1. UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE MÉXICO
Fundamentos
de
Programación

2. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Computabilidad: Término matemático para nombrar a los
estudios sobre teoría de la computación. Consiste en encontrar
la representación adecuada para la descripción de un
problema o un fenómeno.
 Conocimiento transmisible: se da si se cierra el ciclo
Descripción Representación

3. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Modelo: Especificación, generalmente en términos
de un lenguaje matemático, de los pasos necesarios
para reproducir, aquí y ahora, un subconjunto
determinado de la realidad descrito previamente
 Pregunta:
 ¿Todo aquello que es descriptible es representable?
 ¿Habrá una representación que simule
completamente lo descrito?
 Cuanto más adecuada sea la descripción del
proceso, tanto mejor será el resultado que emula lo
real

4. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Supongamos que se crea una máquina para
producir descripciones en términos de cadenas de
símbolos.
 Dada una descripción cualquiera, la analiza durante
un tiempo finito y después emite su dictámen (si o
no) con respecto al problema
 Pregunta : ¿existirá una máquina así?
Descripción
Procedimiento
De
decisión
SI
NO
HAY
SOLUCIÓN

5. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Máquina de Turing: Es un modelo matemático para
especificar formalmente los pasos primitivos necesarios
para representar una descripción en términos totalmente
explícitos y claros, sin hacer la menor referencia a
conceptos u operaciones ambiguos o sobreentendidos.
 Elementos:
– Una cinta de longitud infinita, dividida en celdas (cada
celda puede contener un símbolo
– Un diccionario de símbolos predefinido (De aquí se
toman los símbolos para las celdas)
– Un control finito, que posee un cojunto de estados y que
tiene la capacidad de examinar algún símbolo de alguna
celda y tomar una decisión (La decisión depende del
símbolo observado y del estado en el que se encuentre en
ese momento)

6. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Funcionamiento: Mediante un conjunto de funciones
matemáticas simples se indica el comportamiento
completo del proceso que está siendo representado,
mostrando detalladamente los estados por los que
atraviesa para lograrlo. Se parte de un estado inicial y se
recorre un conjunto de estados intermedios hasta llegar
al estado final, que marca entonces el final de la
computación
S10 S0 S7 S14 S4 S2 …
CONTROL
FINITO
CONTROL
FINITO

7. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Teoría de la computabilidad Encontrar formas de
representar descripciones de procesos, de manera
tal que siempre se pueda decir que la solución de un
problema existe o no
 Un problema se dice que es Computable si existe
una máquina de decisión para él
 Pregunta: ¿Todos los procesos son computables?
 Un problema se dice que es No Computable si la
máquina de decisión para él llega a un estado en
donde no es capaz de decir que si o que no

8. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
1. Definición o análisis del
problema: Descripción
específica y comprensible
del problema a resolver
2. Diseño del algoritmo:
Planteamiento de los
pasos a seguir para
resolver el problema
3. Transformación del
algoritmo en un programa
independientemente del
lenguaje de programación.
4. Ejecución y validación del
programa
5. Mejoras y correcciones al
programa

9. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Algoritmo: Conjunto ordenado y finito de pasos u
operaciones que permite hallar la solución de un
problema. Es un método formal y sistemático de
representar la descripción de un proceso.
 CARACTERÍSTICAS:
– Definido: debe indicar el orden de la realización de cada paso y
no debe tener ambigüedad
– Preciso: Si se sigue dos veces o más se obtendrá e el mismo
resultado cada vez
– Finito: Debe terminar en algún momento. Tiene un número
determinado de pasos

10. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
– Correcto: Sin errores
– Debe tener al menos una salida
– Su solución debe ser concreta
– Debe ser sencillo y legible
– Eficiente y efectivo
– Se ha de desarrollar en el menor tiempo posible
 Un algoritmo debe describir tres partes:
– Entrada(s) : elementos o condiciones iniciales
necesarios para resolver el problema.
– Proceso : elaboración del procedimiento.
– Salida(s): Resultados que se desean obtener

11. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Pseudocódigo: Representación descriptiva de las
operaciones de un algoritmo. Representa una secuencia lógica
de actividades, que llevarán en conjunto a la solución de un
problema. Los elementos que debe llevar un algoritmo son
– Cabecera del algoritmo: Existen pasos o procedimientos
que se realizan para comenzar un programa. Siempre que
se haga debe ponerse un encabezado de programa, en
donde debe expresarse el identificador o nombre
correspondiente con la palabra reservada que señale el
lenguaje, generalmente ésta suele ser program que en
algoritmia significa algoritmo
– Declaración de Variables: En este punto se describen
todas las variables que son usadas en el algoritmo,
haciendo una lista de sus nombres y especificando a qué
tipo corresponde cada uno.

12. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
– Declaración de Constantes: En este punto se
declararán todas las constantes de carácter estándar;
es decir, que tengan nombre y un valor ya conocido o
valores que ya no pueden variar en el transcurso del
algoritmo
– Cuerpo del algoritmo: Una vez añadidas la cabecera
y la declaración de variables y constantes se procede
a realizar los pasos del algoritmo
 A continuación se muestra un ejemplo:

13. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
Algoritmo Área_Círculo
{Cálculo del área de un circulo
pidiendo el radio al usuario}
var r, A: real
cte: π:real
Inicio
Mostrar “Dame el radio”
Leer r
A <- π*r^2
Mostrar “El área es:”, A
Fin
 Cabecera
– Nombre del algoritmo
– {Comentario con descripción
del problema}
 Declaración de variables y
constantes
 Cuerpo del algoritmo

14. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Diagrama de flujo: Es la representación gráfica de las
operaciones de un algoritmo. Contiene símbolos gráficos
que se encuentran estandarizados. Los símbolos más
comúnes son:

15. Diagramasdeflujomáscomúnes

16. Diagramasdeflujomáscomúnes(cont.)

17. InicioInicio
var r, A: real
cte: π:real
var r, A: real
cte: π:real
“Dame el
radio:”
“Dame el
radio:”
rr
A <- π*r^2A <- π*r^2
AA
AA
“El área es ”, A,
“u^2”
“El área es ”, A,
“u^2”
FinFin

18. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Instrucciones que se le dan a la
Computadora
 Un algoritmo se compone de muchos pasos,
todos diferentes, los que son interpretados
como instrucciones (lenguaje de bajo nivel),
sentencias o proposiciones (lenguaje de alto
nivel). Entonces, en un programa, la
secuencia de instrucciones especifica las
operaciones que la computadora debe
realizar.

19. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Las instrucciones básicas y comunes pueden
dividirse en cuatro grupos:
– Instrucciones de Entrada /Salida: Transferencia de datos
e información entre dispositivos periféricos (teclado,
impresora, unidad de disco, etc.) y memoria central.
– Instrucciones Aritmético-Lógicas: Tienen la función de
ejecutar operaciones aritméticas (suma, resta,
multiplicación, división, potenciación), lógicas (operaciones
and, or, not, etc.).
– Instrucciones Selectivas: Estas permiten la elección de
una tarea entre varias alternativas en función de los
resultados de diferentes expresiones condicionales.
– Instrucciones Repetitivas: Permiten la repetición de
secuencias de instrucciones, un número determinado o
indeterminado de veces.

20. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 CONSTANTES Y VARIABLES
 Las constantes son datos cuyos valores no cambian,
pero existen datos cuyos valores sí varían durante la
ejecución del programa, a éstos los llamamos variables.
En la mayoría de los lenguajes de programación se
permiten diferentes tipos de constantes: enteras, reales,
caracteres y boolean o lógicas, quienes representan
datos de estos tipos.
 Entonces una variable se conoce como un objeto, o
partida de datos cuyo valor puede cambiar durante la
ejecución del algoritmo o programa.
 A las variables y a las constantes se les conoce o
identifica por los atributos siguientes: nombre o
identificador que lo asigna y tipo que describe el uso de
la variable.

21. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Identificadores:
– Deben empezar con letra, excepto ñ o Ñ, o guión bajo
y estar seguidos de cero o más letras, números o
guiones bajos
– No se permiten símbolos como
– $ ¡ ! ¿ ? ° | & - % # @ , . ‘ “ / o espacios en blanco y
tabuladores
 Palabras reservadas: Existe un conjunto
palabras que se utilizan tanto en pseudocódigo
como en los lenguajes de programación no
pueden ser utilizadas como nombres de
identificadores ni de funciones.

22. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 OPERACION DE ASIGNACION
 Se le otorgan valores a una variable. Esta operación
de asignación se conoce como instrucción o
sentencia de asignación, si es que está en un
lenguaje de programación
 La operación de asignación es representada por un
símbolo u operador:
 La acción de asignar puede ser destructiva ya que
puede perderse el valor que tuviera la variable
antes, siendo reemplazado por el nuevo valor. Las
acciones de asignación se clasifican según sea el
tipo de expresiones en: Asignación aritméticas,
Asignación lógica y Asignación de caracteres

23. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 EXPRESIONES
 Son la combinación de constantes, variables, símbolos
de operación, paréntesis y nombres de funciones
especiales, idea que puede ser utilizada en notaciones
de matemática tradicional. Los valores de las variables
nos permitirán determinar el valor de las expresiones,
debido a que éstos están implicados en la ejecución de
las operaciones indicadas. Estas constan de operandos y
operadores.
 Según el tipo de objetos que manipulan, pueden
clasificarse en:
– Aritméticas -> resultado tipo numérico.
– relacionales -> resultado tipo lógico.
– lógicas -> resultado tipo lógico.
– caracter -> resultado tipo caracter.

24. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Expresiones Aritméticas
 Estas expresiones son análogas a las fórmulas
matemáticas. Las variables y constantes son
numéricas (real o entera) y las operaciones son las
aritméticas
 Operadores aritméticos
 Precedencia
 - (operador monario)
 ^ (exponenciación), (radicación)
 *, / (división real),
 +, -
 div o / (cociente de división entera) , mod o %
(residuo de división entera)

25. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Expresiones lógicas: Su valor es siempre
verdadero o falso.
 Se forman combinando constantes lógicas ,
variables lógicas y otras expresiones lógicas,
utilizando los operadores lógicos y los
operadores relacionales
 Operadores relacionales
 Precedencia
 >, <
 >=, <=
 = o == (igualdad)
 <> o != (desigualdad)

26. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Operadores lógicos
 Precedencia
 ! o ~ o not (negado)
 and o && (conjunción)
 or o || (disyunción)
 Nota: En C un valor
falso se toma como 0 y
un valor verdadero se
toma como cualquier
valor diferente de cero
A NOT
F V
V F
A B AND OR
F F F F
F V F V
V F F V
V V V V

27. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 ENTRADA Y SALIDA DE INFORMACION
 El ingreso de datos es importante para que la
computadora realice los cálculos; esta operación es
la entrada, luego, estos datos se convertirán en
resultados y serán la salida.
 A la entrada se le conoce como operación de
Lectura (read). La operación de lectura se realiza a
través de los dispositivos de entrada que son
(teclado, unidades de disco, CD-Rom, etc.).
 La operación de salida se realiza por medio de
dispositivos como (monitor, impresora, etc), a esta
operación se le conoce como escritura (write).

28. INTRODUCCION A LA
PROGRAMACION ESTRUCTURADA
 El entendimiento de los algoritmos y luego
de los programas, exige que su diseño sea
fácil de comprender y su flujo lógico un
camino fácil de seguir
 La descomposición de programas en
módulos más simples de programar se dará
a través de la programación modular, y la
programación estructurada permitirá la
escritura de programas fáciles de leer y
modificar.

