Wybierając algorytm o najniższej złożoności obliczeniowej, zawsze warto patrzeć na oznaczenia w notacji dużego O. O(n) oznacza, że czas wykonywania algorytmu rośnie liniowo wraz z rozmiarem danych wejściowych. To zdecydowanie najlepszy wynik z dostępnych, szczególnie jeśli porównać do O(n²), O(n³) albo już totalnie niepraktycznego przy większych n: O(n!). Dlatego Algorytm 4, który ma złożoność O(n), to najrozsądniejszy wybór, jeśli zależy nam na szybkości działania programu. Z mojego doświadczenia, właśnie takie algorytmy są wykorzystywane np. do przetwarzania dużych zbiorów danych w aplikacjach webowych albo w sytuacjach, gdzie liczy się czas odpowiedzi dla użytkownika końcowego. W branży IT, jeśli tylko można zejść poniżej złożoności kwadratowej – raczej zawsze warto to zrobić. Oczywiście, sama złożoność to nie wszystko – czasem prostszy, liniowy algorytm może mieć duże stałe ukryte w implementacji, ale w praktyce O(n) to standard optymalny. Warto też pamiętać, że w rekrutacjach często padają pytania o takie porównania złożoności, bo to podstawowa wiedza każdego programisty. Takie podejście pozwala budować skalowalne systemy, które nie „duszą się” przy większej ilości danych. Moim zdaniem, to jedna z tych rzeczy, które naprawdę się przydają w codziennej pracy.
Wybierając algorytm do zastosowania w praktycznej aplikacji, kluczowe jest zwracanie uwagi na złożoność obliczeniową, bo to ona decyduje, jak algorytm radzi sobie ze wzrostem ilości danych. Często spotykam się z błędnym przekonaniem, że algorytm o złożoności na przykład O(n²) jest w porządku, o ile nie mamy naprawdę gigantycznych zbiorów danych. Problem polega na tym, że już przy kilkuset czy kilku tysiącach elementów taki algorytm potrafi znacząco spowolnić działanie aplikacji. Jeszcze gorzej jest z O(n³), bo tutaj czas wykonania rośnie bardzo szybko, praktycznie wykładniczo – co praktycznie wyklucza użycie tego algorytmu w prawdziwie produkcyjnych rozwiązaniach, chyba że mamy do czynienia z ekstremalnie małymi zbiorami danych. Odpowiedzi wskazujące na algorytmy z O(n²) lub O(n³) pomijają najlepszą opcję, która znajduje się w tabeli – czyli Algorytm 4 z O(n). Tylko O(n) gwarantuje, że czas działania rośnie w sposób liniowy, co daje praktycznie jedyną szansę na obsługę dużych wolumenów danych bez zatorów i „zadyszki” aplikacji. Odpowiedź wskazująca Algorytm 2 (O(n!)) to już w ogóle bardzo typowy błąd – tego typu złożoność spotyka się głównie w algorytmach, gdzie trzeba sprawdzić wszystkie możliwe permutacje, jak np. problem komiwojażera, i na pewno nie jest to wybór optymalny. Podsumowując, cała ta sytuacja pokazuje, jak ważna jest umiejętność czytania notacji O(...) i świadomego wybierania algorytmów – to podstawa w programowaniu, szczególnie jeśli zależy nam na wydajności i skalowalności naszych rozwiązań.