UNIDAD 1
isaith
Created on September 7, 2024
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Transcript
cuadro sinóptico
START
análisis de algorítmicosunidad 1Isaith Barajas Calderon4°aSabado 7 de septiembre del 2024
Geeksforgeeks.(2024, 1 may0). Algortithms tutorial. Geeksforgeeks. https://www.geeksforgeeks.org/fundamentals-of-algorithms
Introducción
[objetivos
El objetivo es realizar el cuadro sinóptico para saber las diferencias entre Análisis y diseño y clase de complejidad para saber más del tema
Algoritmo: Análisis y Diseño
[Definibión: Secuencia de pasos finitos y ordenados para resolver un problema
Diseño de Algoritmos
objetivo: crea una solición eficiente para un problema específico
+INFO
+INFO
+INFO
Dividir y vencer
Programación dinámica
Data
Resolver subproblemas y reutilizar soluciones
Data
Dividir el problema en subproblemas más pequeños
Greedy (Avaro) y Backtracking
Elegir la mejor opción local en cada pasoprobar todas las posibilidades con retroceso
Data
Análisis de Algoritmos
Objetivo: Evaluar el desempeño y eficia de un algoritmo.
+INFO
+INFO
+INFO
Tiempo de ejecución
Espacio utilizado
Data
Memoria ocupada durante la ejecución
Data
Cantidad de operaciones realizadas
Correctitud
Si el algoritmo produce resultados correctos
Data
Complejidad temporal
Definición: Tiempo que tarda un algoritmo en función del tamaño de la entrada
+INFO
Notación Big-O
Data
Representa el peor casoO(1): constanteO(log n): LogarítmicaO(n): LinealO(n^2): Cuadrática0(2^n): Exponencial
Clase de complejidad
[Definición: Clasificación de algoritmos según su consumo de recursos (tiempo y espacio)
Clases principales
+INFO
+INFO
+INFO
P y NP
NP-Completo (NPC)
Data
Los problemas más dificíles dentro de NP; si se resuelve uno en tiempopolimnial, todos pueden resolverse
Data
P: Problemas que pueden resolver en tiempo polinominal NP: Problemas que pueden verificaese en tiempo polinominal
NP-Difícil (NP-hard)
Problemas al menos tan difíciles como los de NP, pero no necesariamente pertenecen a NP
Data
Conclusion
+INFO
El análisis y diseño de algoritmos optimizan tiempo y espacio en la resolición de problemas. Clasifican problemas según su complejidad, como P y NP. Comprender estas categorías es clave para enfrentar desafíos computacionales.