La complejidad de algoritmos se refiere al tiempo de ejecución y espacio de memoria requerido para que un algoritmo complete una tarea, los cuales se miden usando notación asintótica que describe cómo escala la complejidad cuando aumenta el tamaño del problema. La notación asintótica permite categorizar y comparar algoritmos independientemente de la máquina o programador, enfocándose en el comportamiento a medida que el problema crece infinitamente.

4. Se asocia a el tiempo que se demora en
ejecutarse el algoritmo

5. De acuerdo al Espacio!
Se refiere a cuanta memoria ocupara
para su ejecución.

6. Tiempo de ejecución.
Cuando el tamaño del algoritmo crece la
función para medir esta complejidad se
denota como T(n)

7. • Se necesita Analizar la potencia de un algoritmo y la
rapidez de un algoritmo mas allá de la maquina en la que se
encuentre, y mas allá de las personas que lo manejen(codifiquen)

8. La notacion asintotica se enfoca mas en los
problemas mayores.
Ya que los problemas menores se les pueden
aplicar muchas soluciones

9. Por eso se estudia el comportamiento del algoritmo
dependiendo del tamaño del problema
• Matematicamente es cuando
•N tiende a infinito
• Es decir es un comportamiento
Asintotico

10. • Se emplea esta notacion para categorizar y
comparar los algoritmos, también para medir
su rendimiento

11. Complejidad Terminologia
O(1) Complejidad Constante
0(n^2) Complejidad Cuadratica
O(log n) Complejidad Logaritmica
O(n) Complejidad Lineal
O(n log n) Complejidad Casi-Lineal
O(n^b) Complegidad polinomica
O(b^n) Complejidad exponencial
O(n!) Complejidad Factorial