4.1.5.4 Análisis Básico (2 horas) [Habilidades C1,C5]

Referencias Bibliográficas: [,] Tópicos
  1. Diferencias entre el mejor, el esperado y el peor caso de un algoritmo.
  2. Definición formal de la Notación Big O.
  3. Clases de complejidad como constante, logarítmica, lineal, cuadrática y exponencial.
  4. Uso de la notación Big O.
  5. Análisis de algoritmos iterativos y recursivos.

Objetivos de Aprendizaje

  1. Explique a que se refiere con ``mejor", ``esperado" y ``peor" caso de comportamiento de un algoritmo [Familiarizarse]
  2. En el contexto de a algoritmos específicos, identifique las características de data y/o otras condiciones o suposiciones que lleven a diferentes comportamientos [Familiarizarse]
  3. Indique la definición formal de Big O [Familiarizarse]
  4. Use la notación formal de la Big O para dar límites superiores asintóticos en la complejidad de tiempo y espacio de los algoritmos [Usar]
  5. Usar la notación formal Big O para dar límites de casos esperados en el tiempo de complejidad de los algoritmos [Usar]

Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, Universidad de Ingeniería y Tecnología, Lima-Perú
basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM