Descripción: La complejidad temporal lineal es una medida que describe el tiempo que un algoritmo tarda en ejecutarse en función del tamaño de los datos de entrada. Se representa comúnmente como O(n), donde ‘n’ es el número de elementos en la entrada. Esto significa que si el tamaño de la entrada se duplica, el tiempo de ejecución también se duplicará, lo que indica una relación directa y proporcional entre el tamaño de los datos y el tiempo requerido para procesarlos. Esta característica es altamente deseable en el diseño de algoritmos, ya que sugiere que el algoritmo es eficiente y escalable. Los algoritmos con complejidad temporal lineal son preferidos en situaciones donde se manejan grandes volúmenes de datos, ya que permiten un procesamiento más rápido y eficiente. Ejemplos típicos de algoritmos con esta complejidad incluyen la búsqueda lineal y la iteración a través de listas o arreglos. La comprensión de la complejidad temporal es fundamental para los desarrolladores y científicos de datos, ya que les permite optimizar sus modelos y garantizar que sus soluciones sean viables incluso con conjuntos de datos en expansión.
