1. Juan Monsalve Constanzo
Complejidad de algoritmos
Análisis de algoritmos

2. • TODO AQUELLO QUE PERMITA SOLUCIONAR UN PROBLEMA.
• UN PROBLEMA PEQUEÑO SE SOLUCIONA CON UN ALGORITMO PEQUEÑO.
• UN PROBLEMA MAYOR REQUIERE DE UN ALGORITMO DE COMPLEJIDAD MAYOR.

3. LA COMPLEJIDAD DE UN ALGORITMO SE PUEDE DEFINIR EN
LA MEDIDA DE LA CANTIDAD DE RECURSOS QUE UTILIZA UN
ALGORITMO (TIEMPO, ESPACIO).

4. CUANDO HABLAMOS DEL RECURSO TIEMPO, LA COMPLEJIDAD SE
ASOCIA A LA CANTIDAD DE TIEMPO QUE NECESITA EL ALGORITMO
PARA LA EJECUCIÓN DE OPERACIONES.

5. CUANDO SE MIDE EL RECURSO ESPACIO, LA COMPLEJIDAD SE VA A
ASOCIAR A LA CANTIDAD DE MEMORIA REQUERIDA PARA SU
EJECUCIÓN.

6. CADA ALGORITMO SE COMPORTA DE MANERA DIFERENTE
SEGÚN LA INFORMACIÓN QUE SE LE ENTREGUE.
SIEMPRE ES CONVENIENTE ESTUDIAR EL COMPORTAMIENTO
DE LOS ALGORITMOS EN CASOS EXTREMOS.

7. COMPLEJIDAD DEL PEOR
CASO
Se asocia a cuantas operaciones tienen
que realizar los algoritmos para
garantizar que producirán una solución.

8. COMPLEJIDAD DEL CASO PROMEDIO
Se busca el promedio de operaciones realizadas considerando
todas las posibles entradas con un tamaño determinado.

9. NOTACIÓN ASINTÓTICA
• Se mide en la capacidad del algoritmo para que ejecute
una solución en un tiempo determinado.
• Cuando el tamaño del problema(n) tiende a infinito su
comportamiento es asintótico.

10. A PARTIR DEL COMPORTAMIENTO ASINTÓTICO SE AGRUPARAN LOS
ALGORITMOS EN FAMILIAS DE FUNCIONES, SEGÚN UN ORDEN DE
COMPLEJIDAD, QUE TIENEN UN COMPORTAMIENTO ASINTÓTICO
SIMILAR.