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2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
Práctica 2 - Ejercicio 2.8Algoritmos y Estructura de Datos III
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales,Universidad de Buenos Aires
27 de Marzo de 2013
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8 - Euclides
2.8. a.Escribir el algoritmo de Euclides para calcular el máximocomún divisor entre 2 números b y c en forma recursiva y norecursiva. Mostrar que su complejidad es O(min{b,c}). ¿Puedeconstruir un ejemplo (un peor caso) donde esta complejidadefectivamente se alcance? ¿Puede hacerlo para b y c tangrandes como se desee?
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
Euclides - RepasoRegla de euclides
Si b,c enteros positivos y b ≥ c luegomcd(b, c) = mcd(c,b mod c).
PruebaBasta mostrar que mcd(b, c) = mcd(c,b − c).
I Si g|b y g|c ⇒ g|b − c: mcd(b, c) ≤ mcd(c,b − c).I b = g · k1, c = g · k2,b − c = g · k1 − g · k2 = g · (k1 − k2)
I ≤ : Busco el mayor g posible. Sirve para (b, c)⇒ sirvepara (c,b − c), pero talvez haya g′ > g que divida(c,b − c).
I Si g|b − c y g|c ⇒ g|b : mcd(b, c) ≥ mcd(b − c, c).
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
Euclides - RepasoRegla de euclides
Si b,c enteros positivos y b ≥ c luegomcd(b, c) = mcd(c,b mod c).
PruebaBasta mostrar que mcd(b, c) = mcd(c,b − c).
I Si g|b y g|c ⇒ g|b − c: mcd(b, c) ≤ mcd(c,b − c).I b = g · k1, c = g · k2,b − c = g · k1 − g · k2 = g · (k1 − k2)
I ≤ : Busco el mayor g posible. Sirve para (b, c)⇒ sirvepara (c,b − c), pero talvez haya g′ > g que divida(c,b − c).
I Si g|b − c y g|c ⇒ g|b : mcd(b, c) ≥ mcd(b − c, c).
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
Euclides - RepasoRegla de euclides
Si b,c enteros positivos y b ≥ c luegomcd(b, c) = mcd(c,b mod c).
PruebaBasta mostrar que mcd(b, c) = mcd(c,b − c).
I Si g|b y g|c ⇒ g|b − c: mcd(b, c) ≤ mcd(c,b − c).
I b = g · k1, c = g · k2,b − c = g · k1 − g · k2 = g · (k1 − k2)
I ≤ : Busco el mayor g posible. Sirve para (b, c)⇒ sirvepara (c,b − c), pero talvez haya g′ > g que divida(c,b − c).
I Si g|b − c y g|c ⇒ g|b : mcd(b, c) ≥ mcd(b − c, c).
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
Euclides - RepasoRegla de euclides
Si b,c enteros positivos y b ≥ c luegomcd(b, c) = mcd(c,b mod c).
PruebaBasta mostrar que mcd(b, c) = mcd(c,b − c).
I Si g|b y g|c ⇒ g|b − c: mcd(b, c) ≤ mcd(c,b − c).I b = g · k1, c = g · k2,b − c = g · k1 − g · k2 = g · (k1 − k2)
I ≤ : Busco el mayor g posible. Sirve para (b, c)⇒ sirvepara (c,b − c), pero talvez haya g′ > g que divida(c,b − c).
I Si g|b − c y g|c ⇒ g|b : mcd(b, c) ≥ mcd(b − c, c).
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
Euclides - RepasoRegla de euclides
Si b,c enteros positivos y b ≥ c luegomcd(b, c) = mcd(c,b mod c).
PruebaBasta mostrar que mcd(b, c) = mcd(c,b − c).
I Si g|b y g|c ⇒ g|b − c: mcd(b, c) ≤ mcd(c,b − c).I b = g · k1, c = g · k2,b − c = g · k1 − g · k2 = g · (k1 − k2)
I ≤ : Busco el mayor g posible. Sirve para (b, c)⇒ sirvepara (c,b − c), pero talvez haya g′ > g que divida(c,b − c).
I Si g|b − c y g|c ⇒ g|b : mcd(b, c) ≥ mcd(b − c, c).
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
Euclides - RepasoRegla de euclides
Si b,c enteros positivos y b ≥ c luegomcd(b, c) = mcd(c,b mod c).
PruebaBasta mostrar que mcd(b, c) = mcd(c,b − c).
I Si g|b y g|c ⇒ g|b − c: mcd(b, c) ≤ mcd(c,b − c).I b = g · k1, c = g · k2,b − c = g · k1 − g · k2 = g · (k1 − k2)
I ≤ : Busco el mayor g posible. Sirve para (b, c)⇒ sirvepara (c,b − c), pero talvez haya g′ > g que divida(c,b − c).
