3.1.1 Búsqueda exhaustiva.pptx
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El documento describe el algoritmo de búsqueda exhaustiva o fuerza bruta, el cual explora todas las posibles combinaciones para resolver un problema. Este método es sencillo pero ineficiente debido a que su costo de ejecución aumenta exponencialmente con el tamaño del problema. Se provee el ejemplo de posicionar 8 reinas en un tablero de ajedrez como una aplicación de esta técnica.
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Tablas Hash
El documento describe las tablas hash, incluyendo su historia, funcionalidad y métodos de resolución de colisiones. Las tablas hash asocian claves con valores y permiten búsquedas rápidas en O(1). Funcionan transformando las claves con una función hash para localizar valores. Los métodos comunes para resolver colisiones son encadenamiento y direccionamiento abierto.
METODOS DE ORDENAMIENTO
Este documento describe y compara tres algoritmos de ordenamiento: ordenamiento burbuja, ordenamiento por inserción y quicksort. El ordenamiento burbuja ordena una lista revisando cada par de elementos adyacentes y cambiándolos de lugar si están en el orden incorrecto. El ordenamiento por inserción toma los elementos uno por uno e inserta cada uno en su posición correcta. El quicksort divide la lista en sublistas, ordena los elementos de cada sublista recursivamente, y luego combina las sublistas ordenadas.
Estructura de Datos - Unidad 6 Metodos de busqueda
Este documento presenta diferentes métodos de búsqueda como la búsqueda secuencial, binaria y mediante transformación de llaves. Explica la búsqueda secuencial como el método de recorrer elementos de forma lineal, la búsqueda binaria como una división recursiva de la lista ordenada, y la transformación de llaves como asignar índices a elementos mediante funciones hash.
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Teoría De La Complejidad Algoritmica
En la ciencia de la computación los algoritmos son más importantes que los LP o que las computadoras; la solución de un problema haciendo uso de las computadoras requiere por una parte un algoritmo o método de resolución y por otra un programa o codificación del algoritmo en un LP. Ambos componentes tienen importancia; pero la del algoritmo es absolutamente indispensable; sabemos que un algoritmo es una secuencia de pasos para resolver un problema.
Algoritmos Voraces (Greedy)
Este documento describe los algoritmos voraces (greedy algorithms), incluyendo su funcionamiento general y elementos clave como la función de selección y función objetivo. Explica que los algoritmos voraces construyen soluciones de forma incremental mediante decisiones locales óptimas, pero no siempre llegan a la solución global óptima. También presenta ejemplos como el problema del cambio de monedas y el recorrido del caballo de ajedrez.
Función Hash: metodos de división y de medio Cuadrado.
Este documento describe funciones hash y dos métodos para implementarlas: el método de división y el método del medio cuadrado. Una función hash mapea claves de entrada a valores hash de salida de tamaño fijo para usarlos como direcciones de almacenamiento. Estos métodos buscan minimizar colisiones cuando claves distintas generan el mismo valor hash. El método de división toma el residuo de dividir la clave entre un número, mientras que el método del medio cuadrado eleva la clave al cuadrado y toma dígitos centrales
Listas como estructura de datos..
Este documento describe diferentes tipos de listas como estructura de datos, incluyendo listas enlazadas, listas doblemente enlazadas y listas circulares. Explica que las listas enlazadas permiten la inserción y eliminación de nodos en cualquier punto de la lista en tiempo constante. También describe operaciones básicas sobre listas enlazadas como creación, inserción y supresión de nodos. Finalmente, resume los usos comunes de diferentes tipos de listas como listas simples, listas enlazadas y listas circulares.
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Eficiencia en uso en algoritmos- tiempo de ejecución
Explorando los elementos que nos sirven para medir la eficiencia de un código - algoritmo. Conocer el tiempo que tarda en ejecutarse.
Código muestra en C++
Mapa Conceptual de Grafos
El documento describe diferentes tipos de grafos y sus características. Explica que un grafo es una estructura de datos que almacena vértices y aristas, y que los grafos pueden ser dirigidos o no dirigidos. También define términos como grafo completo, grafo con aristas múltiples, matriz de adyacencia, lista de adyacencia, y algoritmos como el recorrido en profundidad y anchura para explorar grafos.
