Algoritmos y Estructuras de Datos - Dominar Programación Eficiente

Contenidos explorados en detalle

Este curso profundiza en los fundamentos de algoritmos y estructuras de datos, esenciales para el desarrollo de software eficiente. Se cubren estructuras como listas, pilas, colas, árboles y grafos, junto con algoritmos de búsqueda, ordenación y recorrido. Se analizan técnicas de programación dinámica y divide y vencerás para resolver problemas complejos. También se exploran estructuras de datos avanzadas como tablas hash y árboles balanceados (AVL, B-Trees). El curso incluye análisis de complejidad algorítmica (Big-O) para evaluar rendimiento. Se trabajan flujos de datos, registros y archivos, con énfasis en manipulación mediante C++ (ifstream, ofstream, fstream).

• Dominar estructuras de datos fundamentales y su implementación
• Desarrollar habilidades para diseñar algoritmos óptimos

Público objetivo de este PDF

Dirigido a estudiantes de informática, ingeniería de software y desarrolladores que buscan fortalecer sus bases teórico-prácticas. Ideal para programadores junior que necesitan entender cómo seleccionar estructuras de datos adecuadas para distintos escenarios. También beneficia a profesionales que preparan entrevistas técnicas, ya que cubre preguntas frecuentes en procesos de selección de grandes tecnológicas. No se requieren conocimientos avanzados, pero se recomienda familiaridad con lógica de programación y sintaxis básica de C++ o lenguajes similares.

Ejemplos prácticos y aplicaciones reales

Los grafos se usan en sistemas de navegación como Google Maps para calcular rutas óptimas. Las tablas hash implementan cachés de alta velocidad en bases de datos. Amazon utiliza árboles B para indexar millones de productos. Un caso práctico muestra cómo Twitter emplea colas prioritarias para ordenar tweets en timelines. Se incluye un ejercicio de implementación de autocompletado (como el de Google) usando tries y búsqueda prefix.

Sectores de aplicación profesional

• Fintech : Optimización de transacciones en tiempo real usando árboles rojo-negro. Ejemplo: algoritmos de matching en bolsas de valores.
• Bioinformática : Alineamiento de secuencias genéticas con programación dinámica. Ejemplo: herramienta BLAST para comparar ADN.
• Videojuegos : Pathfinding con algoritmos A* en mundos abiertos. Ejemplo: NPCs inteligentes en Assassin's Creed.

Novedad 2025 : Crecimiento del 40% en demanda de expertos en algoritmos cuánticos para criptografía post-quántica.

Guía de términos importantes

• Big-O : Notación que describe el límite superior de complejidad de un algoritmo en tiempo/espacio.
• Árbol AVL : Estructura autobalanceada donde las alturas de subárboles difieren máximo en 1.
• DFS : Algoritmo de búsqueda en profundidad que explora ramas completas antes de retroceder.
• Heap : Árbol binario completo que satisface la propiedad de heap (máximo/mínimo en la raíz).
• Hash Collision : Cuando dos claves distintas generan el mismo índice en tabla hash.
• Pivot (Quicksort) : Elemento seleccionado para dividir el array en particiones.
• Greedy Algorithm : Toma decisiones localmente óptimas en cada paso.
• fstream : Clase C++ para manejo de archivos (lectura/escritura binaria o texto).
• Backtracking : Técnica que prueba soluciones parciales y deshace pasos inválidos.
• Dijkstra : Algoritmo para encontrar caminos más cortos en grafos ponderados.

Respuestas a preguntas frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre array y lista enlazada?
Los arrays permiten acceso aleatorio (O(1)) pero tamaño fijo. Las listas enlazadas tienen inserción/eliminación eficiente (O(1)) pero acceso secuencial (O(n)). Arrays son mejores para búsquedas frecuentes, listas para modificaciones dinámicas.

¿Cuándo usar tabla hash vs árbol binario?
Tablas hash ofrecen O(1) promedio para búsquedas pero sin orden. Árboles (ej. AVL) garantizan O(log n) y mantienen datos ordenados. Use hash para caches, árboles para rangos o datos ordenados.

¿Qué lenguaje es mejor para aprender estructuras de datos?
C++/Java permiten gestión manual de memoria y son estándar en competencias. Python es más simple pero oculta detalles de implementación. Recomendamos empezar con C++ para fundamentos sólidos.

¿Cómo mejorar en resolver problemas algorítmicos?
Practicar patrones comunes (two pointers, sliding window), analizar soluciones óptimas en LeetCode, y participar en coding challenges (Codeforces). Dominar 20-30 problemas clave cubre el 80% de casos.

¿Vale la pena memorizar algoritmos?
No memorice, entienda patrones. Por ejemplo, muchos problemas usan divide y vencerás (merge sort, quicksort). Aprenda a derivar soluciones desde principios fundamentales.

Ejercicios aplicados y estudios de caso

Proyecto 1: Sistema de recomendación basado en grafos. Pasos: 1) Modelar relaciones usuario-producto como grafo ponderado. 2) Implementar PageRank para relevancia. 3) Aplicar Dijkstra para recomendaciones "similares". 4) Optimizar con estructuras de datos concurrentes.

Proyecto 2: Compresor de archivos con Huffman Coding. Pasos: 1) Analizar frecuencia de caracteres. 2) Construir árbol de Huffman. 3) Generar códigos binarios. 4) Implementar serialización/deserialización usando fstream. Caso real: formato ZIP.