Recorrido de grafos
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Este documento describe dos algoritmos para recorrer grafos: la búsqueda en anchura, que explora todos los vecinos de un nodo antes de pasar al siguiente nivel, y la búsqueda en profundidad, que expande completamente cada rama antes de moverse a la siguiente.
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busqueda a profundidad dsf
El documento describe el algoritmo de búsqueda en profundidad (DFS) para recorrer grafos. DFS explora todos los nodos en un camino de manera recurrente antes de moverse a otros caminos, expandiendo cada nodo completamente. El pseudocódigo y ejemplos ilustran cómo DFS visita los nodos de izquierda a derecha y cómo regresa (backtracking) cuando ya no quedan más nodos en un camino.
Cátedra de Grafos
Este documento define y explica los conceptos básicos de los grafos, incluyendo los tipos de grafos (dirigidos y no dirigidos), sus representaciones (matriz de adyacencia y lista de adyacencia), y las ventajas y desventajas de cada representación. Explica que un grafo consta de un conjunto de vértices y aristas, y que puede representarse algebraicamente como G=(V,E). También describe las características específicas de los grafos dirigidos y no dirigidos, así como las formas de representar los costos asociados
Recorrido de grafos 2da parte
Este documento describe dos métodos para recorrer un grafo: recorrido en amplitud y recorrido en profundidad. El recorrido en amplitud visita primero todos los nodos adyacentes al nodo inicial antes de pasar a los nodos más alejados, mientras que el recorrido en profundidad se aleja lo más posible del nodo inicial a través de caminos cada vez más largos antes de retroceder. Ambos métodos generan un árbol de expansión que representa el orden en que se visitan los nodos.
Catedra grafos
Este documento proporciona una introducción a la teoría de grafos. Explica que un grafo consiste en un conjunto de nodos y aristas que conectan pares de nodos. Hay dos tipos de grafos: dirigidos y no dirigidos. También describe formas de representar grafos como matrices de adyacencia y listas de adyacencia, y analiza las ventajas y desventajas de cada método.
Recorrido de Grafos
Este documento describe dos técnicas para recorrer un grafo: recorrido en profundidad (DFS) y recorrido en anchura (BFS). El DFS busca los caminos más largos primero mientras que el BFS visita los nodos por niveles de distancia desde el nodo inicial. Se proveen ejemplos y pseudocódigo para implementar DFS y BFS usando una cola y marcando vértices visitados.
Arboles con raiz
El documento define un árbol con raíz como un conjunto A y una relación T en A tal que existe una única trayectoria desde la raíz vo hacia cualquier otro vértice, pero no existe una trayectoria de vo a sí mismo. Se explica cómo diseñar un árbol con raíz asignando niveles a los vértices y cómo se relacionan los conceptos de padre, hijo, hermano y descendiente. También se definen propiedades como que un árbol no tiene ciclos, solo existe una raíz y cada vértice distinto de la raí
Busquedas ia
Este documento describe diferentes métodos de búsqueda ciega en inteligencia artificial, incluyendo búsqueda en amplitud, profundidad y no determinista. Explica que la búsqueda en amplitud explora sistemáticamente todos los nodos de un árbol de manera uniforme, mientras que la búsqueda en profundidad expande recursivamente cada rama hasta su final. La búsqueda no determinista puede dar múltiples resultados para una entrada dada.
busqueda a profundida
El documento describe el algoritmo de búsqueda en profundidad (DFS) para recorrer grafos. DFS explora todos los nodos de un grafo de forma ordenada pero no uniforme, expandiendo completamente cada camino antes de moverse al siguiente. Cuando ya no hay más nodos en un camino, retrocede y explora los nodos hermanos. Incluye ejemplos y pseudocódigo de DFS así como enlaces a recursos adicionales.
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Cuadro comparativo
Este documento compara tres tipos de búsqueda: búsqueda en amplitud, búsqueda en profundidad y búsqueda bidireccional. La búsqueda en amplitud explora todos los nodos de un nivel antes de pasar al siguiente. La búsqueda en profundidad explora una sola rama hasta alcanzar una solución o un límite de profundidad. La búsqueda bidireccional realiza búsquedas simultáneas desde el nodo inicial y objetivo, encontrando una solución cuando ambas se encuentran.