Listas de adyacencia
Una lista de adyacencia es una representación de un grafo mediante una lista donde cada entrada contiene los vértices conectados por una arista. Si el grafo es no dirigido, cada entrada contiene un conjunto de dos vértices asociados a una arista. Si es dirigido, cada entrada contiene una tupla con el vértice de origen y destino de un arco.
Busqueda Binaria
Este documento explica el algoritmo de búsqueda binaria. Define la búsqueda binaria como un método para encontrar eficientemente un elemento en un arreglo ordenado dividiendo el arreglo en la mitad en cada paso. Describe los pasos del algoritmo de búsqueda binaria y provee un ejemplo. Finalmente, discute las ventajas de este método como su alta velocidad y su recomendación para arreglos grandes, así como su requisito de que el arreglo esté ordenado.
Estructura de Datos - Unidad VI: Métodos de Búsqueda
Instituto Tecnológico Superior de Guasave
Ingeniería en Sistemas Computacionales
Estructura de Datos
Unidad VI: Métodos de Búsqueda
Retícula ISIC-2010-224: Programa: AED-1026/2016
Arboles Binarios
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Algoritmo dijkstra
El documento describe el algoritmo de Dijkstra para encontrar el camino más corto entre un vértice origen y los demás vértices en un grafo. Explica que el algoritmo trabaja de forma greedy, evaluando de forma iterativa el vértice adyacente con menor distancia al origen para actualizar las distancias a los demás vértices. También incluye el pseudocódigo del algoritmo.
Backtracking
Este documento describe algoritmos de búsqueda como backtracking y branch and bound. Explica que estos algoritmos realizan una búsqueda exhaustiva y sistemática en el espacio de soluciones de un problema. También describe cómo estos algoritmos pueden implementarse de forma paralela para reducir el tiempo de ejecución. En particular, se enfoca en técnicas como la asignación estática y dinámica del trabajo entre procesadores y esquemas para balancear la carga de trabajo.
Programación 3: árboles binarios y ordenados
Árboles binarios y árboles ordenados
Esta presentación le pertenece a María Belén Velez Castillo
Video: https://youtu.be/fvcJqx7yyfk
Búsqueda exhaustiva
Este documento describe la búsqueda exhaustiva y las estructuras de datos generales. La búsqueda exhaustiva, también conocida como algoritmos de fuerza bruta, es uno de los algoritmos más utilizados y implica probar todas las posibles soluciones para resolver un problema. Un ejemplo es encontrar el divisor de un número natural mediante la enumeración de todos los enteros desde 1 hasta el número para verificar si dividen al número sin generar resto.
Ordenamiento con árbol binario
El documento describe el ordenamiento con árbol binario, un algoritmo de ordenamiento que ordena elementos construyendo un árbol binario de búsqueda e insertando cada elemento. Los elementos quedan ordenados al recorrer el árbol en inorden. Tiene complejidad O(n log n) y buen rendimiento al no requerir espacio extra y poder ordenar listas tal cual. Se incluyen pseudocódigos para recorrer el árbol en preorden, inorden y postorden.
Máquinas de turing
La máquina de Turing es un modelo matemático de un dispositivo de computación abstracto que puede resolver cualquier problema algorítmico. Consiste en una cinta infinita dividida en casillas sobre la cual se desplaza un cabezal que puede leer, escribir o borrar símbolos en cada paso, según su estado y las reglas de transición. Variaciones incluyen máquinas de Turing con múltiples cintas o cabezales, o máquinas no deterministas. Es un modelo universal de computación teórica.
