Este documento describe los conceptos clave de la complejidad de algoritmos, incluyendo diferentes tipos de estructuras de datos, el análisis del mejor y peor caso, la complejidad promedio y de tiempo de ejecución, y la terminología de complejidad como O(1), O(n), O(n log n) y O(n^2). Explica que la complejidad del peor caso indica el número mínimo de operaciones requeridas para garantizar una solución y que la complejidad promedio considera las posibles variables de entrada.

1. Complejidad de los Algoritmos
UNIVERSIDAD TECNOLOGICA DE CHILE

7. Estructura de datos
Internas
Externas
Dinámicas
Estáticas
Lineales
No Lineales
-Pilas
-Listas
-Colas
-Base de datos
-Archivos

9. Se aconseja estudiar
el comportamiento
de un algoritmo en
sus casos mas
extremos
En el MEJOR caso (ORDENADO)
y en el PEOR caso (DESORDENADO)

10. Complejidad del PEOR caso
Indica el numero de operaciones que se deben realizar
para GARANTIZAR una SOLUCION

11. Complejidad PROMEDIO
Se determinara el promedio de las OPERACIONES
que se realizaran para
Solucionar un problema, teniendo en cuenta
las posibles variables de entrada
Con un tamaño determinado.

12. TIEMPO DE EJECUCIÓN
Este determinante
de la complejidad se
denota como T(n),
y va en directa
proporcionalidad
con el tamaño de
entrada del
algoritmo.

13. Complejidad Terminologia
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
Tipos de complejidades

14. Conclusión