Fundamentos de la programación

Big O también mide la memoria. Ganar tiempo suele costar espacio, ahorrar espacio suele costar claridad, y optimizar antes de saber si hace falta casi siempre empeora el código.

Una notación para nombrar cómo crece la cantidad de pasos de un algoritmo cuando crece su entrada, sin contar cada operación: dos reglas para simplificar y una pregunta práctica, qué pasa si la entrada se duplica.

Antes de decir que un algoritmo es mejor que otro hace falta un criterio. Por qué el tiempo se mide contando pasos y no segundos, y por qué importa más cómo crece esa cuenta que su valor para un dato puntual.

Un pedido real e incompleto -turnos, precios y un descuento a definir- resuelto integrando estructuras, funciones puras y efectos colaterales, composición y recursión, las herramientas ya vistas en los primeros tres bloques de la serie.

Qué significa que una función se llame a sí misma para resolver una versión más chica del mismo problema, por qué necesita un caso base, y en qué se parece y en qué no a repetir con un bucle.

Cómo encadenar funciones ya definidas para que el resultado de una se convierta directamente en la entrada de la siguiente, sin nombrar cada paso intermedio.