Introductorio Demo en vivo
Complejidad y Costo Computacional
Visualización comparada de las clases de complejidad temporal, de O(1) a O(n!).
Recurso didáctico que implementa y grafica las clases de complejidad temporal: O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(n^3), O(2^n), O(n!). Cada clase vive en su propio módulo de Python y la gráfica comparada muestra cómo diverge el costo con el tamaño de entrada.
Código fuente en GitHub →
PythonNumPyMatplotlib
Resultados clave
- Clases implementadas
- 8 (O(1)…O(n!))
- Mejor caso
- O(1) constante
- Peor caso
- O(n!) factorial
- Enfoque
- comparación visual
Visualizaciones de la simulación
Salidas reales generadas por el motor del proyecto (no mockups). Clic para ampliar.
Qué se ve
El gráfico contrapone las 8 curvas en el mismo plano. La lección visual es inmediata: O(log n) y O(n) son prácticas, O(n^2) ya duele con entradas grandes, y O(2^n)/O(n!) solo sirven para entradas diminutas.