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Complejidad Algorítmica

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La complejidad de un algoritmo es una medida de cuán eficiente es el algoritmo para resolver el problema, utilizado en estructura de datos para seleccionar la mejor solución

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Complejidad AlgorítmicaVersión en línea

La complejidad de un algoritmo es una medida de cuán eficiente es el algoritmo para resolver el problema, utilizado en estructura de datos para seleccionar la mejor solución

por Maria Lourdes Armenta Lindoro
1

¿Qué es BiG O?

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2

¿Por qué es importante medir la eficiencia del algoritmo?

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3

¿Qué tan eficiente es el algoritmo respecto a que se demore mas o menos, tiene que ver con?

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4

¿Qué es la complejidad constante?

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5

¿Qué es la complejidad lineal?

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6

La notación O(n^2), ¿qué representa?

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7

Uno de los mejores algoritmos porque tienen un comportamiento mas estable, ¿son?

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8

Los algoritmo que contiene for anidados tienden a ser ineficientes

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9

¿cuál es la complejidad del algoritmo de búsqueda binaria?

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10

Es la complejidad de un algoritmo recursivo

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Explicación

Big O, lo cual es una forma matemática básica de expresar cuanto tarda un algoritmo en ejecutarse atendiendo sólo a grandes rasgos su eficiencia y así poder compararlo con otros.

Actualmente muchas aplicaciones se alojan en la nube, a esto se le llama microservicio y si el algoritmo tarde mas, consume mas recurso y entonces el costo aumenta.

la complejidad de tiempo es la complejidad computacional que describe la cantidad de tiempo que lleva ejecutar un algoritmo

La complejidad constante en notacion O se refiere a la ejecución de una instrucción. Por ejemplo, sumas, restas, multiplicaciones, etc. Ejemplos: int x = 5; x = 5 + 8; x = 5 * 1000;

Son programas que contienen ciclos que se ejecutan n veces. Ejemplos: for(int i = 0; i < n; i++) { x = 5 + 8; }

Complejidad cuadratica O(n^2) Son programas que contienen 2 ciclos anidadados. Dado que las operaciones dentro del ciclo interno se ejecutan n * n veces, la complejidad se denomina cuadrática. Nota: Si el ciclo externo se ejecutara hasta n y el interno hasta m, entonces la complejidad sería O(nm). for(int i = 0; i < n; i++) { for(int j = 0; j < n; j++) { x = 5 + 8; } }

Complejidad logaritmica O(log2n) Son algoritmos que reducen la cantidad de operaciones a la mitad en cada iteración. Los clásicos y conocidos como divide y vencerás. Esta es una de las mejores complejidades que existen.

Los algoritmos con for anidados tienden a tener un comportamiento cuadráticos, por lo que se debe de prestar atención a ellos.

Complejidad logaritmica O(log2n) Son algoritmos que reducen la cantidad de operaciones a la mitad en cada iteración. Los clásicos y conocidos como divide y vencerás. Esta es una de las mejores complejidades que existen.

Complejidad logaritmica O(log2n) Son algoritmos que reducen la cantidad de operaciones a la mitad en cada iteración. Los clásicos y conocidos como divide y vencerás. Esta es una de las mejores complejidades que existen.

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