En computación, cuando el tiempo de ejecución de un algoritmo (mediante el cual se obtiene una solución al problema) es menor que un cierto valor calculado a partir del número de variables implicadas (generalmente variables de entrada) usando una fórmula polinómica, se dice que dicho problema se puede resolver en un tiempo polinómico. Por ejemplo, si determinar el camino óptimo que debe recorrer un cartero que pasa por casas necesita menos de segundos, entonces el problema es resoluble en un "tiempo polinómico". De esa manera, tiempos de , o son polinómicos; pero no lo es.

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  • En computación, cuando el tiempo de ejecución de un algoritmo (mediante el cual se obtiene una solución al problema) es menor que un cierto valor calculado a partir del número de variables implicadas (generalmente variables de entrada) usando una fórmula polinómica, se dice que dicho problema se puede resolver en un tiempo polinómico. Por ejemplo, si determinar el camino óptimo que debe recorrer un cartero que pasa por casas necesita menos de segundos, entonces el problema es resoluble en un "tiempo polinómico". De esa manera, tiempos de , o son polinómicos; pero no lo es. Dentro de los tiempos polinómicos, podemos distinguir los logarítmicos , los lineales , los cuadráticos , los cúbicos , etc. (es)
  • En computación, cuando el tiempo de ejecución de un algoritmo (mediante el cual se obtiene una solución al problema) es menor que un cierto valor calculado a partir del número de variables implicadas (generalmente variables de entrada) usando una fórmula polinómica, se dice que dicho problema se puede resolver en un tiempo polinómico. Por ejemplo, si determinar el camino óptimo que debe recorrer un cartero que pasa por casas necesita menos de segundos, entonces el problema es resoluble en un "tiempo polinómico". De esa manera, tiempos de , o son polinómicos; pero no lo es. Dentro de los tiempos polinómicos, podemos distinguir los logarítmicos , los lineales , los cuadráticos , los cúbicos , etc. (es)
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  • En computación, cuando el tiempo de ejecución de un algoritmo (mediante el cual se obtiene una solución al problema) es menor que un cierto valor calculado a partir del número de variables implicadas (generalmente variables de entrada) usando una fórmula polinómica, se dice que dicho problema se puede resolver en un tiempo polinómico. Por ejemplo, si determinar el camino óptimo que debe recorrer un cartero que pasa por casas necesita menos de segundos, entonces el problema es resoluble en un "tiempo polinómico". De esa manera, tiempos de , o son polinómicos; pero no lo es. (es)
  • En computación, cuando el tiempo de ejecución de un algoritmo (mediante el cual se obtiene una solución al problema) es menor que un cierto valor calculado a partir del número de variables implicadas (generalmente variables de entrada) usando una fórmula polinómica, se dice que dicho problema se puede resolver en un tiempo polinómico. Por ejemplo, si determinar el camino óptimo que debe recorrer un cartero que pasa por casas necesita menos de segundos, entonces el problema es resoluble en un "tiempo polinómico". De esa manera, tiempos de , o son polinómicos; pero no lo es. (es)
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  • P (clase de complejidad) (es)
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