам криптоактив)будет майниться быстрее. По итогу показатель сложности будет расти.
При снижении хэшрейта можно сделать вывод, что «шахтеров» стало меньше. А это означает, что и выпуск криптовалюты займет больше времени. Отсюда – снижение коэффициента сложности майнинга.

Как подготовиться к ОГЭ в условиях неопределенности?

Каждый ученик, готовящийся к ОГЭ, хочет получить высокий результат, но не всегда может планировать свою подготовку с уверенностью. Непредсказуемость обстановки, связанная с текущей пандемией, также создает проблему неопределенности в учебном процессе. Как же подготовиться к ОГЭ в таких условиях?

В первую очередь нужно ориентироваться на основную информацию, доступную на официальных сайтах. Периодически проверяйте информацию о датах и формате экзаменов, возможных изменениях в правилах проведения. Следите за сообщениями из школы, уточняйте учителей дополнительные материалы для изучения.

Не забывайте, что неопределенность не отменяет планирование. Продумайте свою стратегию подготовки. Оцените свои сильные и слабые стороны в знаниях, распределите время на изучение каждой темы, определите необходимое количество времени на повторение и закрепление материала.

Старайтесь поддерживать мотивацию. Закрепляйте свои знания через практику и решение типовых заданий. Используйте различные online-ресурсы и тесты, изучайте материалы не только по учебникам, но и из других источников.

Важно не забывать о здоровье. Заниматься нужно регулярно, но также необходимо следить за режимом дня, проветривать помещение и не забывать об оздоровительных упражнениях

Следуя этим советам, вы сможете продолжать готовиться к ОГЭ в условиях неопределенности и добиться отличных результатов.

Значение коэффициента сложности для заказчика

При планировании и оценке работ по монтажу очень важно учитывать коэффициент сложности выполнения. Он позволяет определить степень трудоемкости задач и соответственно оценить необходимые ресурсы и время

Коэффициент сложности является фактором, который влияет на стоимость и качество работ. Он определяет ориентировочную сложность проекта и включает в себя такие факторы, как:

Условия проведения работ. Это может быть ограниченное рабочее пространство, пропускные способности объекта, высокие требования к безопасности и т.д.
Требуемые технические решения. В зависимости от уровня технических требований заказчика, могут быть необходимы специализированные навыки и оборудование.
Сроки выполнения работ. Если требуется выполнить работы в кратчайшие сроки, это может потребовать дополнительных ресурсов и организационных усилий.

Заказчику важно быть осведомленным о значении коэффициента сложности, поскольку это позволяет оценить все риски и нюансы, связанные с выполнением работ. Например, при более высоком коэффициенте сложности заказчик может рассчитывать на высокий уровень профессионализма и качества работ, но при этом стоимость может быть выше, а сроки выполнения — дольше

Конечно, каждый заказчик имеет свои индивидуальные требования и ожидания от проекта, поэтому важно учесть все особенности и составить адекватную оценку сложности. Для этого рекомендуется обратиться к профессионалам своей отрасли или специалистам по монтажу, которые имеют опыт работы с подобными проектами

В заключение, значение коэффициента сложности для заказчика заключается в возможности более точно планировать и управлять проектом, учитывая все факторы и требования, а также принимать взвешенные решения в отношении стоимости, сроков и качества работ.

Коэффициент экономической сложности

КЭС (ECI) — показатель, разработанный Рикардо Хаусманном и характеризующий сложность и диверсифицированность экспортируемых товаров страны. Для оценки экономической сложности используется статистика международной торговли. Учитываются те продукты, в производстве которых страна имеет устойчивое конкурентное преимущество, то есть экспортирует больше, чем средняя экономика подобного размера. Индекс сложности экономики отражает, насколько сложна совокупность производимой страной продукции.

