El tiempo de ejecución que tendrá el algoritmo dependerá de como se realice la partición de el arreglo entrada, es decir, depende de la selección del pivote
Peor Caso: $ O(n^2)$\\
El peor de los casos para el quicksort resultará cuando la elección del pivote sea el valor más pequeño del arreglo o el más grande de este mismo.
Para obtener el mejor caso posible será cuando el pivote se encuentre exactamente al medio del arreglo, porque lo dividirá en dos obteniendo n/2 elementos en ambas divisiones del arreglo
El caso promedio compara la complejidad temporal con el peor caso, donde n es el numero de valores a ordenar, esto es producto de la forma en la cual Bubble transporta los valores dentro de su ordenamiento
Peor Caso: $ O(n^2)$\\
Mejor Caso: $\Omega(n)$\\
El mejor caso para el Bubble sort será cuando el arreglo de entrada venga previamente ordenado de menor a mayor.
El ordenamiento bitonico responde igual a todos los casos porque siempre antes de empezar a ordenarlos realiza las mismas comparaciones para dejarlos en la secuencia bitonica
La complejidad total es igual para todos los casos, porque el algoritmo usa sólo ciclos simples, sin recursividad o sub-funciones, va directamente al analisis
El ordenamiento por selección no es un algoritmo de ordenamiento adaptable, realiza el mismo numero de comparaciones de elementos en el mejor caso, el caso promedio y el peor de los casos, esto se debe a que no utiliza el orden existente de las entradas de el arreglo para ordenar.
La siguiente tabla contiene los resultados de las pruebas de los 6 algoritmos medidos en segundos. Para las pruebas usábamos un computador que tiene un procesador AMD A12 con 4 núcleos de 2.7Ghz y 16GB de memoria RAM.
\begin{center}
\begin{tabular}{|c|c|c|c|c|c|c|}
\hline
\multicolumn{7}{|c|}{Algoritmos de ordenamiento}\\