complejidad

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Análisis de algoritmo Claudio Troncoso

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Análisis de algoritmo Complejidad

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Page 1: Complejidad

Análisis de algoritmo

Claudio Troncoso

Page 2: Complejidad
Page 3: Complejidad

La complejidad de un algoritmo se refleja en la dificultad del

problema

Page 4: Complejidad
Page 5: Complejidad

Si el recurso es espacio

Se tomara encuenta la cantidad de memoria requerida para su ejecución y como se ordenara el algoritmo

Page 6: Complejidad

Si el recurso es Tiempo

Se asocia a la cantidad de tiempo que necesita el algoritmo para su ejecución

Page 7: Complejidad
Page 8: Complejidad
Page 9: Complejidad
Page 10: Complejidad
Page 11: Complejidad

Mínimo de procesos para llegar a una solución

Page 12: Complejidad

Tiempo de ejecución

Cuando los datos de entrada son grandes el tiempo de ejecución es mayor

Se denota como T(n)

Page 13: Complejidad

Se denota por la Big-O

Page 14: Complejidad

Complejidad Terminología

O(1) Complejidad Constante

O(n^2) Complejidad Cuadrática

O(Log n) Complejidad Logarítmica

O(n) Complejidad Lineal

O(n log n) Complejidad Casi-Lineal

O(n^b) Complejidad Poli nómica

O(b^n) Complejidad Exponencial

O(n!) Complejidad Factorial