Ppt complejidad

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  1. 1. Walter HenrquezEsparzaEstudiante IngenieraInformtica
  2. 2. Segn el Tamao del Problema que sebusca resolver nace la complejidad delAlgoritmo.
  3. 3. La Complejidad semide en cuanto a lacantidad de Tiempo yEspacio que un Algoritmonecesita para realizar susoperaciones.
  4. 4. Su Medicin:En Espacio sebasa en laMemoria Utilizadapara su ejecucin ylas Estructuras deDatos usadas parasu implementacinEn Tiempo sebasa en lasOperaciones delAlgoritmo y elTamao de susentradas.
  5. 5. Es Necesario estudiar el comportamientopara sus Casos Extremos:DeSoRdEnAdOsORDENADOS
  6. 6. La Complejidad y susCasos:Peor Caso:Nmero Mayor deOperacionesrealizadas por unAlgoritmo para darSolucin alproblema.CasoPromedio:Nmero Promediode Operacionesrealizadas por unAlgoritmo para darSolucin al problema.
  7. 7. Tiempo de EjecucinPara medir estaComplejidad se define:T(n)A travs de suEjecucin, se calcula elnmero deinstruccionesejecutadas, multiplicadas por el tiempo queutiliza cada instruccin, araz de la cantidad ytamao de las entradas
  8. 8. La Potencia de un Algoritmo es necesariaanalizarla sin tomar en cuenta la mquina que loejecuta y de la capacidad del que lo crea.As como cuandoun Algoritmo escreado pararesolver unproblema degran altura ocomplejidad.
  9. 9. Todo apunta a que el comportamiento de los Algoritmos esProporcional altamao del problema para el cual fue generado, si es Definidoqueda que:tiende a INFINITO Y su Comportamiento sera
  10. 10. Es definida a travs de nmeros naturales N que se estiman con eltiempoo espacio del Algoritmo y en la longitud de la entrada.Funcin Asinttica se le llama al comportamiento que estas tienen araz de suTasa deCrecimiento.Nunca son NegativasLa Complejidad del Algoritmo tiene como notacin Big - O
  11. 11. Lo que se busca espoder juntar dichasfunciones enFamilias, que tengan elmismo comportamientoasinttico, y serndefinidas como:Orden deComplejidad
  12. 12. Complejidad TerminologaO(1) Complejidad constanteO(log n) Complejidad logartmicaO(n) Complejidad linealO(n log n) Complejidad n log nO(n^b) Complejidad polinmicaO(b^n) Complejidad exponencialO(n!) Complejidad factorial