Notación Big O | Explicacion y Análisis de la complejidad de un Algoritmo

En el video de hoy aprenderemos utilizar y responderemos que es la Notación Big O para analizar la complejidad de un algoritmo o programa y ver que tan eficiente es. Ademas se incluye la resolucion de ejercicios practicos para poner el practica lo aprendido en el video. Se analiza la Complejidad Constante O(1), Complejidad Lineal O(n) y Complejidad Cuadratica O(n^2). Puede referirse a Big O como Big Oh. Se mencionan tambien Big Omega y Big Theta.

Libro Mencionado: Introduction To Algorithms por Thomas H. Cormen y otros.

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[ElTallerDeTD]

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[juanignaciosampedro]

Uhh me sirve, justo estoy viendo esto en la facultad 😎

[JoshJD]

A mí si me gustaría que hicieras un video con respecto al analisis de algoritmos recursivos...
Buen video, me ayudó muchísimo.

[GRUNT]

Muy buen video, estoy cursando algoritmos 2 y sos más claro que el jtp

Al fin un video donde esta sencillo y bien explicado 👏🏻

[karim]

Tremenda explicación me sirvió muchísimo, gracias

[EduardoRodriguez-nmsk]

Estaría genial que hicieras de esto una serie de Estructura de Datos y Algoritmia

[elchiapameco]

no chavon me salvaste, gracias. ya me suscribí sólo por este video.

[JotaCeTowers]

Explicación clara y sencilla, muchas gracias

[layou]

Excelente video amigo, justo estoy aprendiendo esto ya que me rechazaron de una entrevista por no tener conocimiento sobre calcular la complejidad de los algoritmos hace unos dias, hay que seguir aprendiendo cosas todos los días.

[starklosch]

Hace poco estaba buscando videos sobre esto y ahora subis uno. Qué casualidad.

[pinocodex]

Minuto 5:38 en el loop en rojo, tu dices que es O(n^2) eso sería verdad en caso que k = n, de lo contrario esta mal, ya que sería O(nk), recuerda que se analiza el comportamiento en función de la entrada o entradas. Leete el libro Cracking the code interview page 42 Multi-Part Algoritms: Add vs Multiply. Ahí y en la página 39 pone un ejemplo de la complejidad de pintar una pared lo que requiere O(wh) donde w es el width de la misma y h el hight de la misma. Y si quieres aplicar p layers de pintura pues se convierte en O(whp) y no podemos reducirlos ni menos tratarlos como uno solo. Matemáticamente eso esta correcto, porque si quieres sacar el area de un cuadrado pues seria lado^2 en caso que los lados todos iguales (un cuadrado), pero qué pasa si es un rectángulo? sería siempre lado*lado? no! ya sería base*altura, por eso decir que el for en rojo es O(n^2) esta incorrecto.

[nikklauss]

Estuve serio durante todo el video hasta que llegó el final y dijiste BiG Theta jajaja
¡Gran video!

[enero]

Sencillo y al pie, explicación espectacular

[sebissss]

Si amigo, nos gustaria que hiciera los otros metodos para evaluar la eficiencia de un codigo!

[fhs]

Mil gracias por el video! estaba un poco trabado con este tema

[gggg-wlbh]

Buenas, una duda, en el algoritmo que muestras en el minuto 4:39 le asignamos al bucle interior una complejidad de O(n), pero sin embargo la K no sabemos de donde sale, quiero decir, si esa K estuviese declarada arriba como k = 8, entonces ese bucle for() tendría una complejidad de O(1), ya que es un recorrido constante, para que fuese O(n) como usted dice el bucle deberia estar declarado como: for(int j=0, j< n, j++) o si lo dejamos como está, la K deberia estar arriba de forma: k = n.

Si me equivoco, por favor expliquenme el porqué.

Un saludo y gracias de antemano.

[alexloquendero]

Yo apenas aprendiendo de JavaScript y te entendí xD. Nice video uwU

[tarikabaraka]

Algoritmo de Data Analytics son los algoritmos que mediante una serie de datos identifican distintas etiquetas. Podemos hacer dos grupos y diferenciar clientes que están cercanos a la compra en una página web, de clientes que no lo están.

[sebastianayalaalberca]

Hola, tengo una consulta, en el min. 4:45, en la complejidad cuadrática; esta no sería afectada al recorrer dimensiones diferentea, ya que primero se recorre hasta n, y luego hasta j; entonces esto no afectaría a la complejidad?