La complejidad de un algoritmo depende del tamaño del problema y se mide en términos del tiempo y espacio que requiere el algoritmo. El análisis del peor caso revela el número máximo de operaciones requeridas, mientras que el análisis promedio indica el número promedio de operaciones. La función T(n) mide cómo crece el tiempo de ejecución a medida que aumenta el tamaño de la entrada.

2. • La complejidad del algoritmo se determina a través del
tamaño del problema que se quiera
resolver

3. Entonces se puede diferir que la complejidad de
un algoritmo se puede medir en relación a la
cantidad de TIEMPO y ESPACIO que un algoritmo
necesita

4. ENTONCES LA
COMPLEJIDA
ESTA EN LA
MEMORIA QUE SE
REQUIERE PARA
EJECUTARLA
Si uno de los recursos
es el espacio …

5. Si uno de los recursos es el TIEMPO
• Entonces la
complejidad
es la cantidad
de tiempo en
que se
demora el
algoritmo
para la
ejecución de
la operación

6. CADA UNO DE LOS ALGORITMOS
SE COMPARTARA DIFERENTE
DEPENDIENDO DE LOS DATOS
DE ENTRADA QUE SE LE
ENTREGA

7. SIEMPRE ES
CONVENIENTE ESTUDIAR
TODOS LOS CASOS
EXTREMOS QUE PUEDE
ESTAR EXPUESTO EL
ALGORITMO
(DATOS DESORDENADOS
, DATOS ORDENADOS)

8. EL ANALISIS DEL PEOR CASO
• NOS REVELARA
CUANTAS
OPERACIONES TIENE
QUE REALIZAR EL
ALGORITMO PARA DAR
UNA SOLUCION

9. EL ANALISIS DEL CASO PROMEDIO
• NOS INDICA EL PROMEDIO DE OPERACIONES QUE REQUIERE EL
ALGORITMO PARA DAR SOLUCION A UN PROBLEMA

10. Tiempo de ejecución
• Cuando el tamaño de
la entrada crece , la
función para medir
esa complejidad se le
denomina T(n)
• La función T(n) se
puede medir
físicamente sobre el
programa en ejecución

11. se debe analizar la potencia
del algoritmo independiente
de la velocidad del equipo o
la capacidad del que lo
programo

12. POR LO GENEREAL LOS PROBLEMAS PEQUEÑOS SE
PUEDEN RESOLVER DE CUALQUIER FORMA
• PERO ES MAS RECOMENDABLE
ANALISAR LOS ALGORITMOS POR
PROBLEMAS GRANDES