I Si g|b − c y g|c ⇒ g|b : mcd(b, c) ≥ mcd(b − c, c).
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. a. Algoritmo recursivo
Algorithm 1: Euclides-RecursivoData: b, cResult: mcd(b, c)if c = 0 then
return belse
return Euclides-Recursivo(c,b mod c)
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. a. Algoritmo no recursivo
Algorithm 2: Euclides-IterativoData: b, cResult: mcd(b, c)while c 6= 0 do
t := cc := b mod tb := t
return b
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. a. ComplejidadI Mostrar que la complejidad temporal está acotada por:
O(min{b, c}).
I Qué número es menor luego de la primer iteración?I (b, c)⇒ (c,b mod c)I Comparar c vs b mod c:
c c
b
b < c b > c
cc c b mod cb mod c
b
I si b = c ?
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. a. ComplejidadI Mostrar que la complejidad temporal está acotada por:
O(min{b, c}).I Qué número es menor luego de la primer iteración?
I (b, c)⇒ (c,b mod c)I Comparar c vs b mod c:
c c
b
b < c b > c
cc c b mod cb mod c
b
I si b = c ?
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. a. ComplejidadI Mostrar que la complejidad temporal está acotada por:
O(min{b, c}).I Qué número es menor luego de la primer iteración?I (b, c)⇒ (c,b mod c)
I Comparar c vs b mod c:
c c
b
b < c b > c
cc c b mod cb mod c
b
I si b = c ?
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. a. ComplejidadI Mostrar que la complejidad temporal está acotada por:
O(min{b, c}).I Qué número es menor luego de la primer iteración?I (b, c)⇒ (c,b mod c)I Comparar c vs b mod c:
c c
b
b < c b > c
cc c b mod cb mod c
b
I si b = c ?
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. a. ComplejidadI Mostrar que la complejidad temporal está acotada por:
O(min{b, c}).I Qué número es menor luego de la primer iteración?I (b, c)⇒ (c,b mod c)I Comparar c vs b mod c:
c c
b
b < c b > c
cc c b mod cb mod c
b
I si b = c ?
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. a. ComplejidadI Mostrar que la complejidad temporal está acotada por:
O(min{b, c}).I Qué número es menor luego de la primer iteración?I (b, c)⇒ (c,b mod c)I Comparar c vs b mod c:
c c
b
b < c b > c
cc c b mod cb mod c
b
I si b = c ?
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. a. Complejidad
I Luego de la primer iteración: c := b mod c ≤ min{b, c}
I En cada iteración c disminuye en al menos una unidadI El algoritmo termina cuando c = 0I Luego de k + 1 iteraciones, el algoritmo termina, donde
k = min{b, c}I Ejemplo de un peor caso? Familia de peores casos?
Ideas?
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. a. Complejidad
I Luego de la primer iteración: c := b mod c ≤ min{b, c}I En cada iteración c disminuye en al menos una unidad
I El algoritmo termina cuando c = 0I Luego de k + 1 iteraciones, el algoritmo termina, donde
k = min{b, c}I Ejemplo de un peor caso? Familia de peores casos?
Ideas?
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. a. Complejidad
I Luego de la primer iteración: c := b mod c ≤ min{b, c}I En cada iteración c disminuye en al menos una unidadI El algoritmo termina cuando c = 0
I Luego de k + 1 iteraciones, el algoritmo termina, dondek = min{b, c}
I Ejemplo de un peor caso? Familia de peores casos?Ideas?
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. a. Complejidad
I Luego de la primer iteración: c := b mod c ≤ min{b, c}I En cada iteración c disminuye en al menos una unidadI El algoritmo termina cuando c = 0I Luego de k + 1 iteraciones, el algoritmo termina, donde
k = min{b, c}
I Ejemplo de un peor caso? Familia de peores casos?Ideas?
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. a. Complejidad
I Luego de la primer iteración: c := b mod c ≤ min{b, c}I En cada iteración c disminuye en al menos una unidadI El algoritmo termina cuando c = 0I Luego de k + 1 iteraciones, el algoritmo termina, donde
k = min{b, c}I Ejemplo de un peor caso? Familia de peores casos?
Ideas?
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. b.Analizar el siguiente algoritmo para determinar el máximocomún divisor entre dos números b y c, y mostrar que sucomplejidad también es O(min {b,c}).
1. Poner g = min { b,c }2. mientras g > 13. si b/g y c/g son enteros, informar mcd = g y parar.4. poner g = g - 15. informar mcd = 1 y parar
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.b - Euclides
I Es correcto?
