Muchas gracias Hector, es un tema que me parece sumamente importante, y que curiosamente en mi universidad se toco muy por encima, teniamos una asignatura en un semestre que se llama literalmente Complejidad Algoritmica, pues dejnme decirle que lo que menos vimos fue el tema de la notación Big O, se toco muy por encima, el resto del semestre lo unico que nos enseñaron fue maquinas de turing y maquinas de estados, que no entiendo que tendra que ver con la complejidad algoritmica, para mi tiene mas que ver con el tema de compiladores y lenguajes automatas, nunca decepcionas My King.
Buen contenido. Lo que agregaría es que cuando hablamos de Complejidad Algorítmica se habla del trade-off de tiempo vs espacio. Sería bueno mencionar la parte del espacio porque hay veces que tenemos mucho tiempo disponible, es decir podemos sacrificar esa variable, pero estamos corto de espacio.
Como siempre excelente video! Precisamente este fin de semana me acordaba de ello! Espero que en un futuro hables sobre los diversos enfoques de Bases de Datos: Relacional, Orientada a Objetos , Objeto-Relacional, Columnares, Orientada a Documentos... ✌
que genial Héctor de león , ésto lo había aprendido en la facultad, y pensaba que esas cosas no me iban a servir jajajaja , igual todavía no sabría dónde implementarlo , pero pues alguna vez servirán
Excelente video! Los ejemplos estan perfectos aunque por cada ejemplo que pusiste seria bueno que hubieras especificado un poco mas sobre el time y el space, evidentemente se entiende que cada caso esta orientado al time pero en dichas situaciones donde haya que hacer copias del array o hacerle modificaciones creo que hay incrementa la complejidad Por ejemplo el algoritmo bubble sort en time es de complejidad O(n^2) como bien explicabas pero en space es O(1) ya que no se esta creando otro array en base a ese o se esta alterando para que sea mas grande o pequeno. Lo que digo es lo que he entendido de lo que he buscado en ingles asi que no se si este en lo correcto ya que aun me quedan dudas, de igual manera mil gracias Hector.
ahora sí le entiendo al big o, Gracias Hector por explicar con lenguaje coloquial, otros edutubers lo hacen muy tecnico al grado que me pierdo, y un cambiando de tema, creo que los programadores reguetoneros no existen, no he visto ni uno, jeje, saludos
bro eres un gran programador, aprendo mucho de todos tus videos. y pues... se nota que solo tecleas pe papi porque para dibujar una pinchi parabola que quedó bien fea (dos líneas rectas) casi se te estalla la muñeca hahahaha compraré tu libro!
Interesante, pero una duda en caso de tener un array desordenado y tengo que ver el mayor. Conviene ordenarlo primero y luego buscar el numero, o buscarlo directamente, mas allá de la cantidad de elementos o supongamos que es una buena cantidad de números.
Aprendí, pero al final no me quedó claro la conveniencia del algoritmo logarítmico del ejemplo, ya que al fin de cuentas, según entendí, utiliza una función cuadrática como base(bublesort), con lo cual, terminaría sumando mayor tiempo en la totalidad del proceso, no?. Me resulta muy interesante el tema, yo justo estuve implementando mejoras en un código que tengo en apps script, modificando todos los accesos a memoria por celda física, en lectura de arreglos de memoria, para reducir el tiempo de ejecución, y entre las implementaciones que hice, logré que mi hoja se cargue de 5 minutos que tardaba en total, a 10 segundos.
Como siempre muy buen video, Una pregunta , que cual es tu opinion sobre que la IA ponga en riesgo los empleos relacionados con la programación? se que es un tema muy tocado pero me gustaria saber tu opinion, saludos
Genial, pero no le queda claro como medir si es lineal, cuadrático o logarítmico. En el vídeo parece q hay q estudiar el código para determinar el O, ¿Hay otros métodos?
Quiero mi algoritmo de complejidad n! . Aun así explicaste muy bien, esta bueno refrescar de ves en cuando. Cual es la necesidad de meter 666 a todo jajaj Saludos
@hdeleonnet Maestro !! soy de argentina , Tenes para comprarlo en pdf ???, el que vendes en amazon es físico , tiene la opcion de una versión en PDF ? jamás compre en amazon . Saludos
Como odié el Big O en el curso de estructuras de datos, el catedrático nos la zampó hasta por los ojos, pero bueno es parte de lo que se debe aprender xD
No te entendí ni v*rgas, no se inglés. Nah broma. Podrías hacer videos explicando problemas computacionales? Cuando dan el enunciado de un problema computacional y hay que deducir/encontrar la formula