Este documento discute la complejidad de algoritmos y el orden de complejidad. Explica que la complejidad de un algoritmo es una medida de los recursos como tiempo y memoria que necesita. Luego enumera diferentes órdenes de complejidad como constante, lineal, cuadrático y exponencial. También cubre factores que afectan la complejidad como el tamaño del problema y la naturaleza de los datos de entrada.

1. Nombre: Walter Navarrete P.
Profesora: Pilar Pardo.

2. Complejidad y Orden de complejidad

3. La complejidad (o costo) de un algoritmo es una medida de la cantidad de recursos
(tiempo, memoria) que el algoritmo necesita.
Complejidad

4. • Factores que influyen en la complejidad
• Tamaño del problema
• Naturaleza de los datos de entrada

5. Tamaño del problema: magnitud(es) que al aumentar incrementan la
complejidad del algoritmo.

6. Naturaleza de los datos de entrada: en función de
cuáles sean los datos del problema se ejecutarán o no
determinadas instrucciones de decisión y será
distinto el número de iteraciones de los bucles  el
problema se resolverá en más o en menos tiempo.

7. Se dice que O(f(n)) define un "orden de complejidad". Escogeremos como
representante de este orden a la función f(n) más sencilla del mismo.
Orden de complejidad

8. O(1) orden constante
O(log n) orden logarítmico
O(n) orden lineal
O(n log
n)
O(n2) orden cuadrático
O(na) orden polinomial (a > 2)
O(an) orden exponencial (a > 2)
O(n!) orden factorial

9. El comportamiento asintótico de un algoritmo es cuando el tamaño de las entradas
N tienden a infinito.
asintótico