No tienes acceso a esta clase

¡Continúa aprendiendo! Únete y comienza a potenciar tu carrera

Recomendaciones para la evaluación de algoritmos

15/18
Recursos

Aportes 3

Preguntas 0

Ordenar por:

Los aportes, preguntas y respuestas son vitales para aprender en comunidad. Regístrate o inicia sesión para participar.

Hey, hasta ahora sabes que un algoritmo con O(1) es mejor que uno con O(n). ¡Genial! Pero, ¿Y si ese algoritmo con O(1) se ejecuta en 1000 horas?

💚 La complejidad algorítmica es importante, pero dónde se ejecuta tu algoritmo determina qué tan importante es.

📉 Cuando la Complejidad Algorítmica deja de ser relevante, es donde debemos mejorar nuestro algoritmo para alcanzar nuestro objetivo de eficiencia.

🚀 Tal vez tengamos el mejor algoritmo jamás visto, pero si lo ejecutamos en una computadora de hace 20 años con Intel Celeron, pues no podemos esperar mucha rapidez.

Yo diría que entonces no simplificar la complejidad puede ayudar a mejorar la decisión entre cuál es mejor entre dos de la misma forma. Por ejemplo si dos algoritmos tienen complejidad espacial de O( 1 ) y temporal de O ( n ) pues cómo elijo?

En cambio si no simplificamos y vemos que:

  • Uno tiene complejidad espacial de O( 6 ) y el otro de O ( 20 )
  • Uno tiene complejidad temporal de O ( n + 5 ) y el otro de O ( n + 50 ) pues ahí si podemos elegir mejor no?

🚀 A punto de finalizar estás. Te recuerdo que puedes practicar el cálculo de la notación Big-O para entrevistas técnicas desde el repositorio de este curso.

💡 Revisa la carpeta algorithms, luego calcula la notación de algún algoritmo, o agrega tu propio algoritmo. Mira estos ejemplos 👀: