Test cuestionario sobre notación Big O
Estructura de medición
¿Quiénes suelen realizar esta prueba?
Descubre cómo se compara
A continuación, te ofrecemos una vista previa de los puntos de referencia que utilizamos para situar tu puntaje en contexto.
Ejemplos de preguntas de la prueba
- O(n), porque el arreglo original contiene n elementos.
- O(1), porque cada marco de pila individual tiene tamaño constante.
- O(log n), porque se agrega un marco en cada nivel mientras el rango de búsqueda se reduce repetidamente a la mitad.
- O(n log n), porque el tamaño del arreglo se combina con la profundidad de la recursión.
- Tiempo cuadrático, porque el término n² domina a medida que n crece.
- Tiempo lineal, porque se eliminan los términos de orden inferior y las constantes.
- Tiempo logarítmico, porque solo importa la cantidad de dígitos del tamaño de la entrada.
- Tiempo cúbico, porque la expresión contiene tres términos distintos.
- Se vuelve aproximadamente cuatro veces mayor.
- Se vuelve aproximadamente dos veces mayor.
- Se vuelve aproximadamente ocho veces mayor.
- Permanece aproximadamente igual.
Test cuestionario sobre notación Big O - Descripción y metodología del test
Si estudias informática, programas o quieres comprobar cómo razonas sobre la eficiencia, esta evaluación puede ayudarte a decidir qué contenidos conviene revisar y con qué prioridad. Puedes utilizar el Test cuestionario sobre notación Big O para contrastar tu desempeño en las tareas planteadas y escoger el siguiente ejercicio de estudio. Este cuestionario Big O convierte el resultado en una referencia práctica para organizar tu aprendizaje.
Qué mide esta evaluación
El objetivo es valorar los conocimientos sobre notación Big O y el razonamiento asintótico que se ponen a prueba, sin medir la programación general. La evaluación de notación Big O reúne situaciones sobre términos dominantes, bucles anidados, recurrencias, búsquedas, grafos, tablas hash y espacio auxiliar recursivo; las preguntas sobre notación Big O comprueban si distingues O, Θ y Ω, comparas tasas de crecimiento y traduces una descripción a su orden. El resultado resume tu desempeño en los contenidos evaluados en la escala Conocimientos sobre notación Big O, con rango de 0–16. Los niveles son:
- Fundamentos por desarrollar (0–6): indica que conviene repasar cotas asintóticas, términos dominantes y clases de crecimiento.
- Conocimientos en desarrollo (7–12): muestra comprensión de ideas esenciales y necesidad de practicar recurrencias y bucles anidados.
- Conocimientos sólidos (13–16): refleja un uso sistemático del razonamiento asintótico en algoritmos y estructuras de datos.
Metodología y base científica
Cada ítem plantea un algoritmo o estructura de datos y ofrece opciones; debes elegir el orden que describe mejor su tiempo o espacio cuando crece la entrada. El puntaje asigna un punto por respuesta correcta, por lo que el resultado resume aciertos conceptuales. Como test de complejidad algorítmica, exige reconocer el comportamiento dominante y separar costos sumados de costos anidados.
El marco es conceptualmente coherente con las notaciones O, Ω y Θ descritas por Donald E. Knuth y con el tratamiento de recurrencias, grafos, búsqueda y estructuras de datos de Cormen y sus coautores. Este test de notación Big O aplica esos conceptos a situaciones breves de elección múltiple.
La lectura es orientativa: puede depender de las definiciones que recuerdes, de los supuestos del algoritmo y de la atención al enunciado. El contexto de estudio y la práctica previa influyen; usa el resultado para decidir qué repasar, no para generalizarlo a toda tu capacidad de programación. La interpretación se realiza mediante los intervalos y niveles mostrados para la escala, así que conviene complementarla con ejercicios y revisión razonada.
- Knuth, Donald E. “Big Omicron and big Omega and big Theta.” ACM SIGACT News, 8(2), 18–24, 1976. 10.1145/1008328.1008329
- Cormen, Thomas H., Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. Introduction to Algorithms. 4th ed. MIT Press, 2022.
Updated: