La complejidad de un algoritmo depende del tamaño del problema y la cantidad de recursos como espacio y tiempo que requiere. El tiempo de ejecución de un algoritmo se mide por el número de instrucciones ejecutadas multiplicadas por el tiempo requerido para cada instrucción. La complejidad de un algoritmo se expresa de forma asintótica para indicar su tasa de crecimiento a medida que el tamaño del problema aumenta.

1. COMPLEJIDAD DE LOS
ALGORITMOS
Alumno: Ignacio Ávila.

2. ¿¿Qué es la
complejidad de un
algoritmo??
…………

3. La complejidad de un algoritmo se asocia al tamaño del
problema a tratar.

4. COMPLEJIDAD DE UN ALGORITMO
Cantidad de recursos Espacio y Tiempo

5. RECURSO ESPACIO
ESPACIO Cantidad de Memoria requerida

6. RECURSO TIEMPO
TIEMPO Ejecución de Operaciones

7. Cada algoritmo depende de las variables de entradas para su
desempeño y comportamiento.

8. COMPLEJIDAD DEL MEJOR CASO
Realiza la menor cantidad de iteraciones posibles para completar una tarea.

9. COMPLEJIDAD DEL CASO PROMEDIO

10. COMPLEJIDAD DEL PEOR CASO

11. TIEMPO DE EJECUCIÓN
T(n) Instrucciones a ejecutar x Tiempo requerido

12. ANOTACIÓN ASINTÓTICA Tasa de crecimiento ( tiende a infinito).

13. POTENCIA
Se relaciona con el desempeño del algoritmo independiente del hardware.

14. 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
O(n^b) Complejidad polinómica
O(b^n) Complejidad exponencial
O(n!) Complejidad factorial