Pilas y colas
Este documento describe las propiedades y funcionalidad de las estructuras de datos pilas y colas. Las pilas siguen el orden LIFO (último en entrar, primero en salir) mientras que las colas siguen el orden FIFO (primero en entrar, primero en salir). Se proveen ejemplos de cómo se usan pilas y colas en la vida cotidiana y en programación, y se explican sus estados, acciones, y cómo manipular elementos dentro de cada estructura de datos.
maquinas de turing
El documento describe los conceptos fundamentales de las máquinas de Turing. Explica que una máquina de Turing es un modelo matemático que consiste en una unidad de control, una cinta dividida en casillas y una cabeza lectora. Las máquinas de Turing pueden implementar cualquier algoritmo y determinar si un problema es resoluble o no. También aceptan lenguajes recursivamente enumerables y resuelven problemas no decidibles.
Fundamentos de programación
Este documento presenta los fundamentos de la programación. Brevemente introduce los conceptos clave de programas, lenguajes de programación, tipos de datos y variables, y algoritmos. Explica que un programa es una secuencia de instrucciones escritas en un lenguaje de programación específico para realizar una tarea. Explora varios lenguajes de programación populares como Java, Python, PHP, JavaScript, C/C++ y define qué es un algoritmo.
METODOS DE ORDENACION ORDENAMIENTO Y BUSQUEDA (ALGORITMOS)
Este documento describe diferentes algoritmos de ordenamiento y búsqueda. Explica conceptos básicos de estructuras de datos como arreglos, listas y árboles. Luego, detalla los algoritmos de ordenamiento burbuja, selección, rápido, inserción, shell y mezcla, describiendo su idea básica, simulaciones en C y análisis de eficiencia. Finalmente, cubre algoritmos de búsqueda lineal y binaria.
Reporte metodos de busqueda y ordenamiento
Este documento presenta varios métodos de búsqueda y ordenamiento de datos, incluyendo el método de la burbuja, selección, inserción, intercambio, Shell, búsqueda secuencial y binaria, quicksort, binsort y radixsort. Explica cada método con ejemplos para ilustrar cómo funcionan los algoritmos de ordenamiento y búsqueda.
Metodo quicksort
Este documento describe y compara varios algoritmos de ordenamiento como el quicksort, burbuja, inserción y selección. Explica que el quicksort es uno de los más rápidos, con un costo promedio de O(n log n), aunque en el peor caso es O(n2). También analiza la importancia de elegir el pivote de manera efectiva para mejorar el rendimiento del quicksort. Finalmente, concluye que no existe un algoritmo perfecto y la elección depende del uso particular que se le dará.
Ejercicios de búsqueda a Ciegas y Búsqueda informada
El documento describe diferentes métodos de búsqueda no informada como la búsqueda en anchura, búsqueda en profundidad y búsqueda bidireccional. También presenta ejemplos y ejercicios de cómo aplicar estos métodos a árboles y grafos. Luego, introduce conceptos de búsqueda informada utilizando heurísticas como la búsqueda voraz y el algoritmo A*, ilustrando su funcionamiento a través de ejemplos.
AULA INVERTIDA.pdf
Este documento presenta el sílabo de la asignatura "El aula invertida y las TIC" que forma parte de la carrera de Educación Inicial. El sílabo describe los objetivos, contenidos y metodología de la asignatura, la cual se enfoca en explicar el significado y uso del aula invertida en educación así como el papel de las tecnologías de información y comunicación. La asignatura se dividirá en dos unidades y utilizará métodos como el aprendizaje basado en proyectos y herramientas TIC colaborativas.
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Subcadenas-en-C
Las subcadenas son un concepto fundamental en la programación y desempeñan un papel crucial en la manipulación y análisis de cadenas de caracteres. Este conjunto de transparencias tiene como objetivo proporcionar una introducción clara y concisa a las subcadenas en el contexto del lenguaje de programación C, dirigido principalmente a estudiantes y programadores principiantes en el ámbito de la programación.
BÚSQUEDA DE SUBCADENAS EN C
strstr busca la primera aparición de una subcadena dentro de una cadena principal y devuelve un puntero a la ubicación de la subcadena dentro de la cadena principal, o NULL si no se encuentra la subcadena. Es importante verificar el valor devuelto por strstr antes de acceder a la posición de la subcadena para evitar errores.
