Apuntes

• Para poder calcular la notación Big O depende si se desea medir el tiempo o espacio

Notación Big-O en complejidad temporal

let bar = 'test' // O(1)
if(){} // O(1)
for(){} // O(n)
while(){} // O(n)
for(){ for(){} } // O(n^2)

Notación Big-O en complejidad espacial

• Comprende en ver cuantas variables se van creando

let bar = 'test' // O(1)
if(){} // O(1)
for(){} // O(1)
let resultado = [1, 2, ..., n] // O(n)
let dimensional = [[1, 2], [3, 4], ...] // O(n²)

• Para simplificar la notación nos concentramos en el valor podemos abreviarlo de la siguiente manera
  • O(2n) ⇒ O(n)
  • O(50) ⇒ O(1)
  • O(n² + 50) ⇒ O(n²)
• Es posible simplificar de esta manera, ya que solo nos importa el grado mayor

El crecimiento importa

• La complejidad de un algoritmo nace de cuantos recursos utiliza el algoritmo al ejecutarse.
• La notación Big-O solo se enfoca en el crecimiento.