Calculating Complex Big-O Notation

Ahora que tenemos una comprensión básica de la notación Big-O (Algorithmic Complexity), podemos comenzar a buscar cálculos más costosos. Supongamos que se le pide que ordene una matriz de números enteros de menor a mayor valor. El método de fuerza bruta sería comparar cada elemento de la matriz con cualquier otro elemento. Este algoritmo se conoce como Bubble Sort y es conocido por su espantoso rendimiento.

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Algorithmic Complexity With Big-O, Big-θ, Big-Ω

Cada algoritmo o conjunto de instrucciones requiere un tiempo y espacio para ejecutarse, por lo que cuando creamos algoritmos para resolver nuestros problemas técnicos debemos examinar la complejidad temporal y espacial de la ejecución.

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Services vs Pure Objects

Analizaremos diferentes tipos de objetos y las pautas para crear instancias de ellos. En términos generales, hay dos tipos de objetos y ambos tienen reglas diferentes. Proximamente analizaremos las características de cada uno respectivamente.

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Arquitectura Hexagonal

El primer concepto clave de lo que creemos que es una arquitectura limpia a nuestro criterio, es el concepto de una capa. Una capa en sí misma no es nada, si lo piensas. Simplemente está determinado por cómo se usa, por lo que vamos a dejar cierto resumenes de lo que significa cada capa en nuestra arquitectura hexagonal planteada.

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POO Lección 6: Patrones de Diseño

Anteriormente hablabamos que en la simetría que conocemos y encontramos dentro de nuestro mundo, se esconden en nuestro día a día muchos patrones que la inteligencia humana tiene la capacidad de reconocer continuamente, algo parecido a nuestra realidad se encuentra dentro de nuestro Software ¿Cómo es esto así? bueno basicamente podemos resumirlo de la siguiente manera:

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POO Lección 2: Jerarquías de clases

Jerarquía de Clases

Todo esta bien cuando hablamos de una sola clase. Pero naturalmente, un programa real contiene más de una clase. Algunas de estas clases podrían ser organizadas dentro de una jerarquía. Vamos a ver que significa esto…

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