La eficiencia de un algoritmo se mide normalmente como su complejidad “pequeño-o”. Esta es una medida de cuánto tarda el algoritmo en terminar (por definición, un algoritmo debe terminar) para cualquier “tamaño” de entradas, normalmente dado como n . Tamaño aquí significa el número de entradas. Para ordenar n es el número de elementos que se ordenarán. Para el problema del vendedor ambulante, n es el número de nodos a visitar. La complejidad generalmente se da como alguna función de n . Aquí hay algunos ejemplos, de mejor a peor:
- o (k) -Tiempo constante (no depende de n )
- o (log ( n )), Tiempo de registro, normalmente iniciar sesión en la base 2 pero no siempre
- o ( n ) – tiempo lineal
Para una explicación más detallada de la complejidad, vea Diferencia entre notación Big-O y Little-O
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