Notacion Big O Algoritmos

2391 palabras 10 páginas
Notación BIG O
Cuando solucionamos un problema mediante la construcción de un algoritmo, normalmente podemos atacar el problema desde distintos puntos de vista, aplicando distintas estrategias, y por tanto, llegando a soluciones algorítmicas distintas. Desde el punto de vista computacional, es necesario disponer de alguna forma de comparar una solución algorítmica con otra, para conocer cómo se comportarán cuando las implementemos, especialmente al atacar problemas "grandes".
El análisis de complejidad algorítmica es una métrica teórica que se aplica a los algoritmos en este sentido. Es un concepto que fundamental para todos los programadores, pero sin embargo, a menudo se desconoce por completo. Este "análisis de complejidad" intenta
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El algoritmo, finalmente obtiene una o varias soluciones al problema.

Sin embargo, debemos tener en cuenta algunas consideraciones. Por ejemplo, pensando en un típico algoritmo para ordenar los elementos de un vector. El algoritmo consta de una serie de instrucciones que se repiten una y otra vez (bucles), y probablemente, de una serie de selecciones (comparaciones) que hacen que se ejecute uno u otro camino dentro del algoritmo.

Se hace necesaria una pregunta: ¿Tardará lo mismo un algoritmo de ordenación en ordenar un vector con 100 valores que uno con 100000 valores?.... Obviamente no. Pues aquí es donde tenemos que empezar a hablar del tamaño o talla del problema.

Un algoritmo de ordenación debería ser capaz de ordenar un vector con cualquier número de elementos. Sin embargo, el tamaño del vector incide directamente en el tiempo que tarda el algoritmo en resolverse.

Pues cualquier problema tiene un tamaño, que es un valor o un conjunto de valores que se pueden obtener de los datos de entrada y que si varían, normalmente tienen una repercusión en el tiempo que tardará el algoritmo en finalizar (aunque en algunos casos no).

Por ejemplo, del problema de ordenar un vector, la talla del problema nos la da el número de elementos del vector.

En un algoritmo que halle el término n-ésimo de la sucesión de Fibonacci?, la talla nos la dá el

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