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Questions and Answers
¿Cuál de los siguientes algoritmos requiere que la lista esté ordenada para funcionar correctamente?
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¿Qué algoritmo se basa en la estrategia de 'divide y vencerás' para ordenar listas?
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¿Cuál de los siguientes algoritmos es un ejemplo de programación dinámica?
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En el contexto de algoritmos codiciosos, ¿qué problema representa un ejemplo clásico?
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¿Qué tipo de algoritmo intenta encontrar una solución óptima a través de pruebas exhaustivas en un espacio de solución?
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¿Cuál de los siguientes algoritmos es característico de la búsqueda de caminos en grafos?
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¿Qué afirmación describe mejor el funcionamiento de la recursión en los algoritmos?
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¿Cuál de los siguientes es un ejemplo de algoritmo de Machine Learning?
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Study Notes
Tipos de Algoritmos
-
Algoritmos de Búsqueda
- Búsqueda Lineal: Revisa cada elemento uno por uno.
- Búsqueda Binaria: Divide y conquista; requiere lista ordenada.
-
Algoritmos de Ordenamiento
- Ordenamiento por Burbuja: Intercambia elementos adyacentes si están en el orden incorrecto.
- Ordenamiento por Selección: Selecciona el elemento más pequeño y lo coloca al inicio repetidamente.
- Ordenamiento por Inserción: Inserta elementos en su posición correcta en una lista ya ordenada.
- Quicksort: Divide la lista en sublistas, ordena recursivamente.
- Mergesort: Divide la lista en partes iguales, luego combina las listas ordenadas.
-
Algoritmos de Recursión
- Llama a sí mismo con un conjunto de parámetros más reducido.
- Ejemplos: Factorial, Fibonacci, búsqueda en árboles.
-
Algoritmos Greedy (Codiciosos)
- Toman decisiones óptimas localmente con la esperanza de encontrar una solución global óptima.
- Ejemplo: Problema del cambio de moneda, problema de la mochila.
-
Algoritmos de Programación Dinámica
- Resuelven problemas dividiéndolos en subproblemas más simples y almacenando sus soluciones.
- Ejemplos: Problema de la mochila, cadenas de edición.
-
Algoritmos de Grafos
- Dijkstra: Encuentra el camino más corto desde un nodo fuente a otros nodos.
- Kruskal: Encuentra el árbol de expansión mínima en un grafo.
- Prim: Similar a Kruskal, pero construye el árbol de expansión mínima de manera diferente.
-
Algoritmos de Fuerza Bruta
- Probar todas las combinaciones posibles para encontrar la solución.
- Efectivo en problemas pequeños pero ineficiente en problemas grandes.
-
Algoritmos Heurísticos
- Proporcionan soluciones aproximadas en un tiempo razonable.
- Utilizados cuando los algoritmos exactos son impracticables.
-
Algoritmos de Machine Learning
- Algoritmos que permiten a las máquinas aprender de datos.
- Ejemplos: Regresión lineal, árboles de decisión, redes neuronales.
Tipos de Algoritmos
-
Algoritmos de Búsqueda
- Búsqueda Lineal: Examina cada elemento uno a uno, ideal para listas no ordenadas.
- Búsqueda Binaria: Utiliza el enfoque "divide y vencerás"; requiere que la lista esté ordenada para funcionar.
-
Algoritmos de Ordenamiento
- Ordenamiento por Burbuja: Compara y intercambia elementos adyacentes hasta ordenar la lista.
- Ordenamiento por Selección: Encuentra el elemento más pequeño y lo coloca al inicio, repitiendo este proceso.
- Ordenamiento por Inserción: Coloca cada elemento en su posición correcta dentro de una lista ya ordenada.
- Quicksort: Divide la lista en sublistas y ordena cada una de manera recursiva.
- Mergesort: Divide la lista en partes iguales y luego combina las listas ordenadas.
-
Algoritmos de Recursión
- Consiste en llamar a la misma función con parámetros más pequeños; utilizado en cálculos como el factorial y la secuencia de Fibonacci.
-
Algoritmos Greedy (Codiciosos)
- Toman decisiones que parecen óptimas en el momento, buscando una solución global efectiva; ejemplos incluyen el problema del cambio y el problema de la mochila.
-
Algoritmos de Programación Dinámica
- Abordan problemas complejos dividiéndolos en subproblemas más simples, almacenando soluciones previas para evitar cálculos redundantes; comunes en el problema de la mochila y cadenas de edición.
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Algoritmos de Grafos
- Algoritmo de Dijkstra: Calcula el camino más corto desde un nodo fuente a otros nodos en un grafo.
- Algoritmo de Kruskal: Encuentra el árbol de expansión mínima en un grafo, seleccionando los bordes más cortos.
- Algoritmo de Prim: Similar a Kruskal, pero construye el árbol de expansión mínima de manera diferente.
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Algoritmos de Fuerza Bruta
- Evalúan todas las posibles combinaciones para encontrar soluciones; efectivos en conjuntos de datos pequeños, pero ineficaces en problemas grandes debido a su complejidad.
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Algoritmos Heurísticos
- Ofrecen soluciones aproximadas que son factibles en términos de tiempo y recursos; útiles en situaciones donde los algoritmos exactos son demasiado lentos o complejos.
-
Algoritmos de Machine Learning
- Permiten a las máquinas aprender patrones de datos; incluyen técnicas como la regresión lineal, árboles de decisión y redes neuronales.
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Description
Explora los diferentes tipos de algoritmos, incluyendo búsqueda, ordenamiento, recursión y algoritmos codiciosos. Aprenderás sobre técnicas específicas como búsqueda lineal y binaria, así como métodos de ordenamiento como burbuja y mergesort. Este cuestionario es ideal para estudiantes de informática y entusiastas de la programación.