Каждая цветная точка на картинках — это отрасль промышленности, участвующая в мировой торговле. Справа налево и от периферии к центру сложность продуктов постепенно увеличивается. Выделяются несколько крупных кластеров: легкой промышленности (зеленый), машиностроения (синий), электроники (бирюзовый), химии и фармацевтики (фиолетовый), сельского хозяйства (желтый). Расстояние между точками отражает простоту освоения одной технологии при наличии другой.

Существует устойчивая корреляция уровня ВВП на душу населения и индекса экономической сложности. Чем сложнее экономика, тем страна богаче. Специализация на простых технологиях не позволяет достичь устойчивого высокого уровня благосостояния. Исключение составляют только нефтедобывающие страны в период высоких цен на нефть.

Визуализации данных по всем странам можно посмотреть тут: http://atlas.cid.harvard.edu

Вся мировая экономика (2014):

Германия, ECI = 1,92, вторая в мире по уровню сложности:

Технические характеристики объекта

Технические характеристики объекта являются важным фактором, определяющим сложность выполнения работ при монтаже и влияющим на стоимость и сроки выполнения проекта. Различные технические параметры объекта могут в значительной степени повлиять на сложность монтажных работ и требуемые ресурсы.

Одной из основных характеристик объекта является его размер. Большие объекты обычно требуют больше времени и сил для монтажа по сравнению с маленькими объектами. Размер также может влиять на доступность и удобство проведения работ, особенно если объект имеет ограниченное пространство или усложненную конструкцию.

Конструкция объекта также имеет большое значение при определении сложности монтажных работ. Если объект имеет сложную архитектуру, нестандартные формы или необычные материалы, то выполнение работ может потребовать дополнительных навыков и специализированного оборудования. Кроме того, наличие технических особенностей, таких как наличие систем автоматизации, электронных устройств или сложных коммуникационных систем, также может повлиять на сложность монтажа.

Условия объекта также важны при оценке сложности работ и их стоимости. Например, объект, расположенный в отдаленном или труднодоступном месте, может потребовать дополнительного времени и затрат на доставку материалов и оборудования. Экстремальные погодные условия или ограничения безопасности также могут усложнить выполнение работ.

Срок выполнения работ также зависит от технических характеристик объекта. Более сложные объекты, требующие дополнительных монтажных операций или использования специализированного оборудования, могут занимать больше времени для завершения работ. Однако, с помощью оптимизации процессов и использования современных технологий, можно сократить срок выполнения работ на сложных объектах.

Примеры технических характеристик объекта:
Параметр
Значение

Размер
Большой

Конструкция
Сложная

Условия
Труднодоступные

Срок выполнения
Длительный

Технические характеристики объекта имеют прямое влияние на сложность выполнения монтажных работ и определяют стоимость и сроки проекта. При планировании и оценке работ, необходимо учитывать эти факторы и принимать соответствующие меры для обеспечения успешного выполнения проекта.

Расчет оценки сложности выполняемых работ (С).

Для оценки С по каждому признаку (характер работ, их разнообразие, степень самостоятельности при их выполнении, масштаб и сложность руководства, дополнительная ответственность) установлены значения, обусловленные постепенным усложнением работ (от менее к более сложным)

В табл.10.4 приведены средние значения коэффициентов сложности для каждой должностной группы работников.

Таблица 10.4.- Средние коэффициенты сложности работ

№	Наименование должности	Коэффициент сложности
Начальник отдела	1,0
Главный специалист	0,89
Ведущий специалист	0,8
Специалист 1 категории	0,68
Специалист 2 категории	0,57

Пример 3.

Павлов П.Р. является экономистом первой категории, соответственно коэффициент сложности составляет 0,68

Расчет оценки результатов труда (Р).

Для определен6ия величины Р производиться оценка уровня (степени) проявления каждого из следующего признаков:

— количество выполненных плановых и внеплановых работ (заданий);

— качество выполненных работ (заданий);

— соблюдение сроков выполнения работ (заданий).

