Este documento describe la complejidad de los algoritmos y cómo medirla. La complejidad de un algoritmo mide los recursos de tiempo y espacio que necesita para resolver un problema a medida que aumenta el tamaño de la entrada. El tiempo de ejecución se analiza en el peor caso, caso promedio y comportamiento asintótico a medida que crece n. El objetivo es clasificar los algoritmos por su complejidad espacial y temporal usando notación O para problemas de diferentes dimensiones.

1. Complejidad de los
Algoritmos

2. ¿Qué es la
complejidad de un
algoritmo?
• Medida que expresa el tamaño de un
problema:
• Recurso Tiempo.
• Recurso Espacio.

3. Cuando hablamos de
espacio
• Espacio en memoria asignado
• Interna (RAM)
• Externa (Disco)

4. Hablamos de Tiempo
Tiempo que necesita un algoritmo

5. Comportamiento de un
Algoritmo
CASOS EXTREMOS

6. PEOR CASO
• Cuantas operaciones
realiza un Algoritmo
para garantizar una
solución
CASO
PROMEDIO
• Cantidad promedio
de operaciones
• Cantidad de
entradas promedio

7. EL OBJETIVO ES
MEDIR TIEMPO DE EJECUCION
CUANDO LAS ENTRADAS CRECEN
T(n)

8. DIMENSIONES DEL
PROBLEMA
SOLUCION ACORDE

9. PRUEBA DE UN
ALGORITMO
COMPORTAMIENTO
ASINTÓTICO

10. MEDIR EL COSTO
CLASIFICARLOS
0()

11. FAMILIAR
• 0(1) Constante
• 0(Logn) Logarítmico
• 0(n) Lineal
• 0(nlogn) Enelogarítmico
• 0(n ) Polilogarítmico
• 0(c ) Exponencial
• O(n!) Factorial
• 0(n ) Combinatorio
c
n
n