Algoritmo dijkstraparte1
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El algoritmo de Dijkstra permite encontrar los caminos de mínimo costo desde un nodo a todos los demás nodos en un grafo dirigido con costos asociados a sus aristas. Primero se debe entender qué es un grafo dirigido y con costos, así como los conceptos de camino y costo de un camino. A continuación, el algoritmo de Dijkstra usa una receta para calcular de forma eficiente los caminos más baratos en el grafo.
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![Algoritmo de Dijsktra ,[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object],[object Object]](data:image/gif;base64,R0lGODlhAQABAIAAAAAAAP///yH5BAEAAAAALAAAAAABAAEAAAIBRAA7)
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Dijkstra
El algoritmo de Dijkstra determina el camino más corto entre un vértice origen y los demás vértices de un grafo. Explora todos los caminos posibles para encontrar los más cortos, deteniéndose una vez que obtiene el camino más corto a cada vértice. Tiene aplicaciones como el enrutamiento de paquetes en redes, la extracción de características en imágenes y el reconocimiento de lenguaje hablado.
Algoritmo de dijkstra
El algoritmo de Dijkstra determina el camino más corto desde un vértice origen al resto de vértices en un grafo mediante la exploración progresiva de todos los caminos más cortos posibles desde dicho vértice origen, deteniéndose una vez obtenidos todos los caminos más cortos entre el vértice origen y cada uno de los demás vértices del grafo.
Algoritmo De Dijkstra
El algoritmo de Dijkstra es un algoritmo para encontrar el camino más corto entre un vértice origen y los demás vértices en un grafo. Usa una estructura de cola de prioridad para seleccionar el nodo no visitado con menor distancia acumulada de forma recurrente hasta cubrir todos los nodos. Tiene una complejidad de O(v2) sin cola de prioridad y O((E+V)logV) usándola. Se usa comúnmente en rutas de enrutamiento de redes.
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.
Diferencia entre algoritmo de path finding y algoritmo de dijkstra
Un algoritmo de path finding traza rutas óptimas en grafos para planificar trayectorias, mientras que el algoritmo de Dijkstra encuentra la ruta más corta en grafos ponderados realizando iteraciones desde el nodo origen y marcando el camino de menor coste, aunque es lento para grafos grandes. El algoritmo A* mejora a Dijkstra usando heurísticas para aproximarse más rápido al objetivo.
Análisis de algoritmos
El algoritmo de Dijkstra determina el camino más corto entre un vértice origen y los demás vértices de un grafo. Calcula de forma iterativa las distancias mínimas desde el vértice origen explorando todos los caminos posibles. Tiene una complejidad de O(V^2) o O((E+V)logV) dependiendo de si se usa o no cola de prioridad. Se implementa comúnmente en GPS y tarjetas gráficas para cálculo de rutas.
Algoritmo de dijkstra
Este 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 funciona evaluando de forma iterativa el vértice adyacente más cercano al origen, calculando la distancia a los otros vértices a través de ese vértice, hasta alcanzar el destino. También define los conceptos básicos de grafo, sus representaciones y que el algoritmo solo funciona para grafos con pesos no negativos en las aristas.
Algoritmo prim
El algoritmo de Prim es un algoritmo para encontrar un árbol recubridor mínimo en un grafo conexo y no dirigido. Funciona marcando un nodo inicial y seleccionando la arista de menor valor entre nodos marcados y no marcados, repitiendo el proceso hasta marcar todos los nodos. Se usa comúnmente para implementar redes de cables y postes con el menor costo de recursos posible.
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Bellman ford(jueves)
El algoritmo de Bellman-Ford encuentra el camino más corto en un grafo dirigido ponderado, incluso si algunas aristas tienen peso negativo. Fue desarrollado por Bellman, End y Ford y tiene complejidad NP-completa. Calcula iterativamente las distancias desde cada nodo al objetivo aplicando relajación de aristas, hasta que no haya más mejoras o se detecte un ciclo de peso negativo.
Floyd Warshall (Real Problem)
El documento describe el algoritmo de Floyd-Warshall para encontrar el camino más corto entre todos los pares de nodos en un grafo. Se aplica al problema de una empresa con 7 bodegas distribuidoras de aguacate que desea saber el costo mínimo de transporte entre cada par de bodegas. El algoritmo toma como entrada una matriz de adyacencia y mantiene una matriz actualizada con las distancias mínimas entre nodos, resultando en una matriz final con los caminos más cortos. La complejidad del algoritmo es O(N3) donde N es el número de nod
Caminhos Mínimos: Dijkstra e Floyd-Warshall
Otimização e Implementação dos Algoritmos de Caminhos Mínimos: Dijkstra e Floyd-Warshall.
Este trabalho obteve a primeira colocação na 1ª Competição de Caminhos Mínimos do DECOM/UFOP.
Floyd-Warshall
Este algoritmo encuentra el camino mínimo entre dos vértices pasando por un vértice intermedio usando el algoritmo de Floyd-Warshall. Calcula el camino más corto entre cada par de vértices iterativamente considerando cada vértice como intermedio.
