[asymptotic-notation/es] es-es translation for asymptotic-notation (#1345)

* Translation started[es-es]: asymptotic notation

* Completed: asymptotic-notation-es

* final correction

es-es/asymptotic-notation-es.html.markdown

@@ -0,0 +1,170 @@
+---
+category: Algorithms & Data Structures
+name: Asymptotic Notation
+contributors:
+    - ["Jake Prather", "http://github.com/JakeHP"]
+translators:
+    - ["Gerson Lázaro", "https://gersonlazaro.com"]
+lang: es-es
+---
+
+# Notaciones asintóticas
+
+## ¿Qué son?
+
+Las notaciones asintóticas son lenguajes que nos permitan analizar el tiempo de 
+ejecución de un algoritmo identificando su comportamiento si el tamaño de 
+entrada para el algoritmo aumenta. Esto también se conoce como la tasa de 
+crecimiento de un algoritmo. ¿El algoritmo de repente se vuelve increíblemente 
+lento cuando el tamaño de entrada crece? ¿Tiende a mantener un rápido tiempo de 
+ejecución a medida que el tamaño de entrada aumenta? La notación asintótica nos 
+da la capacidad para responder a estas preguntas.
+
+## ¿Hay alternativas que respondan a estas preguntas?
+
+Una manera sería contar el número de operaciones primitivas en diferentes 
+tamaños de entrada. Aunque esta es una solución válida, la cantidad de trabajo 
+que esto conlleva, incluso para los algoritmos simples, no justifica su uso.
+
+Otra manera es medir físicamente la cantidad de tiempo que un algoritmo toma 
+para completar su ejecución dados diferentes tamaños de entrada. Sin embargo, 
+la exactitud y la relatividad (los tiempos obtenidos sólo serían relativos a la 
+máquina sobre la cual se calcularon) de este método está ligado a variables 
+ambientales tales como especificaciones de hardware, capacidad de procesamiento,
+etc.
+
+## Tipos de Notación Asintótica
+
+En la primera sección de este documento hemos descrito cómo una notación 
+asintótica identifica el comportamiento de un algoritmo ante los cambios en el 
+tamaño de la entrada. Imaginemos un algoritmo como una función f, con tamaño de 
+entrada n, y f(n) siendo el tiempo de ejecución. Así que para un algoritmo f 
+dado, con el tamaño de entrada n obtenemos algún tiempo de ejecución resultante 
+f(n). Esto resulta en un gráfico donde el eje Y es el tiempo de ejecución, el 
+eje X es el tamaño de la entrada y los puntos en el gráfico son los resultantes 
+de la cantidad de tiempo para un tamaño de entrada dado.
+
+Puedes etiquetar una función, o un algoritmo, con una notación asintótica de 
+muchas maneras diferentes. Algunos ejemplos son describir un algoritmo por su 
+mejor caso, su peor caso, o el caso promedio. Lo más común es analizar un 
+algoritmo por su peor caso. Por lo general, no se evalúa el mejor caso, porque 
+no planeas el algoritmo para estas condiciones. Un muy buen ejemplo de esto son
+los algoritmos de ordenamiento; específicamente, añadir elementos a un árbol. 
+El mejor caso para la mayoría de los algoritmos podría ser tan bajo como una 
+sola operación. Sin embargo, en la mayoría de los casos, el elemento que está 
+añadiendo tendrá que ser ordenado adecuadamente a través del árbol, lo que 
+podría significar examinar toda una rama. Este es el peor de los casos, y 
+para estos casos es que planeamos el algoritmo.
+
+
+### Tipos de funciones, límites, y simplificación
+
+```
+Función logarítmica - log n
+Función lineal - an + b
+Función cuadrática - an^2 + bn + c
+Función polinomicas - an^z + . . . + an^2 + a*n^1 + a*n^0, donde z es constante
+Función exponencial - a^n, donde a es constante
+```
+