29. PROGRAMACION MODULAR
 Este es uno de los métodos para el diseño más flexible y
de mayor performance para la productividad de un
programa. En este tipo de programación el programa es
dividido en módulos, cada uno de las cuales realiza una
tarea específica, codificándose independientemente de
otros módulos. Cada uno de éstos son analizados,
codificados y puestos a punto por separado.
 Los programas contienen un módulo denominado módulo
principal, el cual supervisa todo lo que sucede,
transfiriendo el control a submódulos (los que son
denominados subprogramas), para que puedan realizar
sus funciones. Sin embargo, cada submódulo devolverá
el control al módulo principal una vez completada su
tarea. Si las tareas asignadas a cada submódulo son
demasiado complejas, se procederá a una nueva
subdivisión en otros módulos más pequeños aún.

30. PROGRAMACION MODULAR
 Este procedimiento se realiza hasta que cada uno de los
módulos realicen tareas específicas. Estas pueden ser
entrada, salida, manipulación de datos, control de otros
módulos o alguna combinación de éstos. Puede ser que
un módulo derive el control a otro mediante un proceso
denominado bifurcación, pero se debe tomar en cuenta
que esta derivación deberá ser devuelta a su módulo
original.
 Los módulos son independientes, de modo que ningún
módulo puede tener acceso directo a cualquier otro
módulo, excepto el módulo al que llama y sus
submódulos correspondientes. Sin embargo, los
resultados producidos por un módulo pueden ser
utilizados por otro módulo cuando se transfiera a ellos el
control.

31. PROGRAMACION MODULAR

32. PROGRAMACION ESTRUCTURADA
 Cuando hablamos de Programación Estructurada, nos
referimos a un conjunto de técnicas que con el transcurrir del
tiempo han evolucionado. Gracias a éstas, la productividad de
un programa se ve incrementada de forma considerable y se
reduce el tiempo de escritura, de depuración y mantenimiento
de los programas. Aquí se hace un número limitado de
estructuras de control, se reduce la complejidad de los
problemas y se minimiza los errores.
 Gracias a la programación estructurada, es más fácil la
escritura de los programas, también lo es su verificación, su
lectura y mantenimiento. Esta programación es un conjunto de
técnicas que incorpora:
– diseño descendente (top-down)
– recursos abstractos
– estructuras básicas

33. PROGRAMACION ESTRUCTURADA
 Los recursos abstractos son utilizados como un
apoyo en la programación estructurada, en vez
de los recursos concretos de los que se dispone
(lenguaje de programación determinado).
 Para separar un programa en términos de
recursos abstractos debemos descomponer
acciones complejas en acciones más simples,
las que son capaces de ejecutar o constituyen
instrucciones de computadora disponible.

34. PROGRAMACION ESTRUCTURADA
 Diseño descendente (Top-Down)
 Este es un proceso en el cual el problema se
descompone en una serie de niveles o pasos
sucesivos (stepwise). Esta metodología consiste
en crear una relación entre las etapas de
estructuración, las que son sucesivas, de tal
forma que se interrelacionen mediante entradas
y salidas de información. Considerando los
problemas desde dos puntos de vista: ¿que
hace? y ¿cómo lo hace?

35. PROGRAMACION ESTRUCTURADA

36. FUNDAMENTOS DE ALGORITMOS
 Estructuras básicas de control
 En un programa estructurado, el flujo lógico se
gobierna por las estructuras de control básicas:
– Secuenciales
– Selectivas o de selección
– Repetitivas
 Teorema de la Programación Estructurada:
 Un programa propio puede ser escrito utilizando
sólo los tres tipos de estructuras de control
antes mencionadas

37. PROGRAMACION ESTRUCTURADA
 ESTRUCTURA SECUENCIAL
 Es la estructura en donde una acción (instrucción) sigue
a otra de manera secuencial.
 Las tareas se dan de tal forma que la salida de una es la
entrada de la que sigue y así en lo sucesivo hasta
cumplir con todo el proceso.

