4.1.2.4 Análisis Básico (2 horas) [Habilidades a,b]

Referencias Bibliográficas: [Guttag, 2013,Zelle, 2010] Temas
  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 [Familiarity]
  2. En el contexto de a algoritmos específicos, identifique las características de data y/o otras condiciones o suposiciones que lleven a diferentes comportamientos [Familiarity]
  3. Indique la definición formal de Big O [Familiarity]
  4. Use la notación formal de la Big O para dar límites superiores asintóticos en la complejidad de tiempo y espacio de los algoritmos [Usage]
  5. Usar la notación formal Big O para dar límites de casos esperados en el tiempo de complejidad de los algoritmos [Usage]



Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM