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Para ello existen numerosos métodos o algoritmos. Se distinguen por la longitud del código, escrito en un lenguaje de programación (Python, Fortran, C++, Basic…), pero sobre todo por su rendimiento. El tiempo necesario para realizar una ordenación es muy importante: si para ordenar cien datos ya necesitamos diez minutos, ¡será difícil hacerlo con más datos! Un parámetro, llamado complejidad temporal, mide el número de operaciones elementales efectuadas para ordenar los datos; proporciona, por supuesto, una estimación del tiempo de ejecución del algoritmo. Las complejidades que suelen considerarse son la media (calculada sobre todos los datos) y la del peor caso (calculada para el caso más desfavorable de los datos). Si n es el tamaño del conjunto de datos, las complejidades de los algoritmos habituales son del orden de n2 (se escribe, mediante la notación de Landau, que es O(n2)), o incluso, mejor aún, del orden de n log n (es O(n log n)). Desde luego, esto no proporciona una duración exacta, pero indica, por ejemplo, que si multiplicamos por 100 el número de datos, en el primer caso el tiempo de cálculo se multiplica por 10 000 y, en el segundo, por 200. Aunque no es el único criterio, ¡da que pensar a la hora de elegir un método!
Ordenar filas y columnas
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El uso de una hoja de cálculo plantea divertidas cuestiones sobre las desigualdades. Cuando disponemos de una tabla con varios valores, podemos ordenar cada columna (incluso mediante una macroinstrucción, o «macro», si la tabla es muy grande). Después podemos ordenar cada fila. Pero ¿no alterará esta ordenación de las filas la de las columnas? Por suerte, ¡la respuesta es no!
