Questions and Answers
¿Cuál es la complejidad temporal de la búsqueda lineal?
¿Qué característica debe tener una lista para utilizar la búsqueda binaria?
¿Cuál es una estructura de datos LIFO?
¿Cuál de las siguientes estructuras permite acceder a un elemento en O(1)?
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En la búsqueda en profundidad, ¿cuál es la técnica más común para su implementación?
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¿Qué estructura de datos se usa para el manejo de tareas y en programación concurrente?
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En un árbol binario, ¿cuántos hijos puede tener cada nodo máximo?
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¿Cuál es el propósito principal de la búsqueda en anchura?
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Study Notes
Algoritmos
Técnicas De Busca
-
Búsqueda Lineal
- Examina cada elemento en una lista secuencialmente.
- Eficaz para listas pequeñas o no ordenadas.
- Complejidad temporal: O(n).
-
Búsqueda Binaria
- Requiere que la lista esté ordenada.
- Divide la lista en mitades y descarta una parte.
- Complejidad temporal: O(log n).
-
Búsqueda en Profundidad (Depth-First Search)
- Explora tan profundo como sea posible antes de retroceder.
- Usada en grafos y árboles.
- Puede implementarse con recursión o pila.
-
Búsqueda en Anchura (Breadth-First Search)
- Explora todos los nodos de un nivel antes de pasar al siguiente.
- Utiliza cola para almacenamiento.
- Útil en problemas de caminos mínimos.
Estructuras De Datos
-
Arreglos (Arrays)
- Colección de elementos del mismo tipo almacenados en ubicaciones contiguas.
- Acceso rápido: O(1) para acceder a un índice.
-
Listas Enlazadas (Linked Lists)
- Compuesta por nodos que contienen datos y un puntero al siguiente nodo.
- Eficiente para inserciones y eliminaciones (O(1) si se tiene el puntero al nodo).
-
Pilas (Stacks)
- Estructura LIFO (Last In, First Out).
- Operaciones principales: push (insertar) y pop (eliminar).
- Usada en retroceso y gestión de funciones.
-
Colas (Queues)
- Estructura FIFO (First In, First Out).
- Operaciones principales: enqueue (insertar) y dequeue (eliminar).
- Usada en programación concurrente y manejo de tareas.
-
Tablas Hash (Hash Tables)
- Almacena pares clave-valor para acceso rápido.
- Utiliza una función hash para indexar datos.
- Complejidad promedio de búsqueda, inserción y eliminación: O(1).
-
Árboles (Trees)
- Estructura jerárquica de nodos.
- Árbol Binario: cada nodo tiene hasta dos hijos.
- Árbol de Búsqueda Binaria: nodos ordenados para facilitar búsquedas.
-
Grafos (Graphs)
- Conjunto de nodos (vértices) conectados por aristas.
- Puede ser dirigido o no dirigido.
- Representación común: listas de adyacencia o matrices de adyacencia.
Técnicas De Búsqueda
-
Búsqueda Lineal:
- Revisa cada elemento en una lista secuencialmente.
- Ideal para listas pequeñas o desordenadas.
- Complejidad temporal de O(n).
-
Búsqueda Binaria:
- Solo funciona en listas previamente ordenadas.
- Divide la lista en mitades, descartando partes.
- Complejidad temporal de O(log n).
-
Búsqueda en Profundidad (Depth-First Search):
- Explora lo más profundo posible en un grafo o árbol antes de retroceder.
- Se puede implementar de manera recursiva o utilizando una pila.
-
Búsqueda en Anchura (Breadth-First Search):
- Examina todos los nodos de un nivel antes de pasar al siguiente.
- Utiliza una cola para gestionar el almacenamiento de nodos.
- Eficaz en la resolución de problemas de caminos mínimos.
Estructuras De Datos
-
Arreglos (Arrays):
- Colección de elementos del mismo tipo en ubicaciones contiguas.
- Permiten acceso rápido con complejidad O(1) a cada índice.
-
Listas Enlazadas (Linked Lists):
- Conformadas por nodos que tienen datos y un puntero al siguiente nodo.
- Son eficientes para inserciones y eliminaciones, manteniendo O(1) si se posee el puntero al nodo correcto.
-
Pilas (Stacks):
- Siguen el principio LIFO (Last In, First Out).
- Sus operaciones básicas son push (insertar) y pop (eliminar).
- Utilizadas en retroceso y gestión de funciones.
-
Colas (Queues):
- Operan con el modelo FIFO (First In, First Out).
- Las operaciones fundamentales son enqueue (insertar) y dequeue (eliminar).
- Comúnmente usadas en programación concurrente y manejo de tareas.
-
Tablas Hash (Hash Tables):
- Almacenan datos en pares clave-valor para acceso eficiente.
- Usan funciones hash para indexar los datos.
- Tienen complejidad promedio de O(1) para búsqueda, inserción y eliminación.
-
Árboles (Trees):
- Estructura jerárquica compuesta por nodos.
- Incluyen árboles binarios, donde cada nodo puede tener hasta dos hijos.
- Los árboles de búsqueda binaria organizan nodos de forma que faciliquen la búsqueda.
-
Grafos (Graphs):
- Compuestos de nodos (vértices) conectados por aristas.
- Pueden ser dirigidos (con dirección) o no dirigidos.
- Representaciones comunes incluyen listas de adyacencia o matrices de adyacencia.
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Description
Este cuestionario evalúa tu comprensión sobre diversas técnicas de búsqueda, incluyendo búsqueda lineal, binaria, en profundidad y en anchura. Además, se abarcan conceptos sobre estructuras de datos como arreglos y listas enlazadas. Pon a prueba tus conocimientos y habilidades en algoritmos y estructuras de control.