Este documento describe la complejidad de los algoritmos, la cual se mide en función del tiempo y el espacio necesarios para resolver un problema según su tamaño de entrada. La complejidad en el peor caso indica el número máximo de operaciones requeridas, mientras que el caso promedio considera el promedio de operaciones para todas las entradas posibles. La notación asintótica analiza el crecimiento de la complejidad cuando el tamaño de entrada tiende a infinito.

1. Complejidad de los algoritmos
Alumno: Juan Vega Pinto
Profesora: Pilar Pardo
25/03/2015

2. La complejidad de un
algoritmo
Se expresa en función al tamaño del
problema que se desea resolver.

3. La complejidad de los
algoritmo
Es medida por la cantidad
de recursos que un
algoritmo necesita.

4. Si el recurso es:
El TIEMPO, donde la complejidad es medida por el
tiempo que necesita el algoritmo para la
ejecución de sus operaciones.

5. Y si es ESPACIO, donde la complejidad del algoritmo
es el espacio de memoria requerida para su
ejecución.

6. Cada algoritmo se comporta de una forma diferente,
dependiendo de como se entregue la información (variables
de entrada).

7. EL PEOR CASO
Indica las operaciones que tienen que realizar los algoritmos
para garantizar que habrá una solución.

8. Caso PROMEDIO
Se busca el promedio de las
operaciones realizadas para
solucionar un problema
considerando todas las posibles
entradas.

9. Tiempo de ejecución
El interés principal del
análisis de algoritmos es
saber como crece el tiempo
de ejecución.
Cuando el tamaño de la entrada crece se anota
como: T(n)

10. Notación Asintótica
Se analiza el comportamiento cuando n (tamaño)
tiende a infinito.
La complejidad del algoritmo se denota como big-O

11. Familias
Una familia de
funciones que
comparten un mismo
comportamiento
asintótico será llamada
un ORDEN DE
COMPLEJIDAD.
Estas familias se
designan con un O().