Análisis de algoritmo

Claudio Troncoso

La complejidad de un algoritmo se refleja en la dificultad del

problema

Si el recurso es espacio

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

Si el recurso es Tiempo

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

Caso Promedio

Procesos los cuales llegan a una solución, sin embargo pueden ser menos

Caso Mejor

Mínimo de procesos para llegar a una solución

Tiempo de ejecución

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

Se denota como T(n)

Se denota por la Big-O

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