Introductorio Demo en vivo
Complejidad y Costo Computacional
Visualizacion comparada de las clases de complejidad temporal, de O(1) a O(n!).
Recurso didactico 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 modulo de Python y la grafica comparada muestra como diverge el costo con el tamano de entrada.
Codigo fuente en GitHub →
PythonNumPyMatplotlib
Resultados clave
- Clases implementadas
- 8 (O(1)…O(n!))
- Mejor caso
- O(1) constante
- Peor caso
- O(n!) factorial
- Enfoque
- comparacion visual
Visualizaciones de la simulacion
Salidas reales generadas por el motor del proyecto (no mockups). Clic para ampliar.
Que se ve
El grafico contrapone las 8 curvas en el mismo plano. La leccion visual es inmediata: O(log n) y O(n) son practicas, O(n^2) ya duele con entradas grandes, y O(2^n)/O(n!) solo sirven para entradas diminutas.