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Complejidad de los Algoritmos
Análisis de Algoritmos 2015
Docente: Pilar Pardo
Franco Spierccolli
¿Que es la complejidad de los
algoritmos?
• Tamaño del problema
• Recursos(Tiempo y Espacio)
Recursos.
Tiempo:
Cantidad de tiempo que
necesita el algoritmo
para ejecutar sus
operaciones.
Recursos.
Espacio:
Espacio en memoria
requerida para su ejecución.
Cuando el recurso es espacio:
Estructura de
datos
Internas
Externas
Estáticas
Dinámicas
Vectores
Matrices
Lineales
No Lineales
Pilas
Filas
Colas
Arboles
Grafos
Base de datos
Archivos
Cada algoritmo se comporta
De manera diferente, dependiendo
De la información que se le entregue.
(Variables de entrada)
Por eso es conveniente
estudiar su comportamiento
en tres casos.
Complejidad del “Peor Caso”:
Numero de operaciones que ejecuta
El algoritmo para lograr la solución.
Complejidad “Caso Medio”
Se busca la media de operaciones con todos
Los datos de entrada para llegar a la solución.
Tiempo de ejecución.
Como crece el tiempo de
ejecución?
Cuando el Tamaño de la entrada
crece, para medir se denota
como T(n).
Notación Asintótica
Se denomina “ asintótica
“ porque analiza el
comportamiento de las
funciones en base a su
tasa de crecimiento
Necesitamos analizar la
potencia de los algoritmos
independientemente de la
maquina en la que se ejecute
el código, incluso de las
habilidades del programador
Por lo general los problemas simples
tienen una solución efectiva, pero los
problemas mas grandes tienden a tener
una solución mas compleja.
La complejidad del
algoritmo se denota con la
expresión BIG-O
Las denominadas familias
son agrupaciones de
funciones que se
caracterizan por tener el
mismo comportamiento
asintótico, denominados
“Orden de complejidad”
Estos conjuntos se
denominan O.
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Complejidad de-los-algoritmos

  • 1. Complejidad de los Algoritmos Análisis de Algoritmos 2015 Docente: Pilar Pardo Franco Spierccolli
  • 2. ¿Que es la complejidad de los algoritmos? • Tamaño del problema • Recursos(Tiempo y Espacio)
  • 3. Recursos. Tiempo: Cantidad de tiempo que necesita el algoritmo para ejecutar sus operaciones.
  • 5. Cuando el recurso es espacio: Estructura de datos Internas Externas Estáticas Dinámicas Vectores Matrices Lineales No Lineales Pilas Filas Colas Arboles Grafos Base de datos Archivos
  • 6. Cada algoritmo se comporta De manera diferente, dependiendo De la información que se le entregue. (Variables de entrada)
  • 7. Por eso es conveniente estudiar su comportamiento en tres casos.
  • 8. Complejidad del “Peor Caso”: Numero de operaciones que ejecuta El algoritmo para lograr la solución. Complejidad “Caso Medio” Se busca la media de operaciones con todos Los datos de entrada para llegar a la solución.
  • 9. Tiempo de ejecución. Como crece el tiempo de ejecución? Cuando el Tamaño de la entrada crece, para medir se denota como T(n).
  • 10. Notación Asintótica Se denomina “ asintótica “ porque analiza el comportamiento de las funciones en base a su tasa de crecimiento Necesitamos analizar la potencia de los algoritmos independientemente de la maquina en la que se ejecute el código, incluso de las habilidades del programador Por lo general los problemas simples tienen una solución efectiva, pero los problemas mas grandes tienden a tener una solución mas compleja.
  • 11. La complejidad del algoritmo se denota con la expresión BIG-O Las denominadas familias son agrupaciones de funciones que se caracterizan por tener el mismo comportamiento asintótico, denominados “Orden de complejidad” Estos conjuntos se denominan O.