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Complejidad temporal

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Recursos

La complejidad temporal es la cantidad de tiempo en el que un algoritmo tarda en ejecutarse. En otras palabras, c贸mo el algoritmo aumenta en el tiempo, con respecto a la cantidad de elementos de entrada que debe procesar.

Comparaci贸n de algoritmos

Comparemos dos algoritmos que resuelven un mismo problema: 鈥淎stronauta鈥 y 鈥淓xperto鈥. El primer algoritmo aumenta su tiempo de ejecuci贸n mientras m谩s estudiantes sean ingresados. El tiempo de ejecuci贸n del segundo permanece constante.

Aunque ambos algoritmos resuelven el mismo problema, manejan sus tiempos de ejecuci贸n de manera diferente a medida que procesa m谩s elementos.

Ejemplo de tiempos de ejecuci贸n para dos algoritmos diferentes

La siguiente gr谩fica muestra el tiempo de ejecuci贸n en funci贸n de la cantidad de elementos a procesar (inputs).

  • El algoritmo 鈥淎stronauta鈥 tiene una tendencia lineal, es decir, mientras m谩s elementos ejecute, m谩s tiempo necesitar谩 el programa.

  • El algoritmo 鈥淓xperto鈥 es constante, es decir, ejecuta la aplicaci贸n en el mismo tiempo para cualquier valor de elementos a procesar.

Representaci贸n gr谩fica de dos ejemplos de algoritmos

Por lo tanto, la complejidad no trata de cu谩ntos segundos, aproximadamente, se tarda un algoritmo en ejecutar, sino de c贸mo aumenta el tiempo cuando existe una mayor o menor cantidad de elementos a procesar.

Contribuci贸n creada por Andr茅s Guano (Platzi Contributor).

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La complejida no se trata de cuando mas o menos se tarda sino como aumenta en el tiempo

Complejidad temporal: cuanto se demora un algoritmo en terminar.
Complejidad espacial: cuanta memoria operativa (RAM usualmente) es requerida por el algoritmo.

La medida del tiempo tiene que ser independiente:
鈥 de la m谩quina
鈥 del lenguaje de programaci贸n
鈥 del compilador
鈥 de cualquier otro elemento hardware o software que influya en el an谩lisis.

Creditos: https://www2.infor.uva.es/~jvalvarez/docencia/tema5.pdf

La complejidad temporal se puede definir como la relaci贸n de crecimiento entre datos de entrada y tiempo de ejecuci贸n

鈱 Complejidad temporal

Apuntes

  • La complejidad temporal trata de medir un algoritmo seg煤n su tiempo
  • Su medici贸n no se basa en medir totalmente un caso, sino medir el tiempo conforme va creciendo la cantidad de entradas
  • Su objetivo es revisar cuanto aumenta el tiempo a medida que crecen sus entradas
  • La complejidad temporal debe ser independiente
    • De la m谩quina
    • Del lenguaje de programaci贸n
    • Del compilador
    • De cualquier otro elemento hardware o software que influya en el an谩lisis
馃搶 **RESUMEN:** La complejidad temporal trata de medir la eficiencia de un algoritmo conforme la cantidad de datos de entrada va aumentando.

La complejidad no es cuanto tarda un algoritmo en ejecutarse sino cuanto aumenta el tiempo a medida que crecen sus entradas

La complejidad temporal es la tasa de crecimiento del tiempo de ejecuci贸n del algoritmo en relaci贸n con el crecimiento de la entrada de datos del algoritmo.

Profe 鈥渁mbos dos鈥 est谩 mal dicho, la RAE desaconseja su uso. Saludos.

Fuente: RAE.

Buena explicaci贸n del profe, messirve

Me qued贸 m谩s claro la complejidad de un algoritmo en esta clase.

Una informaci贸n interesante es que a la hora de medir la complejidad temporal, est谩 debe ser independiente:
鈥 de la m谩quina
鈥 del lenguaje de programaci贸n
鈥 del compilador
鈥 de cualquier otro elemento hardware o software que influya en
el an谩lisis.

Para conseguir esta independencia una posible
medida abstracta puede consistir en determinar
cuantos pasos se efect煤an al ejecutarse el algoritmo.
m谩s informaci贸n ac谩

B谩sicamente hablan de la pendiente de una funci贸n. Me recuerda al calculo

Complejidad temporal

  • La complejidad temporal se puede definir como la relaci贸n de crecimiento entre datos de entrada y tiempo de ejecuci贸n, trata de medir la eficiencia de un algoritmo conforme la cantidad de datos de entrada va aumentando. Es decir que la complejida no se trata de cuando mas o menos se tarda sino como aumenta en el tiempo
  • La **complejidad temporal **se refiere al tiempo que un algoritmo necesita para completarse

  • Una forma com煤n de medir la complejidad temporal es en funci贸n del tama帽o de la entrada, es decir, cu谩nto tiempo toma el algoritmo para ejecutarse en funci贸n del tama帽o de la entrada.

  • La complejidad lineal, que se da cuando el tiempo de ejecuci贸n es proporcional al tama帽o de la entrada.

  • La complejidad cuadr谩tica, que se da cuando el tiempo de ejecuci贸n es proporcional al cuadrado del tama帽o de la entrada.

  • La complejidad logar铆tmica, que se da cuando el tiempo de ejecuci贸n es logar铆tmico con respecto al tama帽o de la entrada

  • La complejidad constante, que se da cuando el tiempo de ejecuci贸n es independiente del tama帽o de la entrada.

Qu茅 buen trabajo con los slides :3

Complejidad temporal

La聽complejidad temporal聽no es una medida de cu谩nto tarda en ejecutarse un algoritmo sino de c贸mo var铆a el tiempo de ejecuci贸n cuando existe una variaci贸n en la cantidad de datos de entrada. La聽complejidad temporal聽no tiene unidad, es una medida relativa.

La聽complejidad temporal聽no es una medida de cu谩nto tarda en ejecutarse un algoritmo sino de c贸mo var铆a el tiempo de ejecuci贸n cuando existe una variaci贸n en la cantidad de datos de entrada. La聽complejidad temporal聽no tiene unidad, es una medida relativa.