Cap. 4 Complejidad temporal de algoritmos - Inicio

2 Estructuras de Datos y Algoritmos4.3. Tipos de funciones.Las funciones de n pueden ser de diferente tipo:Funciones constantes: f(n) = 5, o bien g(n) =10.Funciones logarítmicas: f(n) = log (n), o bien g(n) = nlog(n)Funciones polinomiales: f(n) = 2 n 2 , o bien g(n) = 8 n 2 + 5 nFunciones exponenciales: f(n) = 2 n , o bien g(n) = 2 5n .O mezclas de las anteriores, o cualquier función de n en un caso general.En general, a medida que aumenta n, las exponenciales son mayores que las polinomiales; a suvez éstas son mayores que las logarítmicas, que son mayores que las constantes.4.4. Acotamiento de funciones.Veremos algunas definiciones que permiten clasificar las funciones por su orden de magnitud.Interesa encontrar una cota superior de la complejidad temporal. Consideremos la siguientedefinición preliminar de la función O mayúscula (big oh), con la intención de clasificarfunciones polinomiales.Se dice que T(n) es O(n i ) , si existen c y k tales que: T(k) =1,43764n 32n 3(n+1) 2Figura 4.1. T(n) es O(n 3 ).Se advierte que T(n) queda acotada por arriba por 2n 3 para n>1.5. Entonces T(n) es O(n 3 ).Profesor Leopoldo Silva Bijit 20-01-2010