Terug naar begrippenlijst
Big O Notation
Je code werkt, maar blijft dat zo als je ‘m loslaat op honderdduizend regels data? Of een miljoen? Big O Notation helpt je die vraag te beantwoorden voordat je applicatie vastloopt. Het is een manier om de efficiëntie van je algoritme te beschrijven, zonder afhankelijk te zijn van een specifieke machine. Big O zegt niet hoe snel je code nu draait, maar hoe snel die groeit in werk- of geheugenverbruik als de invoer groter wordt. En dat maakt het een onmisbare tool voor developers die denken aan schaalbaarheid.
Inhoudsopgave
Hoe meer data, hoe groter de O
Big O Notation geeft je een abstracte blik op de prestaties van je algoritme. Je drukt die uit in O(1), O(n), O(n²), O(log n), afhankelijk van hoeveel extra werk je code moet doen als de input groeit.
O(1) betekent: altijd even snel, ongeacht hoeveel data. O(n): hoe meer data, hoe meer werk. En O(n²)? Dan moet je oppassen. Want bij elke verdubbeling van de input, verdubbelt je code niet alleen, maar explodeert ze in complexiteit.
Het is een versimpeling, zeker. Maar eentje die je helpt slechte keuzes vroeg te herkennen.
Big O? Ja, ook jij hebt ermee te maken
Big O klinkt als iets voor computerwetenschappers, maar niets is minder waar. Ook frontend-apps moeten soms filteren, sorteren of data verwerken. En dat kan al snel misgaan als je niet weet wat je code ‘achter de schermen’ doet.
Een zoekfunctie die perfect werkt bij 10 items, maar traag wordt bij 10.000? Grote kans dat je Big O je dat had kunnen vertellen. Dus ook in je React-component of script loont het om hier even bij stil te staan.
Denken in patronen, niet in cijfers
Je hoeft geen stopwatch of CPU-meter erbij te pakken om met Big O aan de slag te gaan. Het gaat niet om exacte tijden, maar om gedragspatronen. Wordt iets twee keer zo traag bij dubbel zoveel data? Of honderd keer zo traag? Dat verschil zie je pas als je je algoritmes in abstractie bekijkt. Big O helpt je slimmer, niet per se sneller programmeren.
Veelgestelde vragen
Nee, ook kleine scripts kunnen traag worden bij veel data. Big O helpt je daar vroeg op te letten.
Nee. Maar de basisvormen (O(1), O(n), O(log n), O(n²)) zijn handig om te herkennen.
Niet helemaal. Big O voorspelt gedrag, performance meten gaat over daadwerkelijke snelheid op een machine.
Ja, dat noem je ‘space complexity’. Minder bekend, maar net zo belangrijk bij grote datasets.
Thijn de Haas Lead developer
