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doc/Informe.tex
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@ -82,32 +82,23 @@ Xavier Canales
\subsection{Análisis temporal} \subsection{Análisis temporal}
\subsubsection{Brute Force} \subsubsection{Brute Force}
\underline{Caso Promedio:} $ \Theta(n log n)) $ \\ \underline{Caso Promedio:} $ \Theta(n log n)) $ \\
Para el algoritmo de fuerza bruta el tiempo de respuesta es igual en todos los casos de n log n, esto se debe a que este donde este los puntos mas cercanos este recorrerá todo de igual forma. Esto es netamente debido a el cómo se programó las funciones con ciclos for anidados que son altamente costosos en tiempo. Para el algoritmo de fuerza bruta el tiempo de respuesta es igual en todos los casos de $ n^2 $ , esto se debe a que este donde este los puntos mas cercanos este recorrerá todo de igual forma. Esto es netamente debido a el cómo se programó las funciones con ciclos for anidados que son altamente costosos en tiempo.\bigskip
\bigskip
\underline{Peor Caso:} $ O(n log n) $ \\ \underline{Peor Caso:} $ O(n log n) $ \\
el peor caso es similar al caso promedio El peor caso es similar al caso promedio.\bigskip
\bigskip
\underline{Mejor Caso:} $ \Omega(n log n)$ \\ \underline{Mejor Caso:} $ \Omega(n log n)$ \\
el mejor caso es similar al caso promedio El mejor caso es similar al caso promedio.\bigskip
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\subsubsection{Divide and Conquer} \subsubsection{Divide and Conquer}
\underline{Caso Promedio:} $ \Theta(n log n)) $ \\ \underline{Caso Promedio:} $ \Theta(n log n)) $ \\
Para el algoritmo de dividir y conquistar se repite lo del analisis anterior que es la misma complejidad en todos los casos, de nuevo producto de que tiene que recorrer todo el mapa de puntos para llegar a saber cuales son los mas cercanos. Aquí es n log n, ya que este algoritmo divide el mapa para y compara las mitades separadamente lo cual es mucho mas eficiente que el caso anterior. Para el algoritmo de dividir y conquistar se repite lo del análisis anterior que es la misma complejidad en todos los casos, de nuevo producto de que tiene que recorrer todo el mapa de puntos para llegar a saber cuales son los mas cercanos. Aquí es $ n log(n) $, ya que este algoritmo divide el mapa para y compara las mitades separadamente lo cual es mucho mas eficiente que el caso anterior.\bigskip
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\underline{Peor Caso:} $ O(n log n) $ \\ \underline{Peor Caso:} $ O(n log n) $ \\
el peor caso es similar al caso promedio El peor caso es similar al caso promedio.\bigskip
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\underline{Mejor Caso:} $ \Omega(n log n)$ \\ \underline{Mejor Caso:} $ \Omega(n log n)$ \\
el mejor caso es similar al caso promedio El mejor caso es similar al caso promedio.\bigskip
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\newpage \newpage
\subsection{Datos} \subsection{Datos}