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Complejidad de los algoritmos
Es necesario conocer el problema
en cuestión para poder lograr
determinar la complejidad del
algoritmo en si
Cuando la
complejidad del
algoritmo se
enfoca en el
tiempo, se
determina la
cantidad de
tiempo en
ejecución que
necesita para
operar.
En su peor caso…
Se toman
todas las
operaciones
posibles que
puede lograr
realizar el
algoritmo.
En un caso promedio…
Se logra el
poder buscar
un estándar o
promedio para
dar con una
solución a
problema.
La complejidad de un algoritmo son
representadas de diferentes formas, pero su
estándar se conoce como Big-O
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Complejidad de Algoritmos

  • 1. Complejidad de los algoritmos
  • 2. Es necesario conocer el problema en cuestión para poder lograr determinar la complejidad del algoritmo en si
  • 3.
  • 4.
  • 5. Cuando la complejidad del algoritmo se enfoca en el tiempo, se determina la cantidad de tiempo en ejecución que necesita para operar.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9. En su peor caso… Se toman todas las operaciones posibles que puede lograr realizar el algoritmo.
  • 10. En un caso promedio… Se logra el poder buscar un estándar o promedio para dar con una solución a problema.
  • 11.
  • 12.
  • 13. La complejidad de un algoritmo son representadas de diferentes formas, pero su estándar se conoce como Big-O 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 Polinomica O(b^n): Complejidad Exponencial O(n!): Complejidad Factorial