Algoritmos y sus Características

Study Notes

A set of instructions used to solve a specific problem or perform a particular task
Well-defined procedure that takes some input and produces a corresponding output

Recursive: Divide the problem into smaller sub-problems, solving each recursively
Dynamic: Break down the problem into smaller sub-problems, solving each only once
Greedy: Make the optimal choice at each step, hoping it will lead to a global optimum
Backtracking: Explore all possible solutions, backtracking when a dead end is reached

Time Complexity: Measure of the time taken to execute an algorithm (e.g., O(n), O(n^2), O(log n))
Space Complexity: Measure of the memory used by an algorithm (e.g., O(n), O(1))

Divide and Conquer: Break down the problem into smaller sub-problems, solving each recursively
Dynamic Programming: Break down the problem into smaller sub-problems, solving each only once
Greedy Method: Make the optimal choice at each step, hoping it will lead to a global optimum

Sorting: Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort, Quick Sort
Searching: Linear Search, Binary Search
Graph Algorithms: Dijkstra's Algorithm, Bellman-Ford Algorithm, Floyd-Warshall Algorithm

Un conjunto de instrucciones utilizadas para resolver un problema específico o realizar una tarea particular
Procedimiento bien definido que toma algunos datos de entrada y produce una salida correspondiente

Finitez: Los algoritmos deben terminar después de un número finito de pasos
Definitud: Cada paso del algoritmo debe estar precisamente definido
Efectividad: Los algoritmos deben ser factibles de implementar
Generalidad: Los algoritmos deben ser aplicables a una amplia gama de entradas

Recursivos: Dividen el problema en sub-problemas más pequeños, resolviendo cada uno recursivamente
Dinámicos: Dividen el problema en sub-problemas más pequeños, resolviendo cada uno solo una vez
Avariciosos: Toman la opción óptima en cada paso, con la esperanza de que conduzca a una óptima global
Retroalimentación: Exploran todas las soluciones posibles, retrocediendo cuando se alcanza un callejón sin salida

Complejidad Temporal: Medida del tiempo tomado para ejecutar un algoritmo (p. ej., O(n), O(n^2), O(log n))
Complejidad Espacial: Medida de la memoria utilizada por un algoritmo (p. ej., O(n), O(1))

Divide y Vence: Divide el problema en sub-problemas más pequeños, resolviendo cada uno recursivamente
Programación Dinámica: Divide el problema en sub-problemas más pequeños, resolviendo cada uno solo una vez
Método Avaricioso: Toma la opción óptima en cada paso, con la esperanza de que conduzca a una óptima global

Ordenamiento: Ordenamiento de Burbuja, Selección, Inserción, Mezcla, Rápido
Búsqueda: Búsqueda Lineal, Búsqueda Binaria
Algoritmos de Grafos: Algoritmo de Dijkstra, Algoritmo de Bellman-Ford, Algoritmo de Floyd-Warshall

Océano Subterráneo: Europa tiene una corteza de hielo gruesa que cubre un océano global, que se cree que está en contacto con el interior rocoso de la luna. Esto podría proporcionar la energía y nutrientes necesarios para que la vida exista.
Energía Química: El calentamiento tidal causado por la gravedad de Júpiter podría proveer una fuente de energía química para que la vida prospere.
Agua y Compuestos Orgánicos: Se cree que el océano subterráneo de Europa contiene agua y compuestos orgánicos, que son bloques de construcción esenciales para la vida.
Entorno Habitado: La combinación de agua líquida, energía química y compuestos orgánicos crea un entorno habitable, aumentando la posibilidad de que exista vida.

Misión Europa Clipper de la NASA: Programada para lanzarse en la década de 2020, esta misión Orbitará a Júpiter y realizará múltiples sobrevuelos de Europa para recopilar datos sobre su océano subterráneo y habitabilidad potencial.
Misión JUICE de la ESA: Programada para lanzarse en 2022, la sonda espacial Júpiter Icy Moons Explorer (JUICE) explorará los satélites helados de Júpiter, incluyendo Europa, para estudiar su habitabilidad y potencial para la vida.
Lander y Penetradores: Misiones futuras podrían involucrar aterrizar en la superficie de Europa o penetrar la corteza de hielo para muestrear directamente el océano subterráneo y buscar señales de vida.
Búsqueda In Situ de Vida: Las misiones futuras podrían enfocarse en buscar señales de vida en el lugar, como biosignaturas, en el océano subterráneo de Europa en lugar de confiar en la detección remota o muestreo.