Complejidad de algoritmos para principiantes Big (O)

Summary

El video explica la importancia de la complejidad de código en entrevistas técnicas, destacando dos tipos: temporal y espacial. Aborda la notación Big O para analizar la eficiencia de un algoritmo. Se describen varios tipos de complejidad, como constante, lineal, cuadrática, logarítmica, exponencial y factorial, con ejemplos como el método 'pop', ciclos, Bubble Sort, búsqueda binaria y la secuencia de Fibonacci.

Takeaways

• 🔍 La complejidad de un código se puede analizar en términos de tiempo y espacio.
• ⏱ La complejidad temporal se refiere a la cantidad de tiempo que se requiere para ejecutar un algoritmo dependiendo de las entradas.
• 📊 La complejidad espacial se refiere a la cantidad de memoria que se necesita para ejecutar un algoritmo, también dependiendo de las entradas.
• 🌐 Se utiliza la notación Big O para analizar la eficiencia de los algoritmos, siendo la complejidad temporal en el peor caso la más común en entrevistas técnicas.
• 🏁 La complejidad constante indica que el tiempo de ejecución no depende del tamaño de las entradas.
• 🔶 La complejidad lineal (O(n)) significa que el tiempo de ejecución crece directamente con el tamaño de las entradas.
• 🔵 La complejidad cuadrática (O(n²)) es menos eficiente que la lineal y se encuentra en algoritmos con ciclos anidados.
• 📈 La complejidad logarítmica (O(log n)) es muy eficiente, con un aumento del tiempo de ejecución muy lento a medida que aumentan las entradas.
• 🌟 La complejidad exponencial es sumamente ineficiente, con un aumento masivo del tiempo de ejecución incluso con un pequeño aumento en el número de entradas.
• ⚠️ La complejidad factorial es la menos eficiente, donde el tiempo de ejecución aumenta de manera factorial con el tamaño de las entradas.

Q & A

¿Qué es la complejidad del código?

La complejidad del código se refiere a la cantidad de tiempo o espacio de memoria que se requiere para ejecutar un algoritmo, dependiendo de las entradas.

¿Cuáles son las dos formas principales de analizar la complejidad de un algoritmo?

La complejidad temporal, que se refiere al tiempo de ejecución, y la complejidad espacial, que se refiere al espacio de memoria requerido.

¿Qué notación se utiliza para analizar la complejidad temporal de un algoritmo?

Se utiliza la notación Big O, que representa la complejidad del algoritmo en el peor caso.

¿Qué significa la complejidad temporal constante?

La complejidad temporal constante significa que el tiempo de ejecución no depende del tamaño de las entradas, es decir, es independiente del número de elementos que se procesan.

¿Cuál es un ejemplo de método con complejidad temporal constante?

El método 'pop' en un arreglo, que siempre toma el mismo tiempo para ejecutarse, sin importar el tamaño del arreglo.

¿Qué es la complejidad temporal lineal?

La complejidad temporal lineal se refiere a que el tiempo de ejecución es directamente proporcional al tamaño de las entradas.

¿Cuál es la diferencia entre un algoritmo de complejidad temporal constante y uno lineal?

Un algoritmo de complejidad temporal constante tiene un tiempo de ejecución fijo, mientras que en uno lineal, el tiempo de ejecución crece a medida que aumenta el número de entradas.

¿Qué significa la complejidad temporal cuadrática?

La complejidad temporal cuadrática indica que el tiempo de ejecución crece proporcionalmente al cuadrado del tamaño de las entradas.

¿Cuál es un ejemplo de algoritmo con complejidad temporal cuadrática?

El algoritmo de ordenamiento 'Bubble Sort', donde cada elemento de la lista se compara con el siguiente y se intercambian si están en el orden incorrecto.

¿Qué es la complejidad temporal logarítmica y por qué es eficiente?

La complejidad temporal logarítmica se refiere a que el tiempo de ejecución aumenta muy lentamente a medida que se incrementan las entradas, lo que lo hace muy eficiente en comparación con otros tipos de complejidad.

¿En qué tipo de algoritmos se encuentra la complejidad temporal logarítmica?

Se encuentra en algoritmos que dividen la tarea en dos partes para resolver el problema, como la búsqueda binaria.

¿Qué significa la complejidad temporal exponencial y por qué es ineficiente?

La complejidad temporal exponencial implica un aumento masivo del tiempo de ejecución incluso con un pequeño aumento en el número de entradas, lo que hace que los algoritmos sean sumamente ineficientes.

¿Cuál es un ejemplo de algoritmo con complejidad temporal factorial?

Un ciclo donde para cada iteración se invoca la misma función de forma recursiva, lo que resulta en un aumento factorial del tiempo de ejecución.