I Busca ordenadamente el primer g que cumpla lapropiedad de ser mcd.
I La iteracion recorre: g = min {b,c} .. 1I Dudas?
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.b - Euclides
I Es correcto?I Busca ordenadamente el primer g que cumpla la
propiedad de ser mcd.
I La iteracion recorre: g = min {b,c} .. 1I Dudas?
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.b - Euclides
I Es correcto?I Busca ordenadamente el primer g que cumpla la
propiedad de ser mcd.I La iteracion recorre: g = min {b,c} .. 1
I Dudas?
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.b - Euclides
I Es correcto?I Busca ordenadamente el primer g que cumpla la
propiedad de ser mcd.I La iteracion recorre: g = min {b,c} .. 1I Dudas?
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. c.Las complejidades calculadas para los algoritmos de las partesa. y b. son iguales. ¿Cuál de los dos algoritmos elegiría?Justificar y comentar.
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.c - Elección de algoritmoI Cual prefieren? Por qué?
I Factores a tomar en cuenta para decidir qué algoritmoutilizar:
1. Teoría: Correctitud, Complejidad temporal, complejidadespacial, etc.
2. Practica: Resultados experimentales, dificultad de laimplementación, propenso a errores, etc.
I Cuando usamos O() para la complejidad temporal damosuna garantía de peor caso, pero es una cota superior. Esacota no es necesariamente ajustada.
I En la vida real, lo ideal es mezclar resultados teoricos ypracticos para sacar conclusiones.
I En este caso, es importante notar la diferencia entre lascotas superiores encontradas para medir la complejidadtemporal, una es ajustada y la otra no.
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.c - Elección de algoritmoI Cual prefieren? Por qué?I Factores a tomar en cuenta para decidir qué algoritmo
utilizar:
1. Teoría: Correctitud, Complejidad temporal, complejidadespacial, etc.
2. Practica: Resultados experimentales, dificultad de laimplementación, propenso a errores, etc.
I Cuando usamos O() para la complejidad temporal damosuna garantía de peor caso, pero es una cota superior. Esacota no es necesariamente ajustada.
I En la vida real, lo ideal es mezclar resultados teoricos ypracticos para sacar conclusiones.
I En este caso, es importante notar la diferencia entre lascotas superiores encontradas para medir la complejidadtemporal, una es ajustada y la otra no.
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.c - Elección de algoritmoI Cual prefieren? Por qué?I Factores a tomar en cuenta para decidir qué algoritmo
utilizar:1. Teoría: Correctitud, Complejidad temporal, complejidad
espacial, etc.
2. Practica: Resultados experimentales, dificultad de laimplementación, propenso a errores, etc.
I Cuando usamos O() para la complejidad temporal damosuna garantía de peor caso, pero es una cota superior. Esacota no es necesariamente ajustada.
I En la vida real, lo ideal es mezclar resultados teoricos ypracticos para sacar conclusiones.
I En este caso, es importante notar la diferencia entre lascotas superiores encontradas para medir la complejidadtemporal, una es ajustada y la otra no.
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.c - Elección de algoritmoI Cual prefieren? Por qué?I Factores a tomar en cuenta para decidir qué algoritmo
utilizar:1. Teoría: Correctitud, Complejidad temporal, complejidad
espacial, etc.2. Practica: Resultados experimentales, dificultad de la
implementación, propenso a errores, etc.
I Cuando usamos O() para la complejidad temporal damosuna garantía de peor caso, pero es una cota superior. Esacota no es necesariamente ajustada.
I En la vida real, lo ideal es mezclar resultados teoricos ypracticos para sacar conclusiones.
I En este caso, es importante notar la diferencia entre lascotas superiores encontradas para medir la complejidadtemporal, una es ajustada y la otra no.
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.c - Elección de algoritmoI Cual prefieren? Por qué?I Factores a tomar en cuenta para decidir qué algoritmo
utilizar:1. Teoría: Correctitud, Complejidad temporal, complejidad
espacial, etc.2. Practica: Resultados experimentales, dificultad de la
implementación, propenso a errores, etc.I Cuando usamos O() para la complejidad temporal damos
una garantía de peor caso, pero es una cota superior. Esacota no es necesariamente ajustada.
I En la vida real, lo ideal es mezclar resultados teoricos ypracticos para sacar conclusiones.
I En este caso, es importante notar la diferencia entre lascotas superiores encontradas para medir la complejidadtemporal, una es ajustada y la otra no.
