Compreendendo a Notação Big O: Um Guia Prático

Este artigo fornece uma explicação clara e concisa da notação Big O, um método para descrever o desempenho de algoritmos. Usando a função `sum` do JavaScript como exemplo, ele compara as diferenças entre as complexidades de tempo O(1) constante, O(log n) logarítmica, O(n) linear e O(n²) quadrática. Visualizações e exemplos de código ilustram as complexidades de tempo de vários algoritmos, incluindo ordenação por bolha e busca binária. O artigo também explora técnicas para melhorar o desempenho do código, como evitar `indexOf` dentro de loops e usar o cache para reduzir cálculos redundantes. Finalmente, ele enfatiza a importância dos testes empíricos, alertando contra a confiança cega nos resultados teóricos.
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