Anlisis de Algoritmos 2 El concepto de complejidad

Análisis de Algoritmos 2. El concepto de complejidad (aritmética en notación O) Prof. : Ricardo Botero Tabares Ingeniería en Software Facultad de Ingeniería Tecnológico de Antioquia Institución Universitaria 2014

ANÁLISIS DE ALGORITMOS 2. El concepto de complejidad (aritmética en notación O) Para calcular el tiempo de ejecución de un algoritmo se debe definir su orden de magnitud, basado en el contador de frecuencias. El orden de magnitud hace referencia a la aritmética en notación O.

Como se onotó antes, los órdenes de magnitud más comunes son los que se observan en la tabla inferior, donde los algoritmos más eficientes en cuanto a tiempo de ejecución son los de orden de magnitud constante, y los menos eficientes son los de orden de magnitud exponencial. Orden de magnitud Representación Constante O(1) Logarítmico O(log 2(n)) Lineal O(n) Semilogarítmico O(nlog 2(n)) Cuadrático O(n 2) Cúbico O(n 3) Exponencial O(2 n) Eficiencia Veamos otros algoritmos con orden de magnitud cúbico, logarítmico, semilogarítmico y exponencial.

Algoritmo de complejidad cúbica No es difícil concebirlos: algoritmo con tres ciclos anidados. Ejemplo: llenar una arreglo de tres dimensiones. //Declaraciones previas: variables globales o de clase int n; double cubo[] [] []; void llenar. Cubo( ){ //Se asume que la variable entera n tiene un valor consistente. cubo = new double[n] [n]; for (int i = 0; i < n; i++) for (int j = 0; j < n; j++) for (int k = 0; k < n; k++){ Consola. imprimir(“Digite un número real: ”); cubo [i] [j] [k] = Consola. leer. Real(); } } 3 Orden de magnitud: O(n )

Algoritmo de complejidad logarítmica Recordemos el concepto de logaritmo: logb(x) = r El número r es el exponente al cual hay que elevar el número b (base) para obtener x, es decir: br = x Ejemplos: log 2(32) = 5 porque 25 = 32 log 10(100) = 2 porque 102 = 100 En otras palabras: el logaritmo de un número x es el número de veces que hay que dividir dicho número, por otro llamado base (b), hasta obtener un cociente de uno (1).

Un algoritmo clásico de complejidad logarítmica en base 2, es el algoritmo de la búsqueda binaria sobre un vector ordenado. vec 3 5 8 13 19 23 31 36 45 50 57 61 72 81 93 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 El algoritmo es el siguiente: int busqueda. Binaria(int dato) { // El vector vec y su tamaño n // son atributos de clase int centro, inf = 0, sup = n-1; while (inf <= sup){ centro = (sup + inf) / 2; if (vec[centro] == dato) return centro; else if (dato < vec[centro]) sup = centro - 1; else inf = centro + 1; } return -1; }

Otros algoritmos sencillos de complejidad logarítmica i) O(log 2(n)) void metodo. Logaritmico 1( ){ int n, cont, i; n = 32, cont = 0, i = 32; while (i > 1){ cont = cont + 1; i = i / 2; } Consola. imprimir(n + “n” + cont); } O también:

ii) O(log 2(n)) void metodo. Logaritmico 2( ){ int n, cont, i; n = 32, cont = 0, i = 1; while (i < n){ cont = cont + 1; i = i * 2; } Consola. imprimir(n + “n” + cont); }

iii) O(log 3(n)) void metodo. Logaritmico 3( ){ int n, cont, i; n = 81, cont = 0, i = 81; while (i > 1){ cont = cont + 1; i = i / 3; } Consola. imprimir(n + “n” + cont); } En general, si la variable controladora del ciclo (en este caso i) se dividiera por x, el algoritmo sería O(logx(n)).

Algoritmo de complejidad semilogarítmica Se debe tener un ciclo logarítmico dentro de otro ciclo de magnitud lineal. Ejemplo: void semi. Logaritmico( int n){ int acum, i, j, tot; acum = 0, i = 1; while (i <= n){ tot = 0; j = n; while (j > 1){ tot = tot +1; j = j / 2; } Consola. imprimir(tot); acum = acum + tot; i = i + 1; } Consola. imprimir(n + “n” + acum); } Orden de magnitud: nlog 2(n)

Búsqueda del algoritmo más eficiente Considérese el siguiente problema: Leer un entero positivo y mostrar la suma de los enteros desde uno (1) hasta el número ingresado. Una solución inmediata es la siguiente: void sumatoria( ){ int n, suma = 0, i; Consola. imprimir(“Ingrese un número entero positivo: ”); n = Consola. leer. Entero( ); for (i = 1; i <= n; i++) suma += i; Consola. imprimir(“Suma enteros desde 1 hasta ” + n + “: ”+ suma); } Este método es: O(n)

• Este método es: O(1)