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Necesito ayuda para entender por qué la complejidad de tiempo de ejecución en el siguiente código es O(n) y no O(n*log(n)). def fun(n): total = 0 while n > 5: n = n // 2 total += sum(range(n)) return total El bucle while se ejecuta log(n) veces, y en cada . . . Read more
Si iteramos de 0 a 100000, entonces la complejidad temporal es O(1). for _ in range(0, 100000): Pero si un arreglo contiene solo 5 elementos y lo iteramos, entonces la complejidad será O(n). ¿Por qué??? for n in range(len(arr)):
Estoy tratando de calcular el Big-O de esta función que está reflejando el árbol de búsqueda binario (estructura de datos). Pero no estoy seguro si lo calculé correctamente o no. ¿Podrías explicar cuál sería el Big-O de esta función? void mirror(NODE *root){ if (root) { mirror(root->left); mirror(root->right); NODE *temp = . . . Read more
Quiero escribir las complejidades temporales como comentarios en mis algoritmos, pero ¿cómo puedo insertar theta?
Soy bastante nuevo en Big O y no estoy seguro de cuál será la complejidad temporal del siguiente código: const items = [ {type: ‘phone’, name: ‘iPhone’, color: ‘gold’}, {type: ‘phone’, name: ‘Samsung’, color: ‘gold’}, {type: ‘laptop’, name: ‘Chromebook’, color: ‘gray’}, {type: ‘tv’, name: ‘LG’, color: ‘gray’}, {type: ‘gooo’, name: . . . Read more