+Estas son algunas clasificaciones de funciones de crecimiento básicos utilizados
+en varias notaciones. La lista comienza en la función de crecimiento menor
+(logarítmica, el tiempo de ejecución mas rápido) y pasa a la de mayor 
+crecimiento  (exponencial, el tiempo de ejecución mas lento). Observe como al 
+crecer 'n', o la entrada, en cada una de estas funciones, el resultado aumenta 
+claramente mucho más rápido en las cuadráticas, polinómicas y exponenciales, 
+en comparación con las logarítmicas y lineales.
+
+Una anotación muy importante es que en las notaciones que se discutirán debes 
+hacer tu mejor esfuerzo por utilizar los términos más simples. Esto significa 
+hacer caso omiso de las constantes y terminos de orden inferior, porque a medida
+que el tamaño de entrada (o n en f(n)) aumenta hacia el infinito (límites 
+matemáticos), los términos y constantes de orden inferior se vuelven de poca o 
+ninguna importancia. Dicho esto, si tienes constantes que son 2^9001, 
+o alguna otra cantidad ridícula, inimaginable, te daras cuenta de que la 
+simplificación sesgará la exactitud de la notación.
+
+Como queremos algo simplificado, vamos a modificarlo un poco...
+
+```
+Logarítmico - log n
+Lineal - n
+Cuandrático - n^2
+Polinómico - n^z, donde z es constante
+Exponencial - a^n, donde a es constante
+```
+
+### O-grande (Big-O)
+O-grande (Big-O), comúnmente escrito como O, es una notación asintótica para el 
+peor caso, o el techo de crecimiento para una función determinada. Si `f (n)` 
+es el tiempo de ejecución del algoritmo, y `g (n)` es un tiempo de complejidad 
+arbitraria que relacionas con el algoritmo, entonces `f (n)` es O(g(n)), si por 
+cualquier constante real c (c > 0), `f (n)` <= `c g(n)` para cada tamaño de 
+entrada n (n > 0 ).
+
+
+*Ejemplo 1*  
+
+```
+f(n) = 3log n + 100  
+g(n) = log n
+```
+
+`f(n)` es O(g(n))?  
+`3 log n + 100` es O(log n)?  
+Echemos un vistazo a la definición de O-grande.
+
+```
+3log n + 100 <= c * log n  
+```
+¿Hay alguna constante c que satisface esto para todo n? 
+
+```
+3log n + 100 <= 150 * log n, n > 2 (indefinido en n = 1)  
+```
+
+¡Sí! La definición de O-grande se cumple, por lo tanto `f (n)` es O(g(n)).
+
+*Ejemplo 2*  
+
+```
+f(n) = 3*n^2  
+g(n) = n
+```
+
+`f(n)` es O(g(n))?  
+`3 * n^2` es O(n)?  
+Echemos un vistazo a la definición de O-grande.
+
+```
+3 * n^2 <= c * n  
+```
+
+¿Hay alguna constante c que satisface esto para todo n? 
+No, no la hay. `f(n)` no es O(g(n)).
+
+### Big-Omega
+Big-Omega, comunmente escrito como Ω, es una notación asintótica para el mejor
+caso, o el piso en el crecimiento para una función dada.
+
+`f(n)` es Ω(g(n)), si para cualquier constante real c (c > 0), 
+`f(n)` es >= `c g(n)` para cualquier tamaño de entrada n (n > 0).
+
+No dudes en dirigirte a los recursos adicionales para ejemplos sobre esto. 
+O-grande es la notación principal utilizada para la complejidad general de
+tiempo algoritmico.
+
+### Notas finales
+Es difícil mantener este tipo de tema corto, y sin duda deberias revisar los 
+libros y recursos en línea en la lista. Entran en mucha mayor profundidad con 
+definiciones y ejemplos. 
+
+## Libros
+
+* [Algoritmos (Algorithms)](http://www.amazon.com/Algorithms-4th-Robert-Sedgewick/dp/032157351X)
+* [Diseño de algoritmos (Algorithm Design)](http://www.amazon.com/Algorithm-Design-Foundations-Analysis-Internet/dp/0471383651)
+
+## Recursos Online
+
+* [MIT](http://web.mit.edu/16.070/www/lecture/big_o.pdf)
+* [KhanAcademy](https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/algorithms/asymptotic-notation/a/asymptotic-notation)