Pequeño análisis de los algoritmos

1. CLASE I
Complejidad de los
Algoritmos
Patricia Espinoza

2. El análisis de algoritmos proporciona los métodos
necesarios para poder comparar distintos algoritmos que
resuelven un mismo problema.

3. El algoritmo se expresa en función del tamaño del
problema, al determinar la complejidad estoy midiendo el
algoritmo, es decir mientras mas grande más complejo.

4. Lo que se entiende por “ analizar un algoritmo“ es
medir la cantidad de Tiempo y Espacio que
requiere un algoritmo para su ejecución.
En otras palabras, se refiere a preguntarse si es que el
algoritmo diseñado es factible de ejecutar en el
computador que se dispone. Significa poder predecir el
comportamiento del algoritmo antes de llevarlo a un
programa .

5. Complejidad Temporal o Tiempo de ejecución: Tiempo
de cómputo necesario para ejecutar algún programa.
Recurso Tiempo:
• Aplicaciones informáticas
que trabajan “en tiempo real”
requieren que los cálculos se
realicen en el menor tiempo
posible.
• Aplicaciones que manejan un
gran volumen de información
si no se tratan adecuadamente
pueden necesitar tiempos
impracticables.

6. Complejidad Espacial: Memoria que utiliza un
programa para su ejecución,
La eficiencia en memoria de un algoritmo indica la cantidad de
espacio requerido para ejecutar el algoritmo; es decir, el espacio en
memoria que ocupan todas las variables propias al algoritmo.

7. ESTRUCTURA DE DATOS
Internos:
Estáticos y
Dinámicos
Externos:
Bases de
Datos,
Archivos.

8. ESTRUCTURA DE DATOS
Las estructuras estáticas son aquellas en las que el tamaño ocupado en
memoria, se define con anterioridad a la ejecución del programa que
los usa, de forma que su dimensión no puede modificarse durante la
misma (matriz), aunque no necesariamente tenga que utilizar toda la
memoria reservada al inicio.
Los datos estructurados se pueden clasificar según la variabilidad de su
tamaño durante la ejecución del programa en: estáticos y dinámicos

9. Las estructuras estáticas son aquellas en las que el tamaño
ocupado en memoria, se define con anterioridad a la ejecución
del programa que los usa, de forma que su dimensión no puede
modificarse durante la misma.
Aunque no necesariamente tenga que
utilizar toda la memoria reservada al inicio.

10. Estructura de Datos Dinámicas
No tienen las limitaciones o restricciones
en el tamaño de memoria ocupada que
son propias de las estructuras estáticas.
Se caracteriza por el hecho de que con un nombre se
hace referencia a un grupo de casillas de memoria.
Es decir un dato estructurado tiene varios
componentes.
Lineales
a) Pila
b) Cola
c) Lista
No lineales
a) Árboles
b) Grafos

11. Una medida que suele ser útil conocer es el tiempo de
ejecución de un programa en función de N, lo que denota
como T(n). Esta función se puede medir físicamente
(ejecutando el programa, reloj en mano), o calcularse sobre
el código contando instrucciones a ejecutar y multiplicando
por el tiempo requerido por cada instrucción.
TIEMPO DE EJECUCIÓN

12. El interés principal del análisis de
algoritmos radica en saber cómo crece el
tiempo de ejecución, cuando el tamaño de la
entrada crece.
Esto es la eficiencia asintótica del algoritmo.
Se denomina “asintótica” porque analiza
el comportamiento de las funciones en el
límite, es decir, su tasa de
crecimiento.

13. El tiempo que requiere un algoritmo
para dar una
respuesta, se divide generalmente en 3
casos
¡ Peor Caso: caso más extremo, donde
se considera el tiempo máximo para
solucionar un problema
¡ Caso promedio: caso en el cual, bajo
ciertas restricciones, se realiza un
análisis del algoritmo
¡ Mejor caso: caso ideal en el cual el
algoritmo tomará el menor tiempo para
dar una respuesta

14. Ante situaciones nuevas
o problemas, el que no
sabe buscar soluciones
se sentirá confuso y
angustiado y entonces
no busca una estrategia
y dará una primera
solución para poner
punto final a su agonía.
El que sabe buscar
soluciones, selecciona la
estrategia que le parece
más cercana a la
requerida y hace una
hábil adaptación que se
ajusta a la nueva
demanda.