4. Complejidad Algoritmica

¿Qué es la complejidad algorítmica en programación?

• La complejidad algorítmica se refiere al número de líneas de código en un programa.
• La complejidad algorítmica es la cantidad de memoria utilizada por un programa en ejecución.
• La complejidad algorítmica mide la calidad del código en términos de legibilidad.
• La complejidad algorítmica es una medida de la eficiencia de un algoritmo en términos de tiempo y espacio.

¿Qué son las comparaciones en la complejidad algorítmica?

• Son evaluaciones de la calidad del código fuente.
• Son evaluaciones del rendimiento de un algoritmo en función del tamaño de la entrada.
• Son comparaciones entre diferentes lenguajes de programación.
• Son medidas de tiempo de ejecución en milisegundos.

¿Cuál es la complejidad algorítmica de un elemento for?

• O(n)
• O(n^2)
• O(log n)
• O(1)

¿Cuál es la complejidad de un bucle FOR que va de 0 a n?

• n^2

• n

• log(n)

• 2n + 2

¿A que hace referencia la complejidad algorítmica asintótica?

• Es una técnica para optimizar el uso de memoria en algoritmos.
• Es un método para clasificar algoritmos según su complejidad espacial.
• Es una forma de medir la velocidad de un algoritmo en tiempo real.
• Es una medida del rendimiento de un algoritmo en función del tamaño de la entrada.

Si un bucle FOR incrementa de 2 en 2, ¿cuántos datos procesa?

• Ningún dato

• Todos los datos

• Un cuarto de los datos

• La mitad de los datos

¿Qué representa la complejidad logarítmica en un algoritmo?

• Crecimiento lineal

• Crecimiento cuadrático

• Crecimiento exponencial

• Crecimiento en potencias de 2

¿Qué se debe considerar al analizar la complejidad de un algoritmo?

• El espacio de memoria

• El crecimiento de los datos

• El tiempo de ejecución

• Todas las anteriores

¿Cuál es la complejidad total de un algoritmo que tiene un término dominante de n^2?

• log(n)

• n^3

• n^2

• n