La Complejidad Espacial mide la cantidad de memoria que usa un algoritmo en relación al tamaño de la entrada. Al igual que la complejidad temporal, se usa la notación Big O.
Complejidades espaciales comunes:
O(1) — Constante: número fijo de variables
O(log n) — Logarítmica: profundidad de la pila de llamadas recursivas
O(n) — Lineal: una copia de la entrada
O(n²) — Cuadrática: matriz 2D del tamaño de la entrada
Distinción importante:
- Espacio auxiliar: memoria extra más allá de la entrada
- Espacio total: entrada + auxiliar
Ejemplos:
O(1): ordenamiento in-place (Bubble Sort), intercambio de variables
O(log n): búsqueda binaria recursiva (pila de llamadas)
O(n): Merge Sort (arreglos temporales), tablas hash
O(n²): tablas de DP, matrices de adyacencia
Algoritmos relacionados
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es Complejidad Espacial?
- La Complejidad Espacial mide la cantidad de memoria que usa un algoritmo en relación al tamaño de la entrada. Al igual que la complejidad temporal, se usa la notación Big O.
- ¿Cuál es la complejidad de Complejidad Espacial?
- Complejidad Espacial se explica con visualización paso a paso, incluyendo su complejidad temporal y espacial cuando aplica.
- ¿Para quién es este visualizador de Complejidad Espacial?
- La visualización de Complejidad Espacial está pensada para nivel principiante, dentro de la categoría Conceptos. Ideal para estudiantes, entrevistas técnicas y repaso práctico.
- ¿Qué algoritmos relacionados hay con Complejidad Espacial?
- En la misma categoría (Conceptos) puedes explorar: Big O Notation, Recursion, Two Pointers. Todos tienen visualización interactiva.