Recorridos
El documento describe dos algoritmos para recorrer grafos: el recorrido por amplitud o anchura (BFS) y el recorrido por profundidad (DFS). BFS explora todos los vecinos de un nodo antes de pasar al siguiente nivel, mientras que DFS explora completamente un camino antes de moverse a otros nodos. Ambos métodos permiten recorrer sistemáticamente todos los nodos de un grafo o árbol.
Recorrido de grafos 1ra parte
Los árboles son estructuras jerárquicas no lineales utilizadas para representar información de manera organizada. Existen dos tipos principales de recorridos de grafos: por anchura y por profundidad. El recorrido por anchura visita todos los nodos adyacentes a un nodo antes de pasar al siguiente nivel, mientras que el recorrido por profundidad explora tan profundo como sea posible por cada rama antes de expandir otras ramas.
Recorrido de grafos
Este documento describe dos tipos de recorridos de grafos: recorrido en profundidad y recorrido en anchura. El recorrido en profundidad visita los nodos descendientes de cada nodo lo más profundo posible antes de moverse a los nodos vecinos. El recorrido en anchura visita primero todos los nodos vecinos de cada nodo antes de pasar a los nodos más alejados. Ambos métodos deben visitar todos los nodos del grafo.
Cuadro comparativo inteligencia artificial
Este documento presenta un cuadro comparativo de diferentes tipos de búsquedas en inteligencia artificial, incluyendo búsquedas sin información del dominio, búsquedas informadas con heurísticas como A*, búsqueda en grafos, búsqueda con adversario usando el método minimax y poda, y explica conceptos clave como factores de ramificación y profundidad máxima del árbol de búsqueda.
Arbol
Este documento describe los conceptos básicos de los árboles y su aplicación en la búsqueda de datos. Explica que un árbol es una estructura de datos formada por nodos conectados que imita la forma de un árbol natural. Luego, detalla algoritmos como la búsqueda en anchura y profundidad para recorrer un árbol de forma ordenada y encontrar un dato específico. Finalmente, presenta un ejemplo de código en Mathematica para implementar estas búsquedas en un k-árbol.
Arbol
Este documento describe los conceptos básicos de los árboles y los algoritmos de búsqueda en árboles. Explica que un árbol es una estructura de datos formada por nodos conectados, con un nodo raíz y nodos hijos. También describe los algoritmos de búsqueda en anchura y profundidad para recorrer los nodos de un árbol y encontrar un elemento objetivo. Finalmente, presenta un ejemplo de código en Mathematica para implementar estas búsquedas en un k-árbol.
Búsquedas básicas
Este documento describe tres tipos básicos de búsquedas: búsqueda por profundidad, que sigue cada camino hasta su mayor profundidad antes de moverse al siguiente; búsqueda por anchura, que empieza examinando todos los nodos de un nivel y luego amplía a los siguientes niveles; y búsqueda heurística, que usa funciones intuitivas para seleccionar el nodo más prometedor a explorar.
Tipos de búsqueda en campos de estados
Las técnicas de búsqueda en campos de estados incluyen búsqueda ciega y búsqueda heurística. La búsqueda ciega explora sistemáticamente los estados sin información sobre su proximidad a la solución, mientras que la búsqueda heurística guía la exploración usando conocimiento sobre cuán cerca están los estados de la solución. Algunos métodos de búsqueda ciega son la búsqueda en amplitud, profundidad y profundidad progresiva, mientras que la b
Exposicion de estructuras discretas
Este documento proporciona información sobre árboles enraizados y algoritmos de recorrido de árboles. Explica conceptos clave como nodos, raíces, padres, hijos y subárboles. También describe los algoritmos de recorrido BFS y DFS, indicando que BFS visita nodos por niveles mientras que DFS explora el camino de máxima profundidad primero.
Cuadro comparativo de ia
Este documento describe tres tipos de búsqueda en grafos: amplitud, profundidad y general. La búsqueda en amplitud recorre todos los nodos de un nivel antes de pasar al siguiente. La búsqueda en profundidad explora una rama del grafo de forma recursiva hasta alcanzar cierto límite de profundidad. La búsqueda general utiliza algoritmos de agenda para navegar de forma autónoma a través del grafo.
Recorrido de grafos 1ra parte
Este documento describe los conceptos de árbol y recorrido de grafos. Define un árbol como una estructura jerárquica con nodos, donde uno es la raíz y los demás forman subárboles. Explica los tipos de recorrido pre-orden, en anchura y en profundidad para visitar los vértices y aristas de un grafo de manera sistemática.
Problemas
El documento habla sobre la complejidad computacional. Explica que existen problemas decidibles e indecidibles, y que los problemas decidibles pueden ser tratables o intratables. Finalmente, clasifica los problemas computacionales en las clases P, NP y NP-completos según su complejidad.
Grafos
Este documento presenta ejemplos de grafos y matrices de adyacencia. Incluye dos grafos no dirigidos y sus respectivas matrices de adyacencia, así como dos grafos dirigidos y sus matrices. También explica cómo construir listas y vectores de adyacencia para diferentes grafos.
Representacion de grafos
El documento describe diferentes formas de representar grafos, incluyendo matrices de adyacencia, listas de adyacencia y arreglos de lista de adyacencia. Un grafo consta de un conjunto de vértices y aristas que pueden ser dirigidas o no. Estas estructuras se pueden representar visualmente o mediante matrices y listas.
Informe insercion
Este documento analiza el algoritmo de ordenamiento por inserción. Explica que este algoritmo ordena elementos de una lista de forma iterativa, manteniendo una sublista ordenada e insertando elementos uno a uno en la posición correcta para mantener el orden. Discute las ventajas y desventajas de este algoritmo, su complejidad de O(n2) en el peor caso, y lo compara con otros algoritmos de ordenamiento como burbuja, quicksort y heapsort.
Cuadro
El documento presenta un cuadro comparativo de varios algoritmos de ordenamiento, incluyendo su funcionamiento, orden de complejidad y complejidad de tiempo-espacio. Algunos de los algoritmos descritos son el ordenamiento por inserción, ordenamiento de burbuja, ordenamiento de burbuja bidireccional, quicksort, shellsort y heapsort.
Codigos hanoi
El documento presenta dos implementaciones diferentes de la torre de Hanoi: una recursiva y otra iterativa. La implementación recursiva usa la función hanoi() para mover los discos de una torre a otra de forma recursiva. La implementación iterativa almacena el estado de cada movimiento en pilas y realiza los movimientos de forma iterativa usando bucles while.
Informe analisis de algoritmos
El documento describe diferentes métodos de búsqueda y ordenamiento de datos, incluyendo búsqueda lineal, binaria, en textos, árboles de búsqueda y búsqueda por transformación de claves (hashing). Se centra en el método de plegamiento para funciones hash, explicando sus ventajas, desventajas y cómo manejar colisiones. También cubre otros métodos hash como truncamiento, aritmética modular y mitad del cuadrado.
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.
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- 1. Recorrido de Grafos • Alumno: Juan Monsalve C. • Profesora: Pilar Pardo H. • Asignatura: Análisis de algoritmos.
- 2. Recorrido de grafos Búsqueda en anchura Búsqueda en anchura es un algoritmo para recorrer o buscar elementos en un grafo. Intuitivamente, se comienza en la raíz (eligiendo algún nodo como elemento raíz en el caso de un grafo) y se exploran todos los vecinos de este nodo. A continuación para cada uno de los vecinos se exploran sus respectivos vecinos adyacentes, y así hasta que se recorra todo el árbol.
- 3. Recorrido de grafos Búsqueda en profundidad Una Búsqueda en profundidad es un algoritmo que permite recorrer todos los nodos de un grafo o árbol de manera ordenada, pero no uniforme. Su funcionamiento consiste en ir expandiendo todos y cada uno de los nodos que va localizando, de forma recurrente, en un camino concreto. Cuando ya no quedan más nodos que visitar en dicho camino, regresa (Backtracking), de modo que repite el mismo proceso con cada uno de los hermanos del nodo ya procesado.