Outro dia, numa Masterclass do meu grupo de algoritmos e estruturas de dados, eu falei sobre a importância de se entender notação Big-O e complexidade de algoritmos do jeito certo.

Muita gente, quando analisa complexidade de algoritmos, tenta pensar na performance desse algoritmo, desempenho, tempo de execução. Essa ideia não está completamente errada, tá?

Mas, mais do que determinar se um algoritmo é mais rápido do que o outro, o que a notação Big-O, o que a visão de complexidade tenta estabelecer é como que esse algoritmo se comporta na medida que a entrada muda de tamanho, ou seja, quando você tem mais espaço de atuação, mais demanda por processamento.

Entender como um algoritmo vai se comportar quando a escala aumenta é fundamental para você entender se o teu sistema suporta a escala. Mas isso implica em entender Big-O do jeito certo.

É isso que a gente faz quando a gente pensa em algoritmos e estruturas de dados de maneira organizada nesse grupo de estudos.