Inf 2 Estructuras de Datos y Algoritmos Avanzado1

Vista previa del material en texto

Estructuras de Datos y Algoritmos Avanzados
Análisis de Complejidad:
1. Notación Big-O:
 - La notación Big-O se utiliza para describir el rendimiento asintótico de un algoritmo en términos de tiempo de ejecución o espacio de memoria en función del tamaño de la entrada.
 - Se exploran conceptos como O(1) para complejidad constante, O(log n) para complejidad logarítmica, O(n) para complejidad lineal, entre otros. 
 - La notación Big-O permite comparar y clasificar algoritmos según su eficiencia relativa en diferentes situaciones.
2. Análisis de Casos Mejor, Promedio y Peor:
 - Los algoritmos pueden tener diferentes tiempos de ejecución según las características específicas de los datos de entrada.
 - Se estudian los casos mejor, promedio y peor para entender cómo se comporta un algoritmo en diferentes escenarios.
 - Esto ayuda a tener una comprensión más completa de la eficiencia y a tomar decisiones informadas al seleccionar algoritmos para aplicaciones específicas.
3. Complejidad Temporal y Espacial:
 - El análisis de complejidad se divide en complejidad temporal (relacionada con el tiempo de ejecución) y complejidad espacial (relacionada con el uso de memoria).
 - Se examina cómo la elección de algoritmos y estructuras de datos afecta tanto el tiempo como el espacio requeridos para llevar a cabo una tarea.
4. Análisis de Algoritmos Recursivos:
 - Muchos algoritmos avanzados utilizan técnicas recursivas. El análisis de su complejidad implica entender la relación entre los subproblemas y cómo estos contribuyen al rendimiento global.
 - La recurrencia y la resolución de ecuaciones de recurrencia son herramientas comunes en este análisis.
En resumen, el Análisis de Complejidad, proporciona las herramientas y conceptos necesarios para evaluar y comparar algoritmos en términos de eficiencia. Esto es fundamental para la toma de decisiones informadas en el diseño y la implementación de soluciones computacionales.