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miyelo/prep-globant-big-o

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Generar repo en tu cuenta personal de github Incluir tests Opcional: Decir, usando BigO notation, la complejidad del algoritmo utilizado const books = [ { name: "Harry Potter", author: "Joanne Rowling" }, { name: "Warcross", author: "Marie Lu" }, { name: "The Hunger Games", author: "Suzanne Collins" } ] // Sort the array (desc) by author's last name


What is Big-O

Referencia
La notación Big O es una herramienta muy funcional para determinar la complejidad de un algoritmo que estemos utilizando, permitiéndonos medir su rendimiento en cuanto a uso de espacio en disco, recursos (memoria y ciclos del reloj del CPU) y tiempo de ejecución, entre otras, ayudándonos a identificar el peor escenario donde el algoritmo llegue a su más alto punto de exigencia.

Los términos de complejidad Big O más utilizados son:

O(1) -> constante.

sin importar el tamaño de entrada o salida, el tiempo de ejecución y recursos utilizados por nuestro algoritmo siempre será el mismo.

O(n) -> linear.

complejidad linear, cuando su tiempo de ejecución y/o uso de recursos es directamente proporcional (es decir que se incrementa linealmente) al tamaño del valor de entrada necesario para la ejecución del algoritmo

O(log n) -> logarítmica.

es directamente proporcional al resultado logarítmico del tamaño del valor de entrada.

O(n ^ 2) -> cuadrática.

cuando su rendimiento es directamente proporcional al cuadrado del tamaño del valor de entrada.

O(2 ^ n) -> exponencial.

complejidad exponencial, su rendimiento se incrementa al doble cada vez que se agregue un nuevo dato al valor de entrada

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