2.1.1 AL/Análisis Básico (2 horas Core-Tier1, 2 horas Core-Tier2)

Temas:
Core Tier1

• Diferencias entre el mejor, el esperado y el peor caso de un algoritmo.
• Análisis asintótico de complejidad de cotas superior y esperada.
• Definición formal de la Notación Big O.
• Clases de complejidad como constante, logarítmica, lineal, cuadrática y exponencial.
• Medidas empíricas de desempeño.
• Compensación entre espacio y tiempo en los algoritmos.

Core Tier2

• Uso de la notación Big O.
• Notación Little o, Big omega y Big theta.
• Relaciones recurrentes.
• Análisis de algoritmos iterativos y recursivos.
• Teorema Maestro y Árboles Recursivos.

Objetivos de Aprendizaje:
Core-Tier2:

1. Use la notación formal de la Big O para dar límites superiores asintóticos en la complejidad de tiempo y espacio de los algoritmos [Usar]
2. Usar la notación formal Big O para dar límites de casos esperados en el tiempo de complejidad de los algoritmos [Usar]
3. Explicar el uso de la notación theta grande, omega grande y o pequeña para describir la cantidad de trabajo hecho por un algoritmo [Familiarizarse]
4. Usar relaciones recurrentes para determinar el tiempo de complejidad de algoritmos recursivamente definidos [Usar]
5. Resuelve relaciones de recurrencia básicas, por ejemplo. usando alguna forma del Teorema Maestro [Usar]

Core-Tier1:

1. Explique a que se refiere con “mejor", “esperado" y “peor" caso de comportamiento de un algoritmo [Familiarizarse]
2. En el contexto de a algoritmos específicos, identifique las características de data y/o otras condiciones o suposiciones que lleven a diferentes comportamientos [Evaluar]
3. Determine informalmente el tiempo y el espacio de complejidad de diferentes algoritmos [Usar]
4. Indique la definición formal de Big O [Familiarizarse]
5. Lista y contraste de clases estándares de complejidad [Familiarizarse]
6. Realizar estúdios empíricos para validar una hipótesis sobre runtime stemming desde un análisis matemático Ejecute algoritmos con entrada de varios tamaños y compare el desempeño [Evaluar]
7. Da ejemplos que ilustran las compensaciones entre espacio y tiempo que se dan en los algoritmos [Familiarizarse]