Algoritmos y Programación en Pascal

Capítulo 18
Complejidad algorítmica
18.1 Conceptos básicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 396
18.2 Medidas del comportamiento asintótico . . . . . . . . 402
18.3 Reglas prácticas para hallar el coste de un programa 408
18.4 Útiles matemáticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 418
18.5 Ejercicios . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 422
18.6 Referencias bibliográficas . . . . . . . . . . . . . . . . . . 425
Con frecuencia, un problema se puede resolver con varios algoritmos, como
ocurre, por ejemplo, en los problemas de ordenación y búsqueda de vectores
(véase el capítulo 15).
En este capítulo se estudian criterios (presentados escuetamente en el apartado
1.3.3) que permiten al programador decidir cuál de los posibles algoritmos
que resuelven un problema es más eficiente. En general, la eficiencia se
puede entender como una medida de los recursos empleados por un algoritmo
en su ejecución. En particular, usualmente se estudia la eficiencia de un algoritmo
en tiempo (de ejecución), espacio (de memoria) o número de procesadores
(en algoritmos implementados en arquitecturas paralelas). Como se vio en el
apartado 1.3.3, el estudio de la complejidad algorítmica trata de resolver este
importantísimo aspecto de la resolución de problemas.
Los criterios utilizados por la complejidad algorítmica no proporcionan medidas
absolutas, como podría ser el tiempo total en segundos empleado en la
ejecución del programa que implementa el algoritmo, sino medidas relativas al