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.c - Elección de algoritmoI Cual prefieren? Por qué?I Factores a tomar en cuenta para decidir qué algoritmo
utilizar:1. Teoría: Correctitud, Complejidad temporal, complejidad
espacial, etc.2. Practica: Resultados experimentales, dificultad de la
implementación, propenso a errores, etc.I Cuando usamos O() para la complejidad temporal damos
una garantía de peor caso, pero es una cota superior. Esacota no es necesariamente ajustada.
I En la vida real, lo ideal es mezclar resultados teoricos ypracticos para sacar conclusiones.
I En este caso, es importante notar la diferencia entre lascotas superiores encontradas para medir la complejidadtemporal, una es ajustada y la otra no.
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.c - Elección de algoritmoI Cual prefieren? Por qué?I Factores a tomar en cuenta para decidir qué algoritmo
utilizar:1. Teoría: Correctitud, Complejidad temporal, complejidad
espacial, etc.2. Practica: Resultados experimentales, dificultad de la
implementación, propenso a errores, etc.I Cuando usamos O() para la complejidad temporal damos
una garantía de peor caso, pero es una cota superior. Esacota no es necesariamente ajustada.
I En la vida real, lo ideal es mezclar resultados teoricos ypracticos para sacar conclusiones.
I En este caso, es importante notar la diferencia entre lascotas superiores encontradas para medir la complejidadtemporal, una es ajustada y la otra no.
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8. d.Probar que se puede mejorar la complejidad calculada en a.demostrando que el algoritmo de Euclides es en realidadO(log2(min{b, c})).
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.d - Mejorando la complejidad temporal
I Qué tan rápido decrecen (b, c)?
I En una iteración: (b, c)⇒ (c,b mod c)I Hacer ejemplos y pensar hasta que se nos ocurra algo...
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.d - Mejorando la complejidad temporal
I Qué tan rápido decrecen (b, c)?I En una iteración: (b, c)⇒ (c,b mod c)
I Hacer ejemplos y pensar hasta que se nos ocurra algo...
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.d - Mejorando la complejidad temporal
I Qué tan rápido decrecen (b, c)?I En una iteración: (b, c)⇒ (c,b mod c)I Hacer ejemplos y pensar hasta que se nos ocurra algo...
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.d - Mejorando la complejidad temporal
I Qué tan rápido decrecen (b, c)?I En una iteración: (b, c)⇒ (c,b mod c)I Hacer ejemplos y pensar hasta que se nos ocurra algo...
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.d - Mejorando la complejidad temporal
LemaSi b ≥ c ⇒ b mod c < b
2 .
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.d - Mejorando la complejidad temporal
LemaSi b ≥ c ⇒ b mod c < b
2 ,
Caso 1: c ≤ b/2
c
b
c ≤ b/2
cc c b mod c
b mod c < c ≤ b/2
b/2
b/2
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.d - Mejorando la complejidad temporal
LemaSi b ≥ c ⇒ b mod c < b
2
Caso 2: c > b/2
c
b
c > b/2 b mod c = b - c < b/2
b/2
bb/2c b mod c
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.d - Mejorando la complejidad temporal
I Cada dos iteraciones, b y c disminuyen a la mitad (o más).
I Luego de la primer iteración: b1 ≥ c1 y b1 ≤ min{b0, c0}I Concluyo que una cota superior de la complejidad
temporal es O(log2(min{b, c})I Se puede mejorar?
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.d - Mejorando la complejidad temporal
I Cada dos iteraciones, b y c disminuyen a la mitad (o más).I Luego de la primer iteración: b1 ≥ c1 y b1 ≤ min{b0, c0}
I Concluyo que una cota superior de la complejidadtemporal es O(log2(min{b, c})
I Se puede mejorar?
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.d - Mejorando la complejidad temporal
I Cada dos iteraciones, b y c disminuyen a la mitad (o más).I Luego de la primer iteración: b1 ≥ c1 y b1 ≤ min{b0, c0}I Concluyo que una cota superior de la complejidad
temporal es O(log2(min{b, c})
I Se puede mejorar?
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
2.8.d - Mejorando la complejidad temporal
I Cada dos iteraciones, b y c disminuyen a la mitad (o más).I Luego de la primer iteración: b1 ≥ c1 y b1 ≤ min{b0, c0}I Concluyo que una cota superior de la complejidad
temporal es O(log2(min{b, c})I Se puede mejorar?
Facultad de Ciencias Exactas y Naturales, Universidad de Buenos Aires
Práctica 2 - Ejercicio 2.8
2.8. a. 2.8. b. 2.8. c. 2.8. d. FIN
Fin
DUDAS
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Práctica 2 - Ejercicio 2.8