UBB/sort
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Releases 3 Activity

spanish #101

Browse Source
This commit is contained in:
Rodolfo Cuevas 2018-11-22 20:41:41 -03:00
parent f03fe103c8
commit af6d3f185a
1 changed files with 7 additions and 7 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

14
doc/Informe.tex
View File

@ -95,7 +95,7 @@ Xavier Canales
\subsection{Análisis temporal} \subsection{Análisis temporal}
\subsubsection{Merge Sort} \subsubsection{Merge Sort}
\underline{Caso Promedio:} $ \Theta(n log n)) $ \\ \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) $ \\ \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. \\ 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. \\ 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)) $ \\ \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)) $ \\ \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} \subsubsection{Counting Sort}
\underline{Caso Promedio:} $ \Theta(\frac{n^2}{2}) $ \\ \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. \\ 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}) $ \\ \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}) $ \\ \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} \subsubsection{Selection Sort}
\underline{Caso Promedio:} $ \Theta(n^2) $ \\ \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. \\ 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) $ \\ \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) $ \\ \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 \newpage
\subsection{Datos} \subsection{Datos}