From af6d3f185afd5f9ccce423b63049e7c9591d47b7 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Rodolfo Cuevas Date: Thu, 22 Nov 2018 20:41:41 -0300 Subject: [PATCH] spanish #101 --- doc/Informe.tex | 14 +++++++------- 1 file changed, 7 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/doc/Informe.tex b/doc/Informe.tex index 2a56e85..eb2398f 100644 --- a/doc/Informe.tex +++ b/doc/Informe.tex @@ -95,7 +95,7 @@ Xavier Canales \subsection{Análisis temporal} \subsubsection{Merge Sort} \underline{Caso Promedio:} $ \Theta(n log n)) $ \\ -El caso promedio de merge sort es lo mismo que su peor caso. \\ +El caso promedio de merge sort es similar a peor caso. \\ \underline{Peor Caso:} $ O(n log n) $ \\ En el peor de los casos, el merge sort hace aproximadamente un 39\% menos de comparaciones que el quick sort en su caso promedio. En términos de movimientos, la complejidad del peor de los casos de merge sort es $ O(n log n) $ la misma complejidad que el mejor de Quick sort, y el mejor de la clasificación de merge sort toma aproximadamente la mitad de las iteraciones que en el peor de los casos. \\ @@ -128,30 +128,30 @@ El mejor caso para el bubble sort será cuando el arreglo de entrada venga previ 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. \\ \underline{Peor Caso:} $ O(log^2(n)) $ \\ -Su caso peor es lo mismo que su caso promedio. \\ +Su peor caso es igual que su caso promedio. \\ \underline{Mejor Caso:} $ \Omega(log^2(n)) $ \\ -Su caso mejor es lo mismo que su caso promedio. \\ +Su mejor caso es igual que su caso promedio. \\ \subsubsection{Counting Sort} \underline{Caso Promedio:} $ \Theta(\frac{n^2}{2}) $ \\ La complejidad total es igual para todos los casos, porque el algoritmo usa sólo ciclos simples, sin recursividad o sub-funciones, va directamente al análisis. \\ \underline{Peor Caso:} $ O(\frac{n^2}{2}) $ \\ -Su caso pero es lo mismo que su caso promedio. \\ +Su peor caso es igual a su caso promedio. \\ \underline{Mejor Caso:} $ \Omega(\frac{n^2}{2}) $ \\ -Su caso mejor es lo mismo que su caso promedio. \\ +Su mejor caso es igual a su caso promedio. \\ \subsubsection{Selection Sort} \underline{Caso Promedio:} $ \Theta(n^2) $ \\ 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 del arreglo para ordenar. \\ \underline{Peor Caso:} $ O(n^2) $ \\ -Su caso peor es lo mismo que su caso promedio. \\ +Su peor caso es igual a su caso promedio. \\ \underline{Mejor Caso:} $ \Omega(n^2) $ \\ -Su caso mejor es lo mismo que su caso promedio. \\ +Su mejor caso es igual a su caso promedio. \\ \newpage \subsection{Datos}