Notación Big O | Explicacion y Análisis de la complejidad de un Algoritmo
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- Опубліковано 20 жов 2024
- 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.
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Tremenda explicación me sirvió muchísimo, gracias
Al fin un video donde esta sencillo y bien explicado 👏🏻
Muchas gracias Julio Cesar!
Explicación clara y sencilla, muchas gracias
Muchas gracias por tu comentario Juan Carlos!
Muy buen video, estoy cursando algoritmos 2 y sos más claro que el jtp
Uhh me sirve, justo estoy viendo esto en la facultad 😎
Jajajaj que aparato Juani Con esto se aprueba si o si jajajaj
@@ElTallerDeTD JAJAJA que buena onda este
Estuve serio durante todo el video hasta que llegó el final y dijiste BiG Theta jajaja
¡Gran video!
A mí si me gustaría que hicieras un video con respecto al analisis de algoritmos recursivos...
Buen video, me ayudó muchísimo.
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.
Una pregunta. Para que puesto y que Seniority era la entrevista ?
@@martinddMarco middle y era para una empresa de USA que ofrece dashboards interactivos para farmacéuticas el puesto era de backend
no chavon me salvaste, gracias. ya me suscribí sólo por este video.
Sencillo y al pie, explicación espectacular
Muchas gracias!
Estaría genial que hicieras de esto una serie de Estructura de Datos y Algoritmia
Muchas gracias por comentar Eduardo! Lo tendre en cuenta, saludos!
Hace poco estaba buscando videos sobre esto y ahora subis uno. Qué casualidad.
Me alegro mucho poder haber ayudado! Un saludo!
Mil gracias por el video! estaba un poco trabado con este tema
Gracias a vos por ver el video!
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.
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.
Si amigo, nos gustaria que hiciera los otros metodos para evaluar la eficiencia de un codigo!
Lo tendre en cuenta para un futuro video, un saludo!
Buen video maquina, exitos.
Muchas gracias!
Entonces es deseable la simplicidad y evitable la complejidad?
Muchas gracias 🎀
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?
Yo apenas aprendiendo de JavaScript y te entendí xD. Nice video uwU
Muchas gracias! Un saludo!
Buenisimo el video
Gracias
Hola, para el último ejemplo planteas que:
if(x==true){
O(n)
}else{
O(n logn)
}
Sin embargo, no veo que el tiempo de ejecución varie con el tamaño del input n, básicamente, no hay otros factores que hagan que el tiempo de ejecución incremente, por lo tanto, es una operación de tiempo constante O(1) para ambos casos tanto en el if o el else.
O(1) + O(1) = O(1)
Hola, no los ves debido a que lo que el plantea no es el análisis de el if y else, ya que dentro de estos mismo puede decirse que ya esta hecho el análisis de estos mismos, solo esta aplicando la regla de la suma.
4:30
Una pregunta:
Mirando otro videos vi que la complejidad de un bucle for con parametros distintos (en este caso n y k) deberia ser.
O(n*k)
¿Estoy equivocado?
lo resolviste?
Exacto, un pequeño error en el vídeo.
Intento unirme al server de Discord pero me dice que la invitación no es válida o ha expirado. ¡Buen video!
claro que se necesitan los otros videos :)
excelente
Muchas gracias!
Vídeo para algoritmos recursivos, y las cotas theta y omega
Lo tendre en cuenta! Saludos Stark!
Y cuando es Big O (2 elevado a la n) ? me ayudan porfavor
Continua con el curso.
Hola Antonio! Lo tendre en cuenta!
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Estoy en clase viendo esta clase
broth acabo de terminar un proyecto y me estan pidiendo la complejidad algoritmica, pero no la entiendo muy bien, me podrias ayudar?
Hola Diego! Seguramente debas analizar el programa en el cual trabajaste para deducir su complejidad temporal, puedes comenzar con lo que explico en este video, y para ir mas alla te recomiendo el libro Introduction To Algorithms
Me gustó
Muchas gracias!
Porque if (x == true) es O(n) ?
lo que esta dentro del if es O(n)
Por qué else es n log n
No es el else lo que tiene complejidad n log n. Es el pedazo de código que está adentro. Lo mismo con el if.
El ejemplo está puesto para mostrar que aunque puede que el código dentro del else no se ejecute nunca igual se considera su complejidad al momento analizar la del código completo.
logaritmica´
R.S.A está en: P
La Suma de Subconjunto está en: P
Tengo... La Demostración...!!!
dale, hace el otro che
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.
Gracias