Históricamente, una asíntota a una curva era una línea recta que la curva se acercaba más y más pero nunca se encontraba. Fue utilizado para las asíntotas de una hipérbola. Por ejemplo, las asíntotas de la hipérbola rectangular estándar con la ecuación [math] y = 1 / x [/ math] son el eje xy el eje y.
Tales asíntotas se pueden describir en términos de límites. El límite [math] \ displaystyle \ lim_ {x \ to \ infty} 1 / x = 0 [/ math] dice que la hipérbola [math] y = 1 / x [/ math] se acerca arbitrariamente al eje x .
Entonces, las propiedades que encuentra de cosas como [math] x [/ math] (o alguna otra variable) se acerca a [math] \ infty [/ math] son propiedades asintóticas .
Tienes un enlace al artículo de Wikipedia sobre algoritmos asintóticamente óptimos en tu pregunta. Un algoritmo es asintóticamente óptimo si para valores grandes en la entrada ([matemática] n [/ matemática]) ningún otro algoritmo funciona significativamente mejor.
- En el software de servidor web, ¿alguna vez se prefiere la ordenación en lugar de la clasificación rápida, porque un ataque DoS podría desencadenar el comportamiento de clasificación rápida en el peor de los casos?
- ¿Qué es mejor en C #, mantener una variable con un tamaño de matriz o llamar a la longitud de la matriz?
- ¿Cuál es un buen enfoque para resolver este problema Problema - 118D - Codeforces?
- ¿Qué algoritmo de clasificación es eficiente para grandes datos y por qué?
- ¿Cuánto cálculo se requiere para comprender algoritmos y redes de computadoras?