Complejidad y escalabilidad

Qué aprenderás

• La complejidad describe cómo crece el coste con el tamaño de entrada
• Construir y comprobar una solución usando datos ficticios.
• Resolver y aprobar la hoja de ejercicios antes de continuar.

Conceptos del tema

La complejidad describe cómo crece el coste con el tamaño de entrada.

O grande expresa una cota asintótica, no segundos exactos.

Dos bucles anidados de n iteraciones cada uno realizan un número de pasos proporcional a n² si su cuerpo tiene coste constante.

Cómo interpretar este tema

Separa el objetivo de los datos de entrada y del criterio de éxito. Trabaja primero con ejemplos ficticios que puedas comprobar. En código, identifica entradas, operaciones y salidas; en un encargo a una IA, distingue el contenido generado de las acciones realmente ejecutadas.

Construye una solución pequeña y revisable. Comprueba casos normales, fronteras y errores; conserva las fuentes de las afirmaciones y los permisos de cada herramienta. Los ejemplos de Python de este curso se copian a tu propio entorno: la página no ejecuta código ni realiza llamadas a servicios de IA.

Detalles para comprender la regla

Se multiplica el número de iteraciones de los bucles.

Hay que distinguir complejidad, constantes y tiempo medido en un equipo concreto.

Ejemplo resuelto

Compara recorrer una lista con comparar todos sus pares.

1. El recorrido simple visita n elementos.
2. El doble recorrido visita n por n combinaciones.
3. Al duplicar n, el segundo trabajo se aproxima a cuatro veces el original.

Cómo practicar

1. Define el resultado y los datos que necesita.
2. Revisa el ejemplo y anticipa su salida antes de probarlo.
3. Comprueba un caso normal, una frontera y un error.
4. Explica la solución y verifica los datos o fuentes que utiliza.

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Recursos para profundizar

• Programación y algoritmos · MIT OCW ↗

  Programa y materiales abiertos de referencia. Los contenidos y ejercicios de Aprende son propios.