Almacenamiento de informacion en una estructura
Estas transparencias ofrecen una visión clara y concisa sobre uno de los conceptos fundamentales en el mundo de la programación: el almacenamiento de información en estructuras de datos. Desde el primer momento en que un programador se aventura en el desarrollo de software, entender cómo organizar y acceder a datos es esencial.
Entrada y salida de datos
Estas transparencias están diseñadas para proporcionar una comprensión sólida de uno de los conceptos fundamentales en el mundo de la programación: la entrada y salida de datos. En cualquier lenguaje de programación, la capacidad de interactuar con el usuario y con el entorno es esencial para crear aplicaciones funcionales y útiles.
Longitud y Concatenacion
Estas transparencias están diseñadas para proporcionar una comprensión sólida y fundamental de dos conceptos esenciales en el mundo de la programación: la longitud (length) y la concatenación. Dirigidas a principiantes en la programación y estudiantes de cursos introductorios, estas diapositivas servirán como una guía clara y concisa para entender cómo trabajar con cadenas de texto y secuencias en programación.
Lectura de datos de cadena
Este documento introduce los diferentes formatos para almacenar datos estructurados en cadenas, como pares clave-valor, listas y JSON. Explica que la lectura de esta información implica extraer y comprender los datos almacenados para su procesamiento. También describe métodos como la manipulación de cadenas, conversiones y bucles para leer la información estructurada contenida en cadenas.
Introducción a Tipos de Datos Abstractos (TDA)
Este documento introduce los tipos de datos abstractos (TDA), los cuales son conjuntos de datos u objetos asociados con operaciones. Un TDA provee una interfaz para realizar operaciones de manera abstracta sin importar su implementación. Un TDA especifica un conjunto de objetos, operaciones y su comportamiento semántico para describirlas sin ambigüedad. Finalmente, el documento declara que el primer paso para usar un TDA es declarar la colección de objetos y operaciones sin necesidad de conocer su implementación.
Archivos Binarios vs Archivos de Texto
Las trasparencias que presentaremos hoy se centran en una comparativa esencial en el mundo de la informática: archivos binarios y archivos de texto. Ambos tipos de archivos son fundamentales en el almacenamiento y procesamiento de datos, pero ¿cuál es la opción más adecuada para cada situación?
En esta presentación, exploraremos las diferencias fundamentales entre archivos binarios y archivos de texto, y analizaremos las ventajas y desventajas de cada uno. Los participantes obtendrán una comprensión sólida de cuándo y por qué elegir uno sobre el otro, así como consejos prácticos para tomar decisiones informadas en su trabajo con datos y programación.
DEFINICION DE CADENAS O STRINGS
En C, una cadena es un array de caracteres que termina en un carácter nulo '\0' para indicar el final de la cadena. Las cadenas en C se definen como arrays de caracteres que contienen la cadena seguida de un carácter nulo agregado automáticamente por el compilador. La longitud de una cadena depende del número de caracteres antes del carácter nulo.
Declaración e inicialización de variables de tipo cadena
En el mundo de la programación, las variables de tipo cadena (también conocidas como "strings") desempeñan un papel fundamental. Estas variables nos permiten almacenar y manipular texto, lo que resulta esencial en el desarrollo de aplicaciones y programas. En estas transparencias, exploraremos en detalle cómo declarar y inicializar variables de tipo cadena en diversos lenguajes de programación, así como las mejores prácticas para su uso.
Conversion de Strings
¿Alguna vez te has preguntado cómo transformar y manipular cadenas de texto de manera efectiva en la programación? Las conversiones de strings son una habilidad esencial para cualquier desarrollador, y estas transparentes te llevarán a un fascinante viaje por el mundo de la manipulación de cadenas.Nuestra serie de transparencias sobre la "Conversión de Strings" tiene como objetivo brindar una comprensión profunda y práctica de los conceptos clave relacionados con las cadenas de texto en la programación. Exploraremos diversas técnicas y estrategias para convertir, modificar y analizar cadenas de texto de manera eficiente.
