Algoritmos y Técnicas de Búsqueda

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.

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.

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.

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.