Análisis de algoritmos - Complejidad de los Algoritmos
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Este documento trata sobre el análisis de algoritmos. Explica que la complejidad de un algoritmo se mide en función del tamaño del problema a resolver y se expresa mediante la notación asintótica, la cual considera el comportamiento del algoritmo a medida que el tamaño de entrada tiende a infinito. También define diferentes órdenes de complejidad como O(1), O(n), O(n2), etc. y cómo estos describen el comportamiento asintótico de los algoritmos en términos del tiempo de ejecución y el espacio de mem
Análisis de algoritmos - Complejidad de los Algoritmos
- 1. Análisis de Algoritmos Autor: Arthur Morales Docente: Pilar Pardo 26 marzo 2014
- 2. Se expresa en función del tamaño del problema que se desea resolver. ¿Quéescomplejidaddeunalgoritmo?
- 7. Estudiarsucomportamiento… • Datos muy Ordenados • Datos muy Desordenados
- 8. Complejidad… • Tiempo de Ejecución T(n) Medir, calcular, ejecutar el código
- 9. NotaciónAsintótica N tiende a infinito = Comportamiento Asintótico
- 10. Seconsideranfuncionesasintóticamente nonegativa Se denomina Asintótica por medio de una función de los números naturales N. Parte de Tiempo de ejecución a Espacio de Memoria de los Algoritmos La complejidad del Algoritmo se denota como Big-O
- 11. OrdendeComplejidad Identificación de familias de funciones. Conjunto de funciones que comparten un mismo comportamiento asintótico Orden de Complejidad O
- 12. ComplejidadyTerminología Complejidad Terminología O(1) Complejidad constante O(n2) Complejidad cuadrática O(log n) Complejidad logarítmica O(n) Complejidad lineal O(n log n) Complejidad casi-lineal
- 13. CONCLUSIÓN Tamaño del Problema Medir, calcular, ejecutar el código Espacio – Tiempo de ejecución