COMPLEJIDAD DE ALGORITMOS

La notación Big O es una manera de clasificar algoritmos según su eficiencia. La notación Big O describe el peor caso de tiempo de ejecución o el uso de espacio en función del tamaño de la entrada, proporcionando una forma de evaluar la escalabilidad de un algoritmo.

La complejidad temporal mide el tiempo que tarda un algoritmo en completarse, mientras que la complejidad espacial se refiere a la cantidad de memoria que consume. Por ejemplo, un algoritmo de ordenación como quicksort tiene una complejidad promedio de O(n log n), mientras que la ordenación por burbuja es O(n²).

Para entender mejor la complejidad, se pueden realizar pruebas de rendimiento con diferentes tamaños de datos y observar el tiempo de ejecución.