Este repositorio contendrá ciertos algoritmos eficientes, descritos en el curso de 'Diseño y Análisis de Algoritmos, Parte I' dictado en Coursera.

Por el momento se tienen los algoritmos de:

• MergeSort: ordena listas desordenadas de números en tiempo O(n log n).
• Invertion: retorna una lista de tuplas con los valores en una lista que cumplan con la condición de i < j y A[i] > A[j], siendo i, j índices de la lista y A la lista con valores en desorden. Tiempo de ejecución O(n log n).
• CountInvertion: retorna el número de elementos que cumplen con la condición de Invertion, para cantidades de datos considerables, si se quiere saber solo el número, este método es mas rápido que Invertion, ya que el espacio a utilizar es mucho menor. Tiempo de ejecución O(n log n).
• QuickSort: ordena listas desordenadas de números en tiempo de ejecución promedio O(n log n) y espacio O(1).
• RandomizedSelection: retorna el i-ésimo número más pequeño de una lista con números desordenados en tiempo de ejecución promedio O(n) y espacio O(1).
• ClosestPair: de una lista con puntos en un plano, retorna los puntos más cercanos en un tiempo de ejecución O(n log n).

Los algoritmos están desarrollados en Python 3.4.

promedio: se refiere a que el algoritmo está construido en base a elecciones aleatorias y que probabilísticamente debería ser ejecutado en dicho tiempo.