introducción
Algoritmos
1. Conceto
Agenda
2. Propiedades / tipos
3. Ordenamiento
4.Clasifcación
5. Vídeo
6.ejemplos
7.Complejidad Algoritmica
Concepto:
En informática o programación, el algoritmo es la secuencia de instrucciones mediante la cual podemos resolver un problema o cuestión. De hecho, todas las tareas ejecutadas por la computadora se basan en algoritmosComo algoritmo denominamos un conjunto ordenado y finito de operaciones simples a través del cual podemos hallar la solución a un problema.
La palabra algoritmo proviene del latín tardío alborarismus, y este a su vez es una abreviación del árabe clásico ḥisābu lḡubār, que significa ‘cálculo mediante cifras arábigas’.
Los algoritmos nos permiten ejecutar una acción o resolver un problema mediante una serie de instrucciones definidas, ordenadas y finitas. Así, dado un estado inicial y una entrada, y siguiendo los sucesivos pasos indicados, se llega al estado final y se obtiene una solución.
Caracteristicas de un algoritmo
Todo algoritmo debe cumplir con estas características básicas:
Tienen inicio y fin: todo algoritmo comienza en un estado inicial con una serie de datos específicos, y culmina con una solución o salida.
Funcionan en secuencia: un algoritmo está compuesto por una serie de pasos ordenados.
Las secuencias son concretas: cada paso es claro y no deja lugar a la ambigüedad.
Los algoritmos son abstractos: son modelos o guías para ordenar procesos.
La cantidad de pasos de un algoritmo es finita.
Propiedades
Existen ciertas propiedades que alcanzan a todos los algoritmos, con excepción de los denominados algoritmos paralelos: el tiempo secuencial (los algoritmos funcionan paso a paso), el estado abstracto (cada algoritmo es independiente de su implementación) y la exploración acotada (la transición entre estados queda determinada por una descripción finita y fija).
Tipos de Algoritmos
Algoritmos cualitativos
Estos algoritmos son aquellos en los que se colocan elementos verbales. Un ejemplo de este tipo de algoritmos son las instrucciones o los “paso a paso” que se dan de formal oral.
Tal es el caso de las recetas de cocina o las instrucciones para hacer un trabajo de bricolaje.
Algoritmos cuantitativos
Son lo contrario de los algoritmos cualitativos, porque se colocan elementos numéricos. Este tipo de algoritmos se utilizan en las matemáticas para realizar cálculos. Por ejemplo, para encontrar una raíz cuadrada o resolver una ecuación.
Ejemplo Merg-Sort
Ejemplo Merg-Sort
Escribe un título aquí
ecodigo implementacioon merge sort
Complejdad Algoritmica
Caso medio Merge Sort es un algoritmo recursivo. La siguiente relación de recurrencia da la expresión de la complejidad temporal de Merge sort.
T(n) = 2T(n/2) + θ(n) El resultado de esta relación de recurrencia da T(n) = nLogn. También podemos verlo como un array de tamaño n que se divide en un máximo de Logn partes, y la fusión de cada parte toma O(n) tiempo. Por tanto, la complejidad temporal es del orden de [Big Theta]: O(nLogn).
El peor caso La complejidad temporal en el peor de los casos es del orden de [Big O]: O(nLogn). El mejor caso
La complejidad temporal en el mejor de los casos es [Big Omega]: O(nLogn). Es la misma que la complejidad temporal del peor caso. Complejidad espacial
La complejidad espacial del algoritmo Ordenamiento por mezcla es O(n) porque se necesita n espacio auxiliar para almacenar la subarray ordenada en la array auxiliar.
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- Genera experiencias con tu contenido.
- Tiene efecto WOW. Muy WOW.
- Logra que tu público recuerde el mensaje.
- Activa y sorprende a tu audiencia.
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PRESENTACIÓN PIZARRA
Federico Guillermo Bahena Gómez
Created on March 24, 2024
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introducción
Algoritmos
1. Conceto
Agenda
2. Propiedades / tipos
3. Ordenamiento
4.Clasifcación
5. Vídeo
6.ejemplos
7.Complejidad Algoritmica
Concepto:
En informática o programación, el algoritmo es la secuencia de instrucciones mediante la cual podemos resolver un problema o cuestión. De hecho, todas las tareas ejecutadas por la computadora se basan en algoritmosComo algoritmo denominamos un conjunto ordenado y finito de operaciones simples a través del cual podemos hallar la solución a un problema. La palabra algoritmo proviene del latín tardío alborarismus, y este a su vez es una abreviación del árabe clásico ḥisābu lḡubār, que significa ‘cálculo mediante cifras arábigas’. Los algoritmos nos permiten ejecutar una acción o resolver un problema mediante una serie de instrucciones definidas, ordenadas y finitas. Así, dado un estado inicial y una entrada, y siguiendo los sucesivos pasos indicados, se llega al estado final y se obtiene una solución.
Caracteristicas de un algoritmo
Todo algoritmo debe cumplir con estas características básicas: Tienen inicio y fin: todo algoritmo comienza en un estado inicial con una serie de datos específicos, y culmina con una solución o salida. Funcionan en secuencia: un algoritmo está compuesto por una serie de pasos ordenados. Las secuencias son concretas: cada paso es claro y no deja lugar a la ambigüedad. Los algoritmos son abstractos: son modelos o guías para ordenar procesos. La cantidad de pasos de un algoritmo es finita.
Propiedades
Existen ciertas propiedades que alcanzan a todos los algoritmos, con excepción de los denominados algoritmos paralelos: el tiempo secuencial (los algoritmos funcionan paso a paso), el estado abstracto (cada algoritmo es independiente de su implementación) y la exploración acotada (la transición entre estados queda determinada por una descripción finita y fija).
Tipos de Algoritmos
Algoritmos cualitativos Estos algoritmos son aquellos en los que se colocan elementos verbales. Un ejemplo de este tipo de algoritmos son las instrucciones o los “paso a paso” que se dan de formal oral. Tal es el caso de las recetas de cocina o las instrucciones para hacer un trabajo de bricolaje. Algoritmos cuantitativos Son lo contrario de los algoritmos cualitativos, porque se colocan elementos numéricos. Este tipo de algoritmos se utilizan en las matemáticas para realizar cálculos. Por ejemplo, para encontrar una raíz cuadrada o resolver una ecuación.
Ejemplo Merg-Sort
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Caso medio Merge Sort es un algoritmo recursivo. La siguiente relación de recurrencia da la expresión de la complejidad temporal de Merge sort. T(n) = 2T(n/2) + θ(n) El resultado de esta relación de recurrencia da T(n) = nLogn. También podemos verlo como un array de tamaño n que se divide en un máximo de Logn partes, y la fusión de cada parte toma O(n) tiempo. Por tanto, la complejidad temporal es del orden de [Big Theta]: O(nLogn). El peor caso La complejidad temporal en el peor de los casos es del orden de [Big O]: O(nLogn). El mejor caso La complejidad temporal en el mejor de los casos es [Big Omega]: O(nLogn). Es la misma que la complejidad temporal del peor caso. Complejidad espacial La complejidad espacial del algoritmo Ordenamiento por mezcla es O(n) porque se necesita n espacio auxiliar para almacenar la subarray ordenada en la array auxiliar.
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