Количественные оценки по каждому из признаков определяются путем сопоставления фактически достигнутых результатов с критериями оценки в виде полученных заданий, установленных сроков, среднего уровня достигнутых результатов по группе работников и др.

Каждый признак имеет три уровня (степени) проявления и оценивается по принципу отклонения от среднего значения по каждой должностной группе. При соответствии конкретного признака среднему уровню его количественная оценка равна 1, выше среднего — 1,25, ниже среднего — 0,75. Оценка Р определяется также как и П.

Пример 4

При оценке экономиста 1 категории Павлова П.Р. выявлены признаки результатов труда следующих уровней (табл.10.4):

Таблица 10.4. — Оценка признаков, определяющих результаты труда работников.

№	Признаки результатов труда	Удельная значимость признаков в общей оценке деловых качеств	Оценка признаков с учетом удельной значимости
0,75	1,0	1,25
гр.4=гр.3*0,75	гр.5=гр.3*1,0	гр.6=гр.3*1,25
Количество выполненных работ	0,30	0,225	0,30	0,375
Качество выполненных работ	0,40	0,30	0,40	0,50
Соблюдение сроков выполнения работ	0,30	0,225	0,30	0,375

— количество выполненных работ — 1,25

— качество выполненных работ — 1,0

— соблюдение сроков выполнения работ — 1,0

Р = 0,375 + 0,40 + 0,30 = 1,075

Оценка результатов труда экономиста 1 категории Павлова П.Р. составила 1,075

Расчет оценки результатов труда (Д).

Комплексная оценка Д получается на основе учета всех рассмотренных выше показателей оценки- профессиональных и личных качеств, уровня квалификации, сложности работ и результатов труда.

Д = ПК + РС

Пример 5.

Комплексная оценка экономиста 1 категории Павлова П.Р. определяется на основе расчетов, приведенных в примерах 1-3, где П = 1,07; К = 0,83; С = 0,68; Р = 1,075

Тогда Д = 1,07*0,83+1,075*0,68 = 1,619

Задание 10.2.

В отделе маркетинга крупного сельскохозяйственного предприятия работает восемь человек. С целью повышения эффективности их труда, осуществления целенаправленной кадровой политики в области материального и морального стимулирования сотрудников, проведения аттестации, организации служебного продвижения и повышения квалификации предпринята оценка результатов труда и деловых качеств работников. Для этого используется интегральный коэффициент, комплексно учитывающий такие показатели, как профессиональные и личные качества, уровень квалификации, сложность работ и результаты труда.

Исходные данные для расчета комплексной оценки результатов труда и деловых качеств работников отдела маркетинга приведены в таблице 10.5.

1. Оцените профессиональные и личные качества сотрудников отдела маркетинга.

2. Оцените уровень квалификации работников.

3.Оцените сложность выполняемых работ.

4.Оцените результаты труда.

5.Дайте комплексную оценку результатов труда и деловых качеств работников отдела маркетинга.

6.По итогам комплексной оценки разработайте предложения по:

а) премированию лучших сотрудников;

б) изменению уровню должностного оклада;

в) должностному продвижению работников;

г) улучшению расстановки и рациональному использованию работников отдела;

д) повышению квалификации сотрудников отдела (выбору форм и методов работы).

Источник

Понятие коэффициента метрологической сложности

Коэффициент метрологической сложности (КМС) представляет собой числовую характеристику, отражающую степень сложности измерений в конкретной области метрологии. Введение этого коэффициента позволяет оценить, насколько точными и надежными будут измерения в конкретной метрологической области.

КМС вычисляется на основе нескольких параметров, включая характеристики измерительного оборудования, степень метрологической требовательности задачи, а также возможность влияния внешних факторов на результаты измерений. Чем выше КМС, тем сложнее и точнее должны быть измерения в данной области.

