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

Referencias Bibliográficas: [,] 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]