38. PROGRAMACION ESTRUCTURADA
 ESTRUCTURA DE DECISIÓN
 Decisión: Elegir una alternativa o camino en el flujo del
algoritmo cuando se cumpla o no una determinada
condición.
 El resultado de la condición se evalúa como falso o
verdadero y se obtiene al comparar dos expresiones
mediante operadores relacionales. De ser necesario
realizar más de una comparación al mismo tiempo se
asocian con operadores lógicos

39. Guía de referencia rápida de lenguaje
C
 Estructuras de control

40. PROGRAMACION ESTRUCTURADA
Estructuras de control
Decisiones (cont.)
En algunas ocasiones para realizar
las comparaciones también se
hace uso de una variable
booleana o bandera (flag). Una
bandera es una variable que sólo
puede tener dos valores: falso o
verdadero

41. PROGRAMACION ESTRUCTURADA
 Estructuras de control
 Ciclo, loop, lazo o bucle: Repetir un conjunto de
instrucciones varias veces con base en que se cumpla o no
una determinada condición.
 A cada ejecución del conjunto de instrucciones en un ciclo se
le llama iteración

42. PROGRAMACION ESTRUCTURADA
Tipos de ciclos:
– Mientras (while): Se lleva a cabo mientras se cumpla una
condición. Primero evalúa la condición y luego ejecuta el conjunto
de instrucciones. De no cumplirse la condición desde el inicio, no
hace nada y sigue con el flujo normal del algoritmo
– Hacer mientras (do while): Realiza un conjunto de instrucciones
y continua mientras se cumpla una condición. A diferencia del
anterior, este ciclo se ejecuta por lo menos una vez
– Desde hasta (for): Se utiliza cuando se conoce el número de
veces que se va a repetir un conjunto de instrucciones. Requiere
de un valor inicial, un valor final y un contador

43. PROGRAMACION ESTRUCTURADA
 Contador: variable que almacena el número
de veces que se ha repetido un conjunto de
instrucciones en un ciclo; en otras palabras,
indica el número de veces que se ha
ejecutado el ciclo
 En un ciclo, también hay otro tipo de que se
hacer usa frecuentemente
 Acumulador: aquella variable que almacena
el resultado de una operación anterior y se
utiliza para obtener el siguiente resultado

44. PROGRAMACION ESTRUCTURADA
Decisiones anidadas
Cuando se tiene una serie de
estructuras de control de la forma

45. PROGRAMACION ESTRUCTURADA
 si condición1 entonces
– si condición2 entonces
…
si condiciónN entonces
sino
fin_si
– sino
– fin_si
 sino
 fin_si

46. PROGRAMACION ESTRUCTURADA
Decisión múltiple o alternativa
selectiva múltiple (según_sea, caso
de/case)
Cuando una variable puede tomar
varios valores, generalmente de tipo
entero o caracter, se puede hacer uso
de la decisión anidada para evaluar
los distintos casos, sin embargo, se
puede simplificar al poner una
estructura del tipo

47. PROGRAMACION ESTRUCTURADA

48. PROGRAMACION ESTRUCTURADA
 Arreglos
 Un arreglo es un conjunto ordenado de variables del
mismo tipo que se encuentran reunidas bajo un mismo
nombre
 La forma de declarar un arreglo en términos de
algoritmos es
– var arrNombre(7): arreglo de tipo
– var arrNombre(1..7):tipo
 La forma de acceder a cada elemento del arreglo es
por medio de un índice, p. ej.
 var arrentero(1..7):entero
 arrentero(4)  18
10 0 7 14 4 2 -10
0 1 2 3 4 5 6

49. Funciones comunes a todos los
lenguajes de programación
Matemática Algorítmica Matemática Algorítmica
abs(x) sinh(x)
sqrt(x) cosh(x)
exp(x) tanh(x)
log(x) asinh(x)
log10(x) acosh(s)
sin(x) atanh(x)
cos(x)
tan(x)
asin(x)
acos(s)
x
x
ex
ln x( )
log10 x( )
sen x( )
cos x( )
tan x( )
sen−1
x( )
cos−1
x( )
tan−1
x( )
senh x( )
cosh x( )
tanh x( )
senh−1
x( )
cosh−1
x( )
tanh−1
x( )

50. Cadenas y sus operaciones
 Representación
 Dependiendo del lenguaje las cadenas se
pueden representar entre comillas simples o
dobles
 Por ejemplo:
‘cadena con comillas simples’
“cadena con comillas dobles”

