Cuadro Comparativo de Algoritmos.
| Algoritmo | Complejidad de tiempo | Complejidad de espacio | Mejor uso |
|---|---|---|---|
| Burbuja | O(n^2) | O(1) | Pequeñas cantidades de datos |
| Selección | O(n^2) | O(1) | Pequeñas cantidades de datos |
| Inserción | O(n^2) | O(1) | Pequeñas cantidades de datos o datos preordenados |
| Merge Sort | O(n log n) | O(n) | Grandes cantidades de datos |
| Quick Sort | O(n log n) | O(log n) | Grandes cantidades de datos |
| Heap Sort | O(n log n) | O(1) | Grandes cantidades de datos |
| Counting Sort | O(n + k) | O(k) | Números enteros pequeños y un rango conocido |
| Radix Sort | O(nk) | O(n+k) | Números enteros con un número fijo de dígitos |
Este cuadro comparativo muestra las complejidades de tiempo y espacio, así como el mejor uso para cada algoritmo de ordenamiento. Los algoritmos de burbuja, selección e inserción son buenos para pequeñas cantidades de datos, mientras que Merge Sort, Quick Sort y Heap Sort son mejores para grandes cantidades de datos. Counting Sort es ideal para números enteros pequeños con un rango conocido, mientras que Radix Sort es bueno para números enteros con un número fijo de dígitos. Al elegir un algoritmo de ordenamiento, es importante considerar la cantidad de datos y el tipo de datos que se están ordenando para obtener el mejor rendimiento.
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