el algoritmo más eficiente
question: La clasificación de los recursos depende de determinar los límites superior e inferior del tiempo mínimo requerido por qué?, context: Para clasificar el tiempo de cálculo (o recursos similares, como el consumo espacial), uno está interesado en probar límites superiores e inferiores en la cantidad mínima de tiempo requerida por el algoritmo más eficiente que resuelve un problema dado. La complejidad de un algoritmo es usualmente tomada como su peor complejidad, a menos que se especifique lo contrario. El análisis de un algoritmo particular cae bajo el campo del análisis de algoritmos. Para mostrar un límite superior T (n) en la complejidad temporal de un problema, se necesita mostrar sólo que hay un algoritmo particular con tiempo de ejecución a lo sumo T (n). Sin embargo, probar límites más bajos es mucho más difícil, ya que los límites más bajos hacen una declaración sobre todos los algoritmos posibles que resuelven un problema dado. La frase "todos los algoritmos posibles" incluye no sólo los algoritmos conocidos hoy en día, sino cualquier algoritmo que pueda ser descubierto en el futuro. Para mostrar un límite inferior de T (n) para un problema se requiere demostrar que ningún algoritmo puede tener una complejidad temporal menor que T (n).
La clasificación de los recursos depende de determinar los límites superior e inferior del tiempo mínimo requerido por qué?
por el algoritmo más eficiente que resuelve un problema dado.
Para clasificar el tiempo de cálculo (o recursos similares, como el consumo espacial), uno está interesado en probar límites superiores e inferiores en la cantidad mínima de tiempo requerida por el algoritmo más eficiente que resuelve un problema dado. La complejidad de un algoritmo es usualmente tomada como su peor complejidad, a menos que se especifique lo contrario. El análisis de un algoritmo particular cae bajo el campo del análisis de algoritmos. Para mostrar un límite superior T (n) en la complejidad temporal de un problema, se necesita mostrar sólo que hay un algoritmo particular con tiempo de ejecución a lo sumo T (n). Sin embargo, probar límites más bajos es mucho más difícil, ya que los límites más bajos hacen una declaración sobre todos los algoritmos posibles que resuelven un problema dado. La frase "todos los algoritmos posibles" incluye no sólo los algoritmos conocidos hoy en día, sino cualquier algoritmo que pueda ser descubierto en el futuro. Para mostrar un límite inferior de T (n) para un problema se requiere demostrar que ningún algoritmo puede tener una complejidad temporal menor que T (n).
por <hl> el algoritmo más eficiente <hl> que resuelve un problema dado.
Para clasificar el tiempo de cálculo (o recursos similares, como el consumo espacial), uno está interesado en probar límites superiores e inferiores en la cantidad mínima de tiempo requerida por <hl> el algoritmo más eficiente <hl> que resuelve un problema dado. La complejidad de un algoritmo es usualmente tomada como su peor complejidad, a menos que se especifique lo contrario. El análisis de un algoritmo particular cae bajo el campo del análisis de algoritmos. Para mostrar un límite superior T (n) en la complejidad temporal de un problema, se necesita mostrar sólo que hay un algoritmo particular con tiempo de ejecución a lo sumo T (n). Sin embargo, probar límites más bajos es mucho más difícil, ya que los límites más bajos hacen una declaración sobre todos los algoritmos posibles que resuelven un problema dado. La frase "todos los algoritmos posibles" incluye no sólo los algoritmos conocidos hoy en día, sino cualquier algoritmo que pueda ser descubierto en el futuro. Para mostrar un límite inferior de T (n) para un problema se requiere demostrar que ningún algoritmo puede tener una complejidad temporal menor que T (n).
Para clasificar el tiempo de cálculo (o recursos similares, como el consumo espacial), uno está interesado en probar límites superiores e inferiores en la cantidad mínima de tiempo requerida <hl> por el algoritmo más eficiente que resuelve un problema dado. <hl> La complejidad de un algoritmo es usualmente tomada como su peor complejidad, a menos que se especifique lo contrario. El análisis de un algoritmo particular cae bajo el campo del análisis de algoritmos. Para mostrar un límite superior T (n) en la complejidad temporal de un problema, se necesita mostrar sólo que hay un algoritmo particular con tiempo de ejecución a lo sumo T (n). Sin embargo, probar límites más bajos es mucho más difícil, ya que los límites más bajos hacen una declaración sobre todos los algoritmos posibles que resuelven un problema dado. La frase "todos los algoritmos posibles" incluye no sólo los algoritmos conocidos hoy en día, sino cualquier algoritmo que pueda ser descubierto en el futuro. Para mostrar un límite inferior de T (n) para un problema se requiere demostrar que ningún algoritmo puede tener una complejidad temporal menor que T (n).