Big O
¿Qué es Big O?
Big O es una forma de expresar la complejidad de un algoritmo, es decir, cómo crece su coste cuando el volumen de datos aumenta.
¿Para qué sirve Big O?
Sirve para:
- Comparar algoritmos.
- Entender escalabilidad.
- Tomar mejores decisiones de rendimiento.
Ejemplo básico
Una búsqueda lineal suele ser O(n) y una búsqueda binaria O(log n).
Características de Big O
- Mide crecimiento, no tiempo exacto.
- Se centra en tendencias a gran escala.
- Se usa mucho en algoritmia y entrevistas técnicas.
¿Dónde se usa?
- En estructuras de datos, algoritmos y optimización.
Conclusión
Big O ayuda a pensar en eficiencia de forma abstracta. Es muy útil para evaluar cómo se comportará un algoritmo cuando el sistema crezca.