Важно отметить, что коэффициент метрологической сложности может быть применим как для отдельных измерительных устройств, так и для всей метрологической системы в целом. Он позволяет определить необходимую точность и надежность измерений, а также выбрать наиболее подходящие методы и оборудование для решения конкретных задач

КМС широко применяется в различных областях метрологии, включая научные исследования, промышленное производство, медицину и другие сферы, где измерения являются неотъемлемой частью работы. От правильно определенного КМС зависит качество и достоверность получаемых результатов, а также возможность доверять измерительным приборам и системам в конкретной области метрологии.

Преимущества использования КМС:	Недостатки использования КМС:
Позволяет оценить точность и надежность измерений	Требует дополнительных расчетов и анализа данных
Помогает выбрать наиболее подходящие методы измерений и оборудование	Требует знания и понимания основных принципов метрологии
Улучшает качество и достоверность результатов измерений	Может быть сложно применить в некоторых сферах метрологии

Разработка системы оценки сложности

Одним из ключевых аспектов в разработке такой системы является определение факторов, которые влияют на сложность кода. Некоторые из этих факторов могут быть объективно измерены, в то время как другие являются более субъективными. Однако, сочетание объективных и субъективных факторов позволяет получить более полную картину о сложности кода.

В системе оценки сложности могут быть определены различные категории факторов, такие как:

Размер кода: количество строк кода, число переменных, объем памяти и т.д. Чем больше код, тем выше его сложность.
Сложность алгоритмов: использование сложных алгоритмических конструкций, рекурсии и т.д. Это может значительно повысить сложность кода.
Зависимости и связи: наличие сложных взаимосвязей и зависимостей между различными модулями и компонентами программы.
Понятность кода: читаемость и понятность кода для других разработчиков. Чем сложнее код, тем сложнее его понять и поддерживать.

После определения этих факторов, система оценки сложности может быть реализована в виде алгоритма, который использует эти факторы для расчета сложности кода. Этот алгоритм может присваивать коду определенные баллы или оценки, которые позволяют разработчикам определить общую сложность проекта или конкретных частей кода.

Имея такую систему оценки сложности, разработчики могут более эффективно планировать и управлять своей работой. Они могут проанализировать, какие части кода являются наиболее сложными, и принять соответствующие меры для упрощения их разработки и поддержки.

В целом, система оценки сложности является важным инструментом для оптимизации процесса разработки программного обеспечения. Она позволяет разработчикам более точно оценивать и управлять сложностью своего кода, что способствует повышению его качества и эффективности.

Какие перспективы имеет сложность майнинга

Скорее всего, с течением времени популярность активов, сгенерированных криптографическим способом, будет все больше расти. Плюс, на рынок постоянно поступает все более совершенное и мощное оборудование для добычи криптомонет. В результате количество цифровых «шахтеров» будет прибавляться. Соответственно, сложность майнинга также увеличится.

Часть монет, таких, как Эфириум, вероятнее всего, вскоре совсем уйдут
от традиционной добычи. Между прочим, на указанной платформе обдумывается
перспектива перехода в систему консенсуса PoS. А в данном случае, доходы
пользователя зависят исключительно от количества валюты на его счету.

Прочие же монеты, которые основаны на майнинге, будут продолжать добываться указанным способом. Причем в ближайшие несколько лет динамика изменения величины сложности, скорее всего, останется положительной. Однако есть пара причин, которые могут привести к обратной ситуации.

Оценка сложности алгоритмов

Зачем вообще оценивать сложность алгоритмов и какие способы оценки бывают?

Понимать сложность алгоритмов важно и по следующим причинам:

без этих знаний вы не сможете отличить суб-оптимальный код от оптимального и оптимизировать его;
каждый средний или большой проект рано или поздно будет оперировать большим объёмом данных

Важно, чтоб ваши алгоритмы это предусматривали и не стали бомбой замедленного действия;
если вы не понимаете концепции оценки сложности алгоритмов, вы, скорее всего, будете писать низкопроизводительный код по умолчанию.. Способы же оценки сложности существуют следующие:

Способы же оценки сложности существуют следующие:

O большое (O(n)) — позволяет оценить верхнюю границу сложности алгоритмов. Это отношение количества входных данных для алгоритма ко времени, за которое алгоритм сможет их обработать. Простыми словами, это максимальное время работы алгоритма при работе с большими объёмами данных.

o малое (o(n)) — позволяет оценить верхнюю границу, исключая точную оценку.

