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Bienvenido o Bienvenida a el Análisis de complejidad, se te invita a conocer lo que es un algoritmo

Algoritmo y clase de complejidad

Metodos (analisis asintotico)

Analisis de diseño

Se ofrecerá información de manera que sea más fácil de entender

analisis de algoritmo

Notación Big-O: Representa el límite superior del tiempo de ejecución.Notación Big-Ω: Representa el límite inferior del tiempo de ejecución.Notación Big-Θ: Representa el límite ajustado del tiempo de ejecución.Caso Promedio: Evaluación del comportamiento esperado en promedio.Caso Peor: Evaluación del comportamiento en el peor escenario posible.Caso Mejor: Evaluación del comportamiento en el mejor escenario posible.

Evaluación del rendimiento de un algoritmo.

Ayúdales a ser mejores para que tu alumnado te ayude a ti.

Clases de Complejidad

Diseño de Algoritmos

Análisis de Algoritmos

Métodos• Análisis Asintóticoo Notación Big-O: Representa el límite superior del tiempo de ejecución.o Notación Big-Ω: Representa el límite inferior del tiempo de ejecución.o Notación Big-Θ: Representa el límite ajustado del tiempo de ejecución.• Caso Promedio: Evaluación del comportamiento esperado en promedio.• Caso Peor: Evaluación del comportamiento en el peor escenario posible.• Caso Mejor: Evaluación del comportamiento en el mejor escenario posible.

Técnicas de Diseño• Divide y Venceo Divide el problema en subproblemas más pequeños.o Resuelve los subproblemas.o Combina las soluciones de los subproblemas.• Programación Dinámicao Almacena los resultados de subproblemas para evitar cálculos repetidos.o Utiliza una tabla para almacenar resultados parciales.• Algoritmos Voraces (Greedy)o Toma decisiones óptimas en cada paso con la esperanza de que estas decisiones llevarán a una solución óptima global.• Backtrackingo Prueba todas las posibilidades para encontrar una solución.o Deshace las decisiones si no se llega a una solución válida.

• Complejidad Temporal

• o O(1): Tiempo constante.
• o O(log n): Tiempo logarítmico.
• o O(n): Tiempo lineal.
• o O(n log n): Tiempo lineal con logaritmo.
• o O(n²): Tiempo cuadrático.
• o O(2^n): Tiempo exponencial.
• o O(n!): Tiempo factorial.
• • Complejidad Espacial
• o O(1): Espacio constante.
• o O(n): Espacio lineal.
• o O(n²): Espacio cuadrático.
• o O(2^n): Espacio exponencial.

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Algoritmo y clase de complejidad

Analisis de diseño

Se ofrecerá información de manera que sea más fácil de entender

El contenido visual es un lenguaje transversal y universal, como la música. Somos capaces de entender imágenes de hace millones de años, incluso de otras culturas.

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