¿Qué es un complejidad
de algoritmo?
-La complejidad de los
algoritmos
representa o dice el
tiempo de ejecución de
cualqui...
La complejidad de un algoritmo según:
En el desarrollo de un programa
computacional resulta necesario definir
criterios pa...
Respecto al uso eficiente de los
recursos, éste suele medirse
en función de dos espacio, es
decir, memoria que utiliza
el tiempo, lo que tarda en
ejecutarse.
Cada algoritmo se va a comportar de
manera distinta dependiendo de la
cantidad de datos que se ingresen
( variables.) y de...
Por eso es conveniente estudiar
Complejidad del mejor caso
El caso mejor corresponde a la traza (secuencia de sentencias) del
algoritmo que realiza menos ...
Complejidad del caso promedio
el caso peor corresponde a la traza del algoritmo que realiza
más instrucciones, lo cual nos...
Complejidad peor caso
El caso peor corresponde a la traza del
algoritmo que realiza más instrucciones,
lo cual nos asegura...
Tiempo de ejecución
Cuando el tamaño de la entrada crece , la función para medir esa
complejidad se denota como T(n).
Esta...
Notación asintótica
( o cota superior asintótica)
En análisis de algoritmo una cota superior asintótica
es una función que...
La cota superior
asintótica tiene gran
importancia en teoría de
la complejidad
computacional a la hora
de definir las clas...
Se denomina “asintótica” porque analiza
el comportamiento de las funciones en
base a su tasa de crecimiento
En informática...
notación nombre
O(1) orden constante
O(log log n) orden sublogarítmico
O(log n) orden logarítmico
O() orden sublineal
O(n)...
Analisis de algoritmo
Analisis de algoritmo
Próxima SlideShare
Cargando en…5
×

Analisis de algoritmo

1.168 visualizaciones

Publicado el

Publicado en: Educación
0 comentarios
0 recomendaciones
Estadísticas
Notas
  • Sé el primero en comentar

  • Sé el primero en recomendar esto

Sin descargas
Visualizaciones
Visualizaciones totales
1.168
En SlideShare
0
De insertados
0
Número de insertados
328
Acciones
Compartido
0
Descargas
2
Comentarios
0
Recomendaciones
0
Insertados 0
No insertados

No hay notas en la diapositiva.

Analisis de algoritmo

  1. 1. ¿Qué es un complejidad de algoritmo? -La complejidad de los algoritmos representa o dice el tiempo de ejecución de cualquier programa en base a los 'n' datos de entrada.
  2. 2. La complejidad de un algoritmo según: En el desarrollo de un programa computacional resulta necesario definir criterios para medir su rendimiento o comportamiento. Estos criterios se centran principalmente en su simplicidad y en el uso eficiente de los recursos.
  3. 3. Respecto al uso eficiente de los recursos, éste suele medirse en función de dos espacio, es decir, memoria que utiliza
  4. 4. el tiempo, lo que tarda en ejecutarse.
  5. 5. Cada algoritmo se va a comportar de manera distinta dependiendo de la cantidad de datos que se ingresen ( variables.) y del equipo en que se ejecute.
  6. 6. Por eso es conveniente estudiar
  7. 7. Complejidad del mejor caso El caso mejor corresponde a la traza (secuencia de sentencias) del algoritmo que realiza menos instrucciones.
  8. 8. Complejidad del caso promedio el caso peor corresponde a la traza del algoritmo que realiza más instrucciones, lo cual nos asegura que al menos el algoritmo se desempeñará de esa forma .
  9. 9. Complejidad peor caso El caso peor corresponde a la traza del algoritmo que realiza más instrucciones, lo cual nos asegura que al menos el algoritmo se desempeñará de esa forma .
  10. 10. Tiempo de ejecución Cuando el tamaño de la entrada crece , la función para medir esa complejidad se denota como T(n). Esta función se puede medir físicamente ejecutando el programa, calcularse sobre el código contando instrucciones a ejecutar y multiplicando por el tiempo requerido por cada instrucción
  11. 11. Notación asintótica ( o cota superior asintótica) En análisis de algoritmo una cota superior asintótica es una función que sirve de cota superior de otra función cuando el argumento tiende a infinito.
  12. 12. La cota superior asintótica tiene gran importancia en teoría de la complejidad computacional a la hora de definir las clases de complejidad de cada algoritmo.
  13. 13. Se denomina “asintótica” porque analiza el comportamiento de las funciones en base a su tasa de crecimiento En informática, la notación O grande se utiliza para clasificar los algoritmos de cómo responden (por ejemplo, en su tiempo de procesamiento o de los requisitos de espacio de trabajo) a los cambios de tamaño de entrada. Esta siempre es positiva
  14. 14. notación nombre O(1) orden constante O(log log n) orden sublogarítmico O(log n) orden logarítmico O() orden sublineal O(n) orden lineal O(n · log n) orden lineal logarítmico O(nc) orden potencial O(cn), n > 1 orden exponencial O(n!) orden factorial O(nn) orden potencial exponencial

×