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Revista Facultad de Ingeniería (Fac. Ing.), Enero-Junio 2014, Vol. 23. No. 36. pp. 91-104 . pp. 91-104 Eficiencia algorítmica en aplicaciones de grafos orientadas a redes GMPLS Efficiency Graphs Algorithmic's applications oriented to GMPLS networks Simar Enrique Herrera-Jiménez
Octavio José Salcedo-Parra
Adriana Patricia Gallego-Torres
Fecha de Recepción: 06 de Enero de 2014
Fecha de Aprobación: 31 de Enero de 2014
resumenLos algoritmos utilizados en el desarrollo y
aplicación de grafos hacen uso de recursos estos costos se le conoce como complejidad cualquier algoritmo al azar sin realizar un análisis el objetivo del presente artículo es hacer un análisis algorítmico en ambientes comunes, conPalabras clave:
Algoritmo, Complejidad
abstract and application, use measurable sources in time algorithmic complexity. Frequently algorithms are used at random, without any environmental analysis, in which they will be executed.The analysis on different common environments, with the purpose to generate information sources, which can show the convenience to use anyKeywords:
Simar Enrique Herrera-Jiménez - Octavio José Salcedo-Parra - Adriana Patricia Gallego-TorresRevista Facultad de Ingeniería (Fac. Ing.), Enero-Junio 2014, Vol. 23, No. 36Eficiencia algorítmica en aplicaciones de grafos orientadas a redes G
MPLSI. INTRODUCCIÓN
Para trabajar con algoritmos relacionados con
grafos y sus aplicaciones es necesario tomar en cuenta las ramas de las ciencias de la computación que prestan herramientas para realizar análisis detallado, describiendo medidas en tiempo yII. ANÁLISIS ALGORÍTMICO
estudio que se realiza sobre un algoritmo para determinar si su rendimiento y comportamiento adicionalmente, permite tomar en cuenta esta algoritmo. El objetivo del análisis de algoritmos ejecución y espacio de memoria" y comparar distintos algoritmos que resuelven un mismo problema [2]. En el análisis de algoritmos es necesario tener en cuenta, inicialmente, que los algoritmos construidos deben ser correctos, es decir, deben producir un resultado deseado en ante dos algoritmos que resuelven el mismo menos recursos, presentándose que algunos dan alto de recursos, o, por el contrario, un uso óptimo de recursos, pero con un tiempo un poco más es bastante útil predecir cómo se comportará un algoritmo sin llegar a su implementación, es decir, analizar el algoritmo matemáticamente.III. COMPLEJIDAD ALGORÍTMICA
La teoría de la complejidad computacional es la parte de la teoría de la computación que estudia los recursos requeridos durante el cálculo para resolver un problema [16]. Dado que en las ciencias de la computación los algoritmos son la herramienta más importante que se presenta, deben dar solución a diferentes problemas, con pasos datos de entrada y de la generación de información de salida [5]. El análisis de complejidad de un de complejidad" [21], que da una aproximación algoritmo se puede medir en tiempo y espacio, un siempre que consuma menos recurso, como el esto se realizan ciertas operaciones matemáticas a estos estudios se les denomina complejidad algorítmica [2].A. Notación asintótica
Dentro del análisis de complejidad existen
factores constantes que son poco relevantes y una función t(n) [20]. Al analizar un algoritmo, lo relevante es el comportamiento cuando se describir la notación asintótica se hace uso de lasRevista Facultad de Ingeniería (Fac. Ing.), Enero-Junio 2014, Vol. 23, No. 36Simar Enrique Herrera-Jiménez - Octavio José Salcedo-Parra - Adriana Patricia Gallego-Torres
Algunas reglas sobre esta notación son las
siguientes [8]:B. Divide y vencerás
Divide y vencerás
algoritmos que consiste en resolver un problema a partir de la solución de subproblemas del mismo son todavía relativamente grandes se aplicará de de la recursión en las implementaciones de estos los siguientes pasos: mismo tipo del problema original y organiquotesdbs_dbs2.pdfusesText_3[PDF] alkyl and aryl halides notes pdf
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