Erwin Orellana

3. Se debe medir la
cantidad de recursos que
utiliza el algoritmo.

5. Cantidad de
memoria
requerida para
su ejecución
 Asociado a la
estructura de
datos utilizada

7. Cuantas operaciones
debe realizar un
algoritmos para
garantizar una Solución.

8. Se busca el promedio de
operaciones realizadas
en la solución de un
problema, considerando
todas las entradas.

9. El análisis busca identificar como
crece el “Tiempo de Ejecución”
La función para
medirlo es : T(n)
Se puede medir:
 Ejecutando el programa
 Calculando sobre el código
 Multiplicando por el tiempo
de cada instrucción

10. Notación asintótica
Se analiza la
potencia de los
algoritmos.
Independiente de la
maquina, el código o
el programador.

11. Esto nos lleva estudiar el
comportamiento del algoritmo
forzando el tamaño del
problema
 Matemáticamente: N tiende a Infinito

12. Analiza en base a su
tasa de crecimiento
 En la función asintótica
dominan los números
naturales (N), estimada por
el tiempo o el espacio
 La complejidad se denota
con: Big-O
 Nunca son negativas

13. Se identifican “familias” de
funciones dependiendo de su
comportamiento asintótico
A las funciones con
mismo comportamiento
se les denomina un
“orden de complejidad “