Introdução a Análise de Algoritmos e Big-O

O que é Análise de Algoritmos?

Análise de Algoritmos é uma técnica utilizada para determinar a eficiência de um algoritmo em termos de tempo de execução e uso de recursos. Ela ajuda a escolher o melhor algoritmo para uma determinada tarefa, permitindo que possamos comparar diferentes algoritmos sem a necessidade de concluir a implementação.

Na primeira parte do curso, exemplifico bem a utilidade da prática, demonstrando como implementações aparentemente corretas, na prática, não são utilizáveis.

O que é Big-O?

Big-O é uma notação utilizada para descrever a complexidade de um algoritmo, ou seja, a taxa de crescimento do tempo de execução ou de alocação de recursos de um algoritmo em relação ao tamanho da entrada. Trata-se de uma ferramenta importante para a determinar a eficiência de algoritmo. Se um algoritmo tem uma complexidade de O(n), por exemplo, isso significa que o tempo de execução aumenta linearmente com o tamanho da entrada.

Importante destacar, entretanto, que não se trata de uma ferramenta suficiente para indicar se um algorítimo tem, na prática, desempenho melhor ou pior do que outro. Isso é claramente destacado na segunda parte do curso.

Para que servem?

Entender Análise de Algoritmos e Big-O é fundamental porque nos permite saber antecipadamente se uma solução atenderá ou não as demandas de escala. Se uma aplicação precisa lidar com grandes quantidades de dados ou muitas requisições simultâneas, é necessário escolher um algoritmo com uma boa escalabilidade. Além disso, muitas empresas levam em consideração o conhecimento desses conceitos durante o processo de seleção de candidatos.

Empresas como Google, Amazon e Microsoft são conhecidas por perguntas sobre complexidade de algoritmos durante o processo de seleção de candidatos. Algumas perguntas reais incluem: “Descreva um algoritmo para encontrar o número máximo em um array não ordenado. Qual é a complexidade de tempo desse algoritmo?” ou “Como você otimizaria um algoritmo de busca binária?”. No curso, respondemos essas e outras perguntas.

Dá para saber se um algoritmo “suporta a escala” antes mesmo de implementar?

Sabendo analisar algoritmos, sem dúvidas.

A análise de algoritmos é valiosa porque nos permite prever a eficiência de um algoritmo sem executá-lo. Isso economiza tempo e recursos, especialmente em aplicações que precisam lidar com grandes quantidades de dados ou muitas requisições simultâneas. Além disso, a análise de algoritmos pode ajudar a identificar gargalos de desempenho antes que se tornem um problema real.

No curso, dedicamos atenção especial a escalabilidade. Há uma seção inteira dedicada ao assunto.

Como a análise de algoritmos pode inspirar programadores a buscar soluções mais eficientes ou até mesmo heurísticas?

A análise de algoritmos pode inspirar programadores a encontrar soluções mais eficientes ou heurísticas. Por exemplo, se um desenvolvedor estiver trabalhando em um problema de otimização e descobrir que a solução atual tem uma complexidade de tempo exponencial, ele pode tentar encontrar uma solução mais eficiente que tenha uma complexidade de tempo polinomial. A análise de algoritmos também pode ajudar a identificar áreas onde as heurísticas podem ser aplicadas, afinal, um resultado “muito bom” gerado em segundos pode ser mais vantajoso para o negócio do que o “ótimo” que demanda horas de processamento.

No curso, dedicamos atenção especial a sobre como e quando decidir por adotar heurísticas.