Cuando decimos que un algoritmo tarda O(n), ¿qué es n?
Opciones
- El tamaño de la entrada, como el número de elementos (Opción correcta)
- El número de líneas de código del programa
- El número de núcleos de CPU de la máquina
- El número de programadores del equipo
Respuesta
El tamaño de la entrada, por ejemplo el número de elementos de la lista
Por qué
Big-O describe cómo crece el trabajo al crecer la entrada. n es el tamaño de la entrada.
O(n) significa que si la lista se hace 10 veces más larga, el trabajo se hace unas 10 veces mayor.
O(n²) sería unas 100 veces mayor, y O(1) seguiría igual.
Recuerda
n = tamaño de la entrada.