Algoritmo de dijkstra final
El algoritmo de Dijkstra determina el camino más corto desde un vértice origen. Selecciona el nodo no visitado con menor distancia acumulada, suma la distancia acumulada a la distancia de las aristas adyacentes, y marca el nodo como visitado, repitiendo hasta visitar todos los nodos. Tiene una complejidad de O(n^2) ya que cada nodo es visitado una vez y comparado con los demás.
Floyd
Este documento describe el algoritmo de Floyd para encontrar las rutas más cortas entre todos los pares de vértices en un grafo dirigido con pesos. Explica cómo representar el grafo como una matriz de adyacencia y aplicar el algoritmo de Floyd iterativamente para actualizar la matriz y encontrar las distancias más cortas entre todos los pares de vértices. También describe cómo paralelizar el algoritmo dividiendo la matriz entre procesos y agregando comunicaciones para intercambiar datos durante las iteraciones.
Clausura transitiva de un grafo dirigido
Este documento describe la clausura transitiva de un grafo dirigido. Explica que la clausura transitiva es la relación binaria más pequeña que contiene todos los pares de la relación original y es transitiva. También define la clausura transitiva de un grafo como el grafo que contiene un camino entre cualquier par de vértices, y presenta un algoritmo de O(n3) para encontrarla usando programación dinámica y matrices de adyacencia.
Ejemplo 1 de floyd warshall
Este documento fue creado con el objetivo de mostrar un ejemplo de cómo calcular la distancia más corta entre países usando el algoritmo de Floyd-Warshall.
Algoritmo de Kosaraju
O documento descreve o algoritmo de Kosaraju para encontrar componentes fortemente conexos em um grafo. O algoritmo realiza uma DFS no grafo original e em seu transposto, empilhando os vértices visitados. Uma segunda DFS nos vértices empilhados encontra os componentes.
Algoritmo de Floyd-Warshall
O documento apresenta o algoritmo de Floyd-Warshall para encontrar o menor caminho entre todos os pares de vértices de um grafo orientado e ponderado. O algoritmo utiliza programação dinâmica para calcular uma matriz contendo as distâncias mínimas entre todos os pares de vértices. Sua complexidade é de O(n3) onde n é o número de vértices do grafo.
Algoritmo de kruskal
El algoritmo de Kruskal es un ejemplo de algoritmo ``tacaño" ya que en cada iteración elige la opción mas económica disponible (es decir, la arista de costo mínimo).
Caminhos Mínimos - Algoritmo de Dijkstra
O documento descreve como encontrar o caminho mínimo entre duas cidades em um grafo usando o algoritmo de Dijkstra. O algoritmo iterativamente encontra os vértices mais próximos de um vértice inicial e mantém os caminhos mínimos conhecidos em uma estrutura de dados.
5.3 arbol de expansión minima algoritmo de prim
El documento describe el algoritmo de Prim para encontrar el árbol de expansión mínima en una red. El algoritmo comienza conectando un nodo a su vecino más cercano, luego iterativamente conecta el nodo no conectado más cercano al árbol existente, hasta que todos los nodos estén conectados en un árbol sin ciclos y de costo mínimo total.
Algoritmos de kruskal y prim
Este documento describe los algoritmos de Kruskal y Prim para encontrar el árbol de expansión mínima en un grafo. El algoritmo de Kruskal ordena las aristas de menor a mayor peso y las va agregando siempre que no formen ciclos. El algoritmo de Prim comienza con un vértice y va agregando aristas de peso mínimo que conecten vértices dentro y fuera del árbol en construcción.
El problema de la ruta mas corta
1. El documento describe el problema de encontrar la ruta más corta en una red entre dos nodos, donde cada arco tiene asociado un costo. 2. Presenta un ejemplo de encontrar la ruta más corta en una red entre los nodos O y T usando el algoritmo de Dijkstra. 3. Explica que este algoritmo iterativamente etiqueta los nodos para encontrar la solución óptima de menor costo total.
FEEDBACK DE LA ESTRUCTURA CURRICULAR- 2024.pdf
José Luis Jiménez Rodríguez
Junio 2024.
“La pedagogía es la metodología de la educación. Constituye una problemática de medios y fines, y en esa problemática estudia las situaciones educativas, las selecciona y luego organiza y asegura su explotación situacional”. Louis Not. 1993.
Examen de Selectividad. Geografía junio 2024 (Convocatoria Ordinaria). UCLM
Examen de Selectividad de la EvAU de Geografía de junio de 2023 en Castilla La Mancha. UCLM . (Convocatoria ordinaria)
Más información en el Blog de Geografía de Juan Martín Martín
http://blogdegeografiadejuan.blogspot.com/
Este documento presenta un examen de geografía para el Acceso a la universidad (EVAU). Consta de cuatro secciones. La primera sección ofrece tres ejercicios prácticos sobre paisajes, mapas o hábitats. La segunda sección contiene preguntas teóricas sobre unidades de relieve, transporte o demografía. La tercera sección pide definir conceptos geográficos. La cuarta sección implica identificar elementos geográficos en un mapa. El examen evalúa conocimientos fundamentales de geografía.
Planificación Ejemplo con la metodología TPACK
Ejemplo de una planificación tradicional, convertida a una planificación con tpack y usando los verbos de la taxonomía de bloom
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