Comprender la Notación Big O: Una Guía Práctica
Este artículo proporciona una explicación clara y concisa de la notación Big O, un método para describir el rendimiento de los algoritmos. Usando la función `sum` de JavaScript como ejemplo, compara las diferencias entre las complejidades de tiempo O(1) constante, O(log n) logarítmica, O(n) lineal y O(n²) cuadrática. Visualizaciones y ejemplos de código ilustran las complejidades de tiempo de varios algoritmos, incluyendo la ordenación por burbuja y la búsqueda binaria. El artículo también explora técnicas para mejorar el rendimiento del código, como evitar `indexOf` dentro de los bucles y aprovechar el almacenamiento en caché para reducir cálculos redundantes. Finalmente, enfatiza la importancia de las pruebas empíricas, advirtiendo contra la confianza ciega en los resultados teóricos.
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