Referencias Bibliográficas: [,,,]
Tópicos
- Análisis asintótico de límites en los casos promedio y superior.
- Identificar la diferencias entre el comportamiento entre el mejor, mediano y peor caso.
- Notación Big , little , Omega y Theta .
- Clases de complejidad estándar.
- Medición empírica de desempeño.
- Puntos de equilibrio entre tiempo vs espacio en algoritmos.
- Uso relaciones de recurrencia para el análisis de algoritmos recursivos.
Objetivos
- Explicar el uso de las notaciones Big O, Omega y Theta para describir la cantidad de trabajo hecha por un algoritmo.
- Uso de notaciones Big , Omega y Theta para determinar los límites asintóticos superior, inferior y el más próximo en tiempo y espacio en complejidad de algoritmos .
- Determinar la complejidad de tiempo y espacio de algoritmos simples.
- Deducir la relación de recurrencia que describe la complejidad de tiempo de algoritmos definidos recursivamente.
- Solucionar relaciones de recurrencia elemental.
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, Universidad Católica San Pablo, Arequipa-Peru
basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM