O que é a complexidade de um algoritmo?
A complexidade de um algoritmo é uma medida quantitativa de sua eficiência computacional. Ela está relacionada à quantidade de recursos, como tempo e memória, que um algoritmo requer para executar em função do tamanho de entrada.
Existem duas medidas principais de complexidade de algoritmos: complexidade de tempo e complexidade de espaço.
A complexidade de tempo mede o número de operações que um algoritmo realiza em relação ao tamanho da entrada. É comumente expressa usando a notação Big O. Por exemplo, se um algoritmo tem uma complexidade de tempo O(n), isso significa que o tempo de execução do algoritmo aumenta linearmente com o tamanho da entrada. Se um algoritmo tem uma complexidade de tempo O(n^2), isso significa que o tempo de execução aumenta quadraticamente com o tamanho da entrada.
A complexidade de espaço mede a quantidade de memória que um algoritmo requer em relação ao tamanho da entrada. Assim como a complexidade de tempo, é expressa usando a notação Big O. Por exemplo, se um algoritmo tem uma complexidade de espaço O(n), isso significa que a quantidade de memória necessária aumenta linearmente com o tamanho da entrada.
A complexidade de um algoritmo é importante porque nos permite avaliar e comparar diferentes abordagens para resolver um problema. Um algoritmo com uma complexidade menor será geralmente mais eficiente em termos de tempo e espaço do que um algoritmo com uma complexidade maior.