51. Cadenas y sus operaciones
 Declaración y asignación de cadenas
 En general, las cadenas son un tipo de
variable, sin embargo, depende del lenguaje
de programación la forma en que se
declaren y se asignen
 En lenguaje algorítmico simplemente
podemos declararlas así:
var nombre_cadena: cadena
var nombre_cadena: string

52. Cadenas y sus operaciones
 Al declararlas de esta forma podemos hacer
uso de varias funciones y operaciones que
permiten manipularlas y que son comunes
en los lenguajes de programación.
 La forma en como se asigna una cadena en
lenguaje algorítmico puede ser de la
siguiente manera:
var micadena: cadena
micadena <- “hola qué tal”

53. Cadenas y sus operaciones
 En lenguaje algorítmico las funciones que
manipulan cadenas llevan un símbolo de “$”
al final de su nombre.
 Longitud de una cadena: Devuelve el
número de caracteres que contiene la
cadena
var len:entero
len <- length$ micadena
{len=12}

54. Cadenas y sus operaciones
 Leer y mostrar cadenas: Para únicamente
leer o mostrar cadenas se hace uso de las
funciones read$ y print$, respectivamente.
Por ejemplo:
var micadena: cadena
micadena <- “hola qué tal”
print$ micadena
print$ “ahora introduce una nueva cadena”
read$ micadena
print$ “La nueva cadena es: “, micadena

55. Cadenas y sus operaciones
 Concatenación de cadenas
 La concatenación es una operación especial
que consiste en la yuxtaposición de 2 o más
cadenas. En lenguaje algorítmico la
podemos representar como:
var cadena1, cadena2, cadena3: cadena
cadena1 <- “hola qué”
cadena2 <- “ tal”
cadena3 <- cadena1 + cadena2
print$ cadena3
{Muestra en pantalla hola qué tal}

56. Cadenas y sus operaciones
 Observe que la concatenación no es
conmutativa
cadena3 <- cadena2 + cadena1
print$ cadena3
{Muestra en pantalla talhola que}

57. Cadenas y sus operaciones
 Comparación de cadenas y ordenamiento
 Se pueden comparar cadenas
lexicográficamente y determinar si son
iguales o no lo son,
si cadena2 = cadena1
print$ “Las cadenas son iguales”
sino
print$ “Las cadenas no son iguales.”

58. Cadenas y sus operaciones
 o si una de ellas se encuentra en orden
alfabético primero que otra
si cadena2 > cadena1
print$ cadena2, “va después de ”
print$ cadena1
sino
print$ cadena1, “va después de ”
print$ cadena2
{podría usarse < pero habría que cambiar
el orden de las sentencias}

59. Cadenas y sus operaciones
 Obtención de una subcadena
 Otra de las operaciones más comunes con
cadenas es la obtención de una subcadena
a partir de un caracter, por ejemplo:
var cadena1, cadena2: cadena
cadena1 <- “hola qué tal”
cadena2 <- substr$ cadena1, ‘q’
print$ cadena2
{Muestra en pantalla la subcadena qué
tal}

60. Cadenas y sus operaciones
 Del ejemplo anterior se obtuvo una subcadena que
empieza con el caracter indicado, sin embargo, si no
existiera dicho caracter la función podría devolver el
valor NULL (nil, null)
 NULL es un valor especial que, en este caso, indica
que la cadena está vacía o que no existe la cadena
solicitada y se debería de tratar como error
cadena2 <- substr$ cadena1, ‘z’
{Con el valor anterior de cadena 1,
cadena2 vale NULL porque no existe
z}

61.  Pueden existir también cadenas vacías y su
longitud es de 0.
 Asignar una cadena vacía a una variable de
tipo cadena podría servir para limpiar el
contenido de esa variable.
 No todos los lenguajes permiten cadenas
vacías
Cadenas y sus operaciones

