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Algoritmo es el conjunto de pasos para resolver un problema, mientras que complejidad significa la cantidad de recursos que se utilizan para llegar a una meta
En el análisis de la complejidad de los problemas computacionales son los que examinan como recursos posibles, el tempo de cómputo, la memoria requerida, y en ocasiones la cantidad de operaciones o trabajo necesario para llegar a una solución. También se analizan como pueden ser clasificados los problemas desde el punto de vista de la dificultad de resolverlos esto significa para que un problema determinado se toman en cuenta los mejores algoritmos existen para el y que tantos recurso se invierten en la resolución del problema.

Aritmética de la notación 0

El tiempo de ejecución de un programa se expresa normalmente utilizando la notación 0 que esta diseñada para expresar factores constantes como
*el numero medio de instrucciones maquina que genera un compilador determinado
*el número medio de instrucciones por maquina por segundo de que ejecuto una computadora especifica

Loas actuales que influyen en la complejidad tamaño del problema, es la magnitud que al incrementar y al aumentar la complejidad del algoritmo pueden hacer un tiempo de espera mas tardado

Complejidad

La teoría de la complejidad computacional es la parte de la teoría que estudia los recursos requeridos durante el calculo para resolver un problema en esta contexto se donde la complejidad del calculo como la cantidad de recursos necesarios para afectar el calculo se tiene que identificar una operación fundamental que realice nuestro algoritmo, que es en este caso es comparar.

Si en una lista de n términos y realiza n comparaciones la complejidad es 0(n)

Algunos ejemplos de complejidad son:
Complejidad constante 0(1)
Complejidad cuadrática 0(n2)
Complejidad logarítmica 0(nlog(n))

Tabla comparativa de algoritmos
Ordenamiento burbuja 0(n2)
Ordenamiento selección 0(n2)
Ordenamiento por inserción 0(n2)
Ordenamiento rápido (quick sort) 0(nlog(n))

Tiempo de ejecución de un algoritmo

Todo algoritmo tiene una seria de características entro otras que requiere una serie de recursos algo que es fundamental considerar a la hora de implementarlos en una maquina a estos recursos son principalmente:

Tiempo
Periodo transcurrido entre el inicio y la finalización del algoritmo
Memoria
Es la cantidad y la medida varia según la maquina que necesita el algoritmo par su ejecución

Complejidad en el tiempo y en el espacio

Complejidad en el tiempo
Cantidad de tiempo necesario para la ejecución
Complejidad en el espacio
Cantidad de memoria necesaria para la ejecución

Un algoritmo será mas eficiente comparado con otro siempre que consuma menos recursos con el tiempo y el espacio de memoria necesarios para ejecutarlos, la eficiencia de un algoritmo puede ser cuantificada con las siguiente medidas de complejidad: Complejidad temporal
Complejidad espacial

Selección de un algoritmo
Cuando un algoritmo se ejecuta automatizadamente se trata de un algoritmo automatizado o electrónico
Nosotros definimos y seleccionamos antes de programar cual formula, datos o estudio, descrita paro a paso que se practique es el mayor algoritmo que se esta aplicado. Es importante observar las condiciones bajo las cuales se utiliza un algoritmo en cierta área para un excelente desarrollo. Los algoritmos mediante una buena selección permiten obtener una guía para acceder de forma rápida a determinado objetivos. Para brindar un beneficio, la selección de un algoritmo debe ser exacta, fiable accesible y usada en forma correcta

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1.1 concepto de complejidad de algoritmos

1.2 Aritmetica de notación 0

1.3 complejidad

1-3-1 Tiempo de ejecución de un algoritmo

1.3.2 Complejidad en espacio

Seleción de un algoritmo