Análisis de algoritmos - Complejidad de los Algoritmos

Análisis de AlgoritmosAutor: Arthur Morales

Docente: Pilar Pardo

26 marzo 2014

Se expresa en función del tamaño del problema que se desea resolver.

¿Qu

é e

s com

ple

jidad

de u

n a

lgoritm

o?

Tamaño

Problema

La co

mple

jidad d

e u

n A

lgoritm

o

MEDIDA

RECURSOS

ALGORITMO

Si e

l recu

rso e

s esp

acio

…

Complejidad – Cantidad

Mem

oria

– E

jecu

ción

Recurso Tiempo

•Tie

mp

o d

e

Eje

cució

n

Si e

l recu

rso e

s esp

acio

…

• La complejidad se asocia a estructuras de

datos…

Estu

dia

r su co

mporta

mie

nto

…• Datos muy Ordenados

• Datos muy Desordenados

Com

ple

jidad…

• Peor Caso

Cantidad de operaciones

para garantizar una solución

• Caso Promedio

Promedio de operaciones con un tamaño determinado

• Tiempo de Ejecución T(n)

Medir, calcular, ejecutar el código

Nota

ción A

sintó

tica• Algoritmo aplicado

a grandes problemas

Algoritm

o aplicado a

pequeños problemas

N tiende a infinito = Comportamiento Asintótico

Se co

nsid

era

n fu

ncio

nes

asin

tótica

mente

no n

egativa

Se denomina Asintótica por medio de una función de los números naturales N.

Parte de Tiempo de ejecución a Espacio de Memoria de los Algoritmos

La complejidad del Algoritmo se denota como Big-O

Big-O

Complejidad

de algoritmo

Ord

en d

e

Com

ple

jidad

Identificación de familias de funciones.

Conjunto de funciones que comparten un mismo comportamiento asintótico

Orden de Complejidad O

Orden de

Complejidad

O

Com

ple

jidad y

Term

inolo

gía

Complejidad Terminología O(1) Complejidad constante O(n2) Complejidad cuadrática O(log n) Complejidad logarítmica O(n) Complejidad lineal O(n log n) Complejidad casi-lineal O(n^b) Complejidad polinómica O(b^n) Complejidad exponencial O(n!) Complejidad factorial

CO

NC

LUSIÓ

N

Tamaño del Problema

Medir, calcular, ejecutar el código

Espacio – Tiempo de ejecución