1. Análisis de Algoritmos
Arturo Eltit

2. El problema
define la
complejidad
del
algoritmo.

3. La complejidad del algoritmo
es la medida de recursos
utilizados, ya sea tiempo o
uso de memoria.

4. Casos

5. Tiempo de ejecución
T(n)

6. Dependiendo del tamaño del problema,
matemáticamente hablando se expresa cuando
N tiende a infinito.
Se denomina Asintótico, en base a la tasa de crecimiento, la
complejidad del se detona según su notación.
Big-0

7. 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