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¿Qué es?
Es un lenguaje o nomenclatura utilizada en el ámbito de la programación de sistemas para determinar el “costo” de un algoritmo en términos de tiempo de ejecución y utilización de recursos, en relación a los datos que se van a procesar
¿Para que sirve?
Es una manera medible de expresar la eficiencia de las funciones que creamos, con el fin de saber si son factibles a optimizarlas o rediseñarlas.
Tipos de Big O
O(1): constante
Esta nos indica que, sin importar el tamaño de entrada o salida, el tiempo de ejecución y recursos utilizados por nuestro algoritmo siempre será el mismo.
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O(n): lineal
El tiempo de ejecución es directamente proporcional al tamaño de los datos. Crece en una línea recta.
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O(log n): logarítmica
Es dada cuando el tiempo de ejecución o uso de recursos es directamente proporcional al resultado logarítmico del tamaño del valor de entrada.
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O(2 ^ n): exponencial
Su rendimiento se incrementa al doble cada vez que se agregue un nuevo dato al valor de entrada, por ende, incrementando su tamaño de manera exponencial.
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¿Porque es importante?
Nos proporciona una manera de saber cómo se va a comportar un algoritmo en función de los argumentos que le pasemos y la escala de los mismos.