Омега (Ω(n)) — позволяет оценить нижнюю границу сложности.

Тета (Θ ()) — позволяет получить точную оценку сложности.

В большинстве IT-компаний для оценки сложности используют только большое O (BigO notation), поскольку чаще всего достаточно представлять, как быстро будет расти количество операций при увеличении входных данных в худшем случае. Остальные типы оценок используются редко.

Если представить график распространённых сложностей алгоритмов, они будут выглядеть вот так:

Если условно разделить сложности на зоны, то сложности вида O(log n), O(1) или O(C) можно будет отнести к зоне Excellent. Такие алгоритмы вне зависимости от объёмов данных будут выполняться очень быстро — практически мгновенно.

Алгоритмы сложности O(n) можно отнести к зоне Fair — к алгоритмам, сложность которых растёт предсказуемо и линейно. Например, если 100 элементов ваш алгоритм обрабатывает за 10 секунд, то 1000 он обработает примерно за 100 секунд. Не лучший результат, но предсказуемый.

Алгоритмы из красной зоны Horrible со сложностями O(N^2) и выше трудно отнести к высокопроизводительным. НО! Тут всё сильно зависит от объёмов входных данных. Если вы уверены, что у вас всегда будет небольшой объём данных (например, 100 элементов), и обрабатываться он будет в приемлемое для вас время, то всё в порядке, такие алгоритмы тоже можно использовать. Но если же вы не уверены в постоянности объёмов данных (может прийти и 10 000 элементов вместо 100) — лучше всё-таки задуматься над оптимизацией алгоритмов.

Определение факторов сложности

Фактор	Описание
Объем работы	Количество задач или объем данных, с которыми необходимо работать. Чем больше объем работы, тем выше сложность задания.
Техническая сложность	Сложность в реализации технической стороны проекта, задачи или задания. Включает в себя уровень технической экспертизы, необходимой для успешного выполнения.
Временные ограничения	Наличие сроков выполнения задачи или проекта. Чем меньше времени на выполнение, тем выше сложность.
Зависимости	Наличие взаимосвязей или зависимостей между задачами, проектами или заданиями. Чем сложнее зависимости, тем выше сложность.
Неопределенность	Степень предсказуемости или неопределенности в выполнении задачи или проекта. Чем больше неопределенности, тем выше сложность.
Изменчивость требований	Частота и степень изменения требований или спецификации проекта или задачи. Чем чаще и существеннее изменяются требования, тем выше сложность.
Навыки и опыт исполнителя	Уровень знания, навыков и опыта у исполнителя задачи. Чем выше требуется уровень квалификации, тем выше сложность.

Определение факторов сложности позволяет получить объективную оценку сложности задачи или проекта, что в свою очередь обеспечивает более точное измерение коэффициента сложности.

Заключение

Таким образом, мы рассмотрели общие сведения о таком показателе, как
сложность майнинга. В том числе изучили причины изменения данной величины.
Кроме того, определили принципы ее формирования. А также проследили динамику и
перспективы рассматриваемого коэффициента.

В настоящее время сложность майнинга находится на очень высокой своей отметке. Причем это можно утверждать в отношении любой криптовалюты, добываемой указанным методом. Однако, к добыче цифровых монет вычислениями интерес пользователей сохраняется. То есть те, кто только приходит к майнингу, может заработать на этом поприще. Однако и вложения здесь потребуются немалые. При этом риски сохраняются. Поэтому ступать ли на эту стезю, рисковать ли своими инвестициями и временем, решать каждому самостоятельно.

Сложность майнинга – это очень важный показатель для формирования цены актива и вознаграждения “шахтерам”