Complejidad Temporal

La complejidad temporal es una medida del tiempo que toma un algoritmo para completarse en función del tamaño de la entrada. Es algo muy importante que se analizara al estar viendo los diferentes tipos de algoritmos que tenemos

Notación Big O

La notación Big O se utiliza comúnmente para describir la complejidad temporal de un algoritmo. Big O proporciona un límite superior sobre el crecimiento de la complejidad temporal, lo que significa que describe el peor caso de cómo se comporta el algoritmo a medida que el tamaño de la entrada crece hacia el infinito.

Algunas de las complejidades temporales más comunes incluyen:

O(1): Tiempo constante. El tiempo de ejecución no depende del tamaño de la entrada.
O(log n): Tiempo logarítmico. El tiempo de ejecución crece logarítmicamente con el tamaño de la entrada.
O(n): Tiempo lineal. El tiempo de ejecución crece linealmente con el tamaño de la entrada.
O(n log n): Tiempo linealítmico. Común en algoritmos de ordenación eficientes como el Merge Sort.
O(n^2): Tiempo cuadrático. Común en algoritmos de fuerza bruta como el Bubble Sort.
O(2^n): Tiempo exponencial. Común en algoritmos que exploran todas las posibles soluciones, como algunos algoritmos de backtracking.
O(n!): Tiempo factorial. Usado en problemas como el de la Permutación Completa.

Importancia de la Complejidad Temporal

La importancia de conocer la complejidad temporal de una lgoritmo es ver y analizar si nuestro algoritmo es eficiente, necesitamos algoritmos que sean eficaces y eficientes para asi poder tener un programa un sistema el cual no tarde tanto tiempo en el estar resilviendo un problema dado.