# Introducción

<div><figure><img src="/files/jeXZaaYGF8bwdhiBb3Iq" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure> <figure><img src="/files/ni8buvygjS87N4TsXVsC" alt="" width="196"><figcaption></figcaption></figure></div>

En la Práctica 3 trabajaremos de forma práctica los **conceptos del análisis de la complejidad temporal de algoritmos.** Los objetivos son:

* Introducir el análisis de algoritmos en el laboratorio, usando un entorno real de programación: **análisis empírico**.
* Mostrar tablas de tiempos con [**pandas**](https://pandas.pydata.org/).&#x20;
* Representar gráficamente con [**matplotlib**](https://matplotlib.org/) la evolución de las medidas del tiempo de ejecución de algoritmos para contrastar con los resultados teóricos.

{% hint style="info" %}
Si no usas el escritorio DSIC-LINUX, y estás usando tu propia instalación local de Llinux, deberás instalar **matplotlib y pandas**.&#x20;

Si estás usando el entorno físico global de Python en sistemas basados en Debian/Ubuntu:

```bash
sudo apt update
sudo apt install python3-matplotlib python3-pandas
```

Si por contra, estás usando un entorno virtual de Python (recomendado), entonces instala las librerías con pip:

```bash
pip install matplotlib pandas
```

{% endhint %}


---

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If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://dsic.gitbook.io/prg-gia/h/p3/introduccion.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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