B2-T3 (Segunda parte) Algoritmos de ordenación Flashcards
Definición de Algoritmo
Conjunto de reglas que- aplicado sistemáticamente a unos datos de entrada apropiados, resuelven un problema en un número finito de pasos elementales (debe de terminar)
Defiición de Complejidad algorítmica o computacional
la cantidad de recursos que necesita un algoritmo para resolver un problema. Para esto se usa la notación O(n)
Que describe la BIG O Notation
forma matemática de describir el rendimiento de un algoritmo ,especialmente en términos de tiempo de ejecución o uso de espacio en función del tamaño de la entrada.
¿Para que vale la técnica de Divide y vencerás?
Resuelve un problema dividiéndolo en subproblemas más pequeños y manejables- resolviendo estos subproblemas de forma recursiva y luego combinando las soluciones de los subproblemas para obtener la solución del problema original.
¿Para que vale la técnica Voraces (Greedy)?
Toman decisiones que parecen ser óptimas en cada paso con la esperanza de que estas decisiones locales lleven a una solución global óptima: Kruskal
¿Para que vale la técnica de Probabilísticos?
Utilizan la aleatoriedad para tomar decisiones durante la ejecución:
-MonteCarlo
- Las vegas
- Sherwood
¿Para que vale la técnica de Backtracking?
explora todas las posibles soluciones a un problema. Retrocede (backtrack) cuando se encuentra que una solución parcial no puede llevar a una solución completa válida.
¿Para que vale la técnica de Ramificación y poda?
Técnica para resolver problemas de optimización que explora el espacio de soluciones mediante la división en subespacios (ramificación) y descarta (poda) aquellos que no pueden llevar a una solución óptima
¿Para que vale la técnica de Programación dinámica?
Enfoque para resolver problemas complejos dividiéndolos en subproblemas más simples y almacenando los resultados de los subproblemas para evitar cálculos redundantes.