Comparacion de arreglos Strings
Las cadenas de texto (Strings) son elementos fundamentales en la programación y se utilizan en una variedad de aplicaciones, desde el procesamiento de texto hasta la manipulación de datos. En esta presentación, exploraremos diferentes enfoques para comparar arreglos de cadenas en el contexto de la programación. A lo largo de estas diapositivas, analizaremos métodos, consideraciones y ejemplos prácticos para ayudar a los desarrolladores a tomar decisiones informadas al comparar cadenas en sus proyectos.
Cadenas y/o strings
Las "Cadenas y/o Strings como Parámetros de Funciones" son una inmersión profunda en el fascinante mundo de la programación de cadenas de texto. Estas trasparencias están diseñadas para proporcionar a los desarrolladores, tanto principiantes como experimentados, una comprensión completa de cómo trabajar con cadenas y cómo utilizarlas de manera eficiente como parámetros en funciones.
Asignacion
En el mundo de la programación, las cadenas de texto o "strings" desempeñan un papel fundamental. Son utilizadas para almacenar y manipular información textual, desde nombres y direcciones hasta mensajes y contenido web. Esta presentación se sumergirá en el fascinante mundo de las cadenas de texto, centrándose en la asignación de datos de tipo string y la gestión de variables de tipo string.
Acceso en tipos de datos abstractos
Las trasparencias sobre ofrecen una visión completa y detallada sobre uno de los conceptos fundamentales en programación y diseño de software. Este tema es esencial para cualquier desarrollador que busque comprender cómo trabajar con tipos de datos abstractos y cómo acceder a sus miembros de manera efectiva.
Arreglo Orden Seleccion
El documento describe el algoritmo de ordenación por selección. Este algoritmo divide la lista en dos subconjuntos, uno ordenado y otro no ordenado, y en cada iteración encuentra el elemento mínimo/máximo en la parte no ordenada y lo coloca al principio de la lista ordenada. Aunque es sencillo de implementar, tiene una complejidad cuadrática y no es eficiente para listas grandes, por lo que se prefiere usar otros algoritmos como QuickSort o MergeSort para listas más largas.
Algoritmos de Busqueda
Las transparencias sobre "Algoritmos de Búsqueda" en programación brindan una visión fundamental de las técnicas empleadas para encontrar elementos en conjuntos de datos, un concepto esencial en la resolución de problemas.
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Las transparencias sobre "Quick Sort" en programación proporcionan una visión general de uno de los algoritmos de ordenación más eficientes y ampliamente utilizados. Estas transparencias explican cómo funciona el algoritmo, destacando su enfoque en la estrategia de "dividir y conquistar".
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- 2. Algoritmo de búsqueda exhaustiva o también conocido como algoritmo de fuerza bruta, es aquel que explora todas las posibles combinaciones para dar solución a un problema, con la finalidad de saber si satisface o no a la solución de cualquier problema planteado. La búsqueda por fuerza bruta es sencilla de implementar y, siempre que exista, encuentra una solución. Sin embargo, su coste de ejecución es proporcional al número de soluciones candidatas, el cual es exponencialmente proporcional al tamaño del problema.
- 3. Ejemplo Un ejemplo de búsqueda por fuerza bruta, en este caso para solucionar el problema de las ocho reinas (posicionar ocho reinas en el tablero de ajedrez de forma que ninguna de ellas ataque al resto), consistiría en examinar todas las combinaciones de posición para las 8 reinas (en total 64! /56! = 178.462.987.637.760 posiciones diferentes), comprobando en cada una de ellas si las reinas se atacan mutuamente.
- 4. La solución de fuerza bruta es simplemente calcular la distancia total para cada ruta posible y luego seleccionar la más corta. Esto no es particularmente eficiente porque es posible eliminar muchas rutas posibles a través de algoritmos inteligentes. La complejidad temporal de la fuerza bruta es O(m n ) , que a veces se escribe como O(n*m) . Entonces, si tuviéramos que buscar una cadena de "n" caracteres en una cadena de "m" caracteres usando fuerza bruta, nos llevaría n * m intentos.