El análisis de los algoritmos es determinar los recursos que consumen

Análisis de algoritmos

El análisis de los algoritmos es determinar los recursos que consumen.

Los recursos que consumen los algoritmos son:

Tiempo =tiempo usado a, resolver los problemas.

Espacio=cantidad de memoria utilizada oara resolver u problema.

El tiempo y el espacio están en función del tamaño de problema, llamado también tamaña de entrada. El análisis de algoritmo se concentra en el tiempo.

El tamaño de entrada (: es :) depende el tipo de problema que se estudia:

*es el numero de elemento de entrada (por ejemplo en la ordenación)

*es la tupla de variables, donde la cantidad de cálculos a realizar esta en función del valor de cada variable

El análisis de algoritmos es una parte importante de la Teoría de complejidad computacional más amplia, que provee estimaciones teóricas para los recursos que necesita cualquier algoritmo que resuelva un problema computacional dado. Estas estimaciones resultan ser bastante útiles en la búsqueda de algoritmos eficientes.

A la hora de realizar un análisis teórico de algoritmos es común calcular su complejidad en un sentido asintótico, es decir, para un tamaño de entrada suficientemente grande. La cota superior asintótica, y las notaciones omega (cota inferior) y theta (caso promedio) se usan con esa finalidad. Por ejemplo, la búsqueda binaria decimos que se ejecuta en una cantidad de pasos proporcional a un logaritmo, en O (log(n)), coloquialmente "en tiempo logarítmico". Normalmente las estimaciones asintóticas se utilizan porque diferentes implementaciones del mismo algoritmo no tienen por qué tener la misma eficiencia. No obstante la eficiencia de dos implementaciones "razonables" cualesquiera de un algoritmo dado está relacionada por una constante multiplicativa llamada constante oculta.

La medida exacta (no asintótica) de la eficiencia a veces puede ser computada pero para ello suele hacer falta aceptar supuestos acerca de la implementación concreta del algoritmo, llamada modelo de computación. Un modelo de computación puede definirse en términos de un ordenador abstracto, como la Máquina de Turing, y/o postulando que ciertas operaciones se ejecutan en una unidad de tiempo. Por ejemplo, si al conjunto ordenado al que aplicamos una búsqueda binaria tiene n elementos, y podemos garantizar que una única búsqueda binaria puede realizarse en un tiempo unitario, entonces se requieren como mucho log2 N + 1 unidades de tiempo para devolver una respuesta.

Las medidas exactas de eficiencia son útiles para quienes verdaderamente implementan y usan algoritmos, porque tienen más precisión y así les permite saber cuanto tiempo pueden suponer que tomará la ejecución. Para algunas personas, como los desarrolladores de videojuegos, una constante oculta puede significar la diferencia entre éxito y fracaso.

Las estimaciones de tiempo dependen de cómo definamos un paso. Para que el análisis tenga sentido, debemos garantizar que el tiempo requerido para realizar un paso esté acotado superiormente por una constante. Hay que mantenerse precavido en este terreno; por ejemplo, algunos análisis cuentan con que la suma de dos números se hace en un paso. Este supuesto puede no estar garantizado en ciertos contextos. Si por ejemplo los números involucrados en la computación pueden ser arbitrariamente grandes, dejamos de poder asumir que la adición requiere un tiempo constante (usando papel y lápiz, compara el tiempo que necesitas para sumar dos enteros de 2 dígitos cada uno y el necesario para hacerlo con enteros de 1000 dígitos).

Tipo de dato

Tipo de dato informático es un atributo de una parte de los datos que indica al ordenador (y/o al programador) algo sobre la clase de datos sobre los que se va a procesar. Esto incluye imponer restricciones en los datos, como qué valores pueden tomar y qué operaciones se pueden realizar. Tipos de datos comunes son: enteros, números de coma flotante (decimales), cadenas alfanuméricas, fechas, horas, colores, coches o cualquier cosa que se nos ocurra. Por ejemplo, en el tipo "int" representa un conjunto de enteros de 32 bits cuyo rango va desde el -2.147.483.648 al 2.147.483.647, así como las operaciones que se pueden realizar con los enteros, como la suma, resta y multiplicación. Los colores, por otra parte, se representan como tres bytes denotando la cantidad de rojo, verde y azul, y una cadena de caracteres representando el nombre del color; las operaciones permitidas incluyen la adición y sustracción, pero no la multiplicación.

Éste es un concepto propio de la informática, más específicamente de los lenguajes de programación, aunque también se encuentra relacionado con nociones similares de las matemáticas y la lógica.

En un sentido amplio, un tipo de datos define un conjunto de valores y las operaciones sobre estos valores.1 Casi todos los lenguajes de programación explícitamente incluyen la notación del tipo de datos, aunque lenguajes diferentes pueden usar terminología diferente. La mayor parte de los lenguajes de programación permiten al programador definir tipos de datos adicionales, normalmente combinando múltiples elementos de otros tipos y definiendo las operaciones del nuevo tipo de dato. Por ejemplo, un programador puede crear un nuevo tipo de dato llamado "Persona" que especifica que el dato interpretado como Persona incluirá un nombre y una fecha de nacimiento.

Un tipo de dato puede ser también visto como una limitación impuesta en la interpretación de los datos en un sistema de tipificación, describiendo la representación, interpretación y la estructura de los valores u objetos almacenados en la memoria del ordenador. El sistema de tipificación usa información de los tipos de datos para comprobar la verificación de los programas que acceden o manipulan los datos.

Tipos de datos máquina

Todos los datos en los ordenadores basados en la electrónica digital se representan como bits (valores 0 y 1) en el nivel más bajo. La más pequeña unidad direccionable de datos es un grupo de bits llamado un byte (normalmente un octeto, que son 8 bits). La unidad procesada por las instrucciones del código máquina se le llama una palabra (en 2006, normalmente 32 o 64 bits). La mayor parte de las instrucciones interpretan la palabra como un número binario, como por ejemplo una palabra de 32 bits puede representar valores enteros sin signo desde el 0 al o valores enteros con signo desde al . Por medio del

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