Calculadora de Complejidad Temporal
Analizador gratuito de complejidad temporal para patrones de código. Identifica la complejidad de bucles, recursión y algoritmos comunes. Estima tiempo de ejecución, obtén sugerencias de optimización.
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Comprende el Rendimiento de tu Código
La complejidad temporal determina cómo escala tu código. Ya sea que te prepares para entrevistas, optimices código en producción o aprendas algoritmos, esta calculadora te ayuda a analizar patrones de código y entender sus características de rendimiento.
¿Qué es la Complejidad Temporal?
La complejidad temporal mide cómo crece el tiempo de ejecución de un algoritmo relativo al tamaño de entrada. Al analizar patrones de código—bucles, recursión y operaciones—puedes predecir el rendimiento para cualquier tamaño de entrada e identificar cuellos de botella potenciales.
Complejidad Temporal
T(n) = c · f(n) donde c es tiempo constante por operación¿Por Qué Analizar Patrones de Código?
Predecir Rendimiento
Sabe si tu código manejará 1 millón de registros antes de ejecutarlo. Un bucle O(n²) que funciona para 100 elementos puede fallar en producción.
Escribir Mejor Código
Reconoce patrones ineficientes como bucles anidados cuando las tablas hash funcionarían. Convierte O(n²) en O(n) con la estructura de datos correcta.
Triunfar en Entrevistas
Las entrevistas técnicas se enfocan en análisis de complejidad. Identifica y explica rápidamente la complejidad de cualquier patrón de código.
Depurar Problemas de Rendimiento
Cuando el código es lento, identifica qué patrón es el cuello de botella. ¿Es el bucle anidado? ¿La llamada recursiva? Dirige tus esfuerzos de optimización.
Cómo Analizar tu Código
Patrones de Código Comunes
Bucle Simple - O(n)
Iterar un array una vez: for(i=0; i menor que n; i++). Crecimiento lineal—duplicar entrada duplica tiempo. Eficiente para la mayoría de casos.
Bucles Anidados - O(n²)
Bucle dentro de bucle: for(i) for(j). Comparar todos los pares, bubble sort. Crecimiento cuadrático—usar solo para n pequeño (<10,000).
Bucle de División - O(log n)
Dividir problema a la mitad: while(n>0) n/=2. Patrón de búsqueda binaria. Extremadamente eficiente—maneja miles de millones de elementos.
Divide y Vencerás - O(n log n)
Dividir, resolver, fusionar: f(n) = 2f(n/2) + O(n). Merge sort, quicksort promedio. Óptimo para ordenamiento basado en comparación.
Preguntas Frecuentes
Cuenta bucles anidados: 1 bucle = O(n), 2 anidados = O(n²), 3 anidados = O(n³). Para recursión: llamadas lineales = O(n), llamadas en árbol binario = O(2^n), divide-y-vencerás con fusión = O(n log n). La operación más profunda/frecuente domina.