62.  Es posible obtener una subcadena a partir de que se
le indique las posiciones inicial y final o solamente la
posición inicial
 Podría regresar NULL si las posiciones de la cadena
exceden la longitud de la misma
Cadenas y sus operaciones
cadena2 <- substr$ cadena1,3,6
{cadena2 = “la q”}
cadena2 <- substr$ cadena1,3
{cadena2 = “la qué tal”}

63. Cadenas y sus operaciones
 Búsqueda de subcadenas
 Una operación frecuente es tratar de localizar si una
cadena forma parte de una cadena más grande o
buscar la posición en que aparece determinado
caracter o secuencia de caracteres de texto
var cadena1: cadena
var posicion:entero
cadena1 <- “hola qué tal”
posicion <- instr$ cadena1, “la”
print posicion
{Muestra en pantalla 2}

64. Cadenas y sus operaciones
 La función instr$ devuelve el índice de la
posición donde se encuentra el primer
elemento de la subcadena deseada
 Si la subcadena no existe en la cadena
devuelve 0.

65. Cadenas y sus operaciones
 Inserción de una cadena dentro de otra.
Se inserta una cadena dentro de otra en la posición
indicada. Si la posición excede a la longitud de la
cadena devuelve NULL
var cadena1, cadena2, cadena3: cadena
cadena1 <- “hola qué tal”
cadena2 <- “ABC”
cadena3 <- insert$ cadena1, cadena2, 4
print$ cadena3
{Muestra en pantalla la cadena
holaABC qué tal}

66. Cadenas y sus operaciones
 Borrar una subcadena de una cadena.
Para eliminar una subcadena que comienza
en la posición p y tiene una longitud l.
var cadena1, cadena2, cadena3: cadena
cadena1 <- “hola qué tal”
cadena2 <- remove$ cadena1, 3, 4
print$ cadena2
{Muestra en pantalla la cadena
houé tal}
{p = 3, l = 4}

67. Cadenas y sus operaciones
 Sustitución de una subcadena por otra.
Para reemplazar una subcadena de una
cadena por otra subcadena se tiene:
var cadena1, cadena2, cadena3: cadena
cadena1 <- “hola qué tal”
cadena2 <- “ola”
cadena3 <- replace$ cadena1, cadena2, “ABC”
print$ cadena3
{Muestra en pantalla la cadena
hABC qué tal}

68. Cadenas y sus operaciones
 Obtención de un caracter de una cadena
 La función chrstr$ obtiene un caracter de la posición
indicada. Si la posición es mayor que la longitud de
la cadena se devolvería NULL
var cadena1: cadena
var car: caracter
cadena1 <- “hola qué tal”
car <- chrstr$ cadena1, 4
print car
{Muestra en pantalla el caracter ‘a’}

69. Cadenas y sus operaciones
 Sustitución de un caracter en una cadena
var cadena1: cadena
var car: caracter
cadena1 <- “hola qué tal”
read car {Suponiendo que se leyó ‘w’}
cadena1 <- strchr$ cadena1, 4, car
print$ cadena1
{Muestra en pantalla la cadena holw
qué tal}

70. Cadenas y sus operaciones
 La función strchr$ reemplaza el caracter de la
cadena en la posición indicada por un nuevo
caracter
 Si se excede de la longitud de la cadena devolvería
el valor NULL.

71. Cadenas y sus operaciones
 Inserción de un caracter en una cadena. Para
añadir un caracter a una cadena en una posición
dada tenemos.
var cadena1: cadena
var car: caracter
cadena1 <- “hola qué tal”
read car {Suponiendo que se leyó ‘w’}
cadena1 <- istrchr$ cadena1, 4, car
print$ cadena1
{Muestra en pantalla la cadena holwa
qué tal}

72.  Conversión de cadenas a números
Cadenas y sus operaciones
var cadena1: cadena
var num: entero
cadena1 <- “1250”
num <- strtonum$ cadena1
print num
{Muestra en pantalla el número
convertido}

73.  Conversión de números a cadenas
Cadenas y sus operaciones
var cadena1: cadena
var num: entero
num <- 1250
cadena1 <- numtostr$ num
print$ cadena1
{Muestra en pantalla la cadena
convertida}