B2-T3 Tipos abstractos y Estructuras de datos.TAD y Algoritmos

Question 1

¿Qué es una Estructura de datos ?

Answer 1

Una forma de organizar los datos para que puedan usarse de manera eficiente.

Question 2

Estructuras de datos primitivos

Answer 2

son estructuras de datos básicas proporcionadas por los lenguajes de programación para representar valores únicos: números enteros, números de punto flotante, caracteres y valores booleanos.

Question 3

Estructuras de datos abstractas

Answer 3

son estructuras de datos de nivel superior que se construyen utilizando tipos de datos primitivos y proporcionan operaciones más complejas y especializadas.

Question 4

Algoritmo

Answer 4

Un conjunto de instrucciones paso a paso para resolver un problema específico.

Question 5

Complejidad temporal

Answer 5

Una medida de la cantidad de tiempo que tarda un algoritmo en ejecutarse, dependiendo de la cantidad de datos en los que está trabajando el algoritmo.

Question 6

Complejidad espacial

Answer 6

Una medida de la cantidad de memoria que utiliza un algoritmo, dependiendo de la cantidad de datos en los que está trabajando el algoritmo.

Question 7

Big O Notation

Answer 7

Notación matemática que describe el comportamiento límite de una función cuando el argumento tiende hacia un valor particular o infinito. Se utiliza para describir la complejidad temporal de un algoritmo.

Question 8

Recursión

Answer 8

Una técnica de programación donde una función se llama a sí misma.

Question 9

Divide y Vencerás

Answer 9

Un método para resolver problemas complejos dividiéndolos en subproblemas más pequeños y manejables, resolviendo los subproblemas y combinando las soluciones. A menudo utiliza las recursividad.

Question 10

Fuerza Bruta

Answer 10

De manera sencilla y directa, el algoritmo consiste en probar todas las soluciones posibles y luego elegir la mejor.

Question 11

BubbleSort( Ordenamiento de la burbuja)

Answer 11

Algoritmo estable. Funciona revisando cada elemento de la lista que va a ser ordenada con el siguiente, intercambiándolos de posición si están en el orden equivocado. Revisar varias veces toda la lista hasta que no se necesiten más intercambios.

Question 12

Complejidad temporal del BubbleSort

Answer 12

O(n²)

Question 13

CocktailSort (Ordenamiento de la Burbuja bidireccional)

Answer 13

Algoritmo estable. Mejora del BubbleSort. Ordena al mismo tiempo por los dos extremos del vector de manera que tras la primera iteración, tanto el menor como el mayor elemento estarán en sus posiciones finales, reduciendo el número de comparaciones finales.

Question 14

Complejidad temporal del CocktailSort

Answer 14

O(n²)

Question 15

Selection Sort (Ordenamiento por selección)

Answer 15

Algoritmo inestable. Revisa cada elemento de la lista hasta encontrar el valor más bajo, lo SELECCIONA y lo mueve el valor más bajo al frente de la parte no ordenada de la lista. Repasa la matriz nuevamente tantas veces como valores haya en la lista.

Question 16

Complejidad temporal de Selection Sort

Answer 16

O(n²)

Question 17

Insertion Sort (Ordenamiento por Insercion)

Answer 17

Algoritmo estable. Utiliza una parte de la matriz para contener los valores ordenados y la otra parte de la matriz para contener los valores que aún no están ordenados.
El algoritmo toma un valor a la vez de la parte no ordenada de la matriz y lo coloca en el lugar correcto en la parte ordenada de la matriz, hasta que la matriz esté ordenada.

Question 18

Complejidad temporal de Insertion Sort

Answer 18

O(n²)

Question 19

Binary Insertion Sort (Ordenación por inserción binaria)

Answer 19

Mejora del algoritmo de ordenamiento por inserción. Partiendo de una lista ya ordenada( la primera sería el primer elemento de la lista), se van introduciendo por búsquedas binarias elementos a la misma.

Question 20

Quicksort

Answer 20

Algoritmo inestable. Toma una matriz de valores, elige uno de los valores como elemento ‘pivote’ y mueve los otros valores para que los valores más bajos estén a la izquierda del elemento pivote y los valores más altos a la derecha de él.

Question 21

Complejidad temporal Quicksort

Answer 21

Promedio: O(n log n),
peor caso: O(n²)

Question 22

Counting sort (Ordenamiento por cuentas)

Answer 22

Algoritmo estable. No comparativo. Ordena una matriz contando el número de veces que ocurre cada valor. Solo funciona con números enteros no negativos. Counting Sort es rápido cuando el rango de valores posibles k es menor que el número de valores n.

Question 23

Complejidad temporal Counting sort

Answer 23

O(n+k)

Question 24

Bucket sort o Bin Sort (Ordenamiento por casilleros)

Answer 24

Algoritmo estable. No comparativo. Distribuye todos los elementos a ordenar entre un número finito de casilleros. Cada casillero solo puede contener los elementos que cumplan unas determinadas condiciones, las cuales deben ser excluyentes entre sí. Luego cada casillero se ordena utilizando otro algoritmo o se llama recursivamente al método, para finalmente devolver los casilleros concatenados por orden.

Question 25

Complejidad temporal Bucket sort

Answer 25

O(n)

Question 26

Postman’s sort (algoritmo del cartero)

Answer 26

Variante del Bucket sort utilizada cuando los elementos a ordenar disponen de varias claves y/o subclaves, las cuales se utilizan para hacer varios ordenamientos sucesivos.

Question 27

Complejidad temporal Postman’s sort

Answer 27

O(cn) siendo c el número de claves que se utilizan para clasificar.

Question 28

Radix Sort (Ordenamiento Radix)

Answer 28

Algoritmo estable. El algoritmo ordena una matriz por dígitos individuales, comenzando con el dígito menos significativo (el que está más a la derecha).
Utiliza la base creando 10 depósitos (o contenedores) diferentes correspondientes al dígito que está enfocado, luego se vuelven a colocar en la matriz antes de pasar al siguiente dígito.
Es un algoritmo no comparativo que solo funciona con números enteros no negativos.

Question 29

Complejidad temporal Radix Sort

Answer 29

O(n⋅k)

Question 30

Cuando un algoritmo es estable?

Answer 30

Es un algoritmo que:
- mantiene el orden de los elementos con el mismo valor antes y después de la clasificación.
- mantiene el orden relativo que tenían originalmente los elementos con claves iguales.

Question 31

Merge Sort (Ordenamiento por mezcla)

Answer 31

Algoritmo estable. Utiliza la técnica de divide y vencerás. Ordenamiento por mezcla. Ordena una matriz dividiéndola primero en matrices más pequeñas y luego reconstruyendo la matriz de la manera correcta para que esté ordenada.

Question 32

Complejidad temporal de Merge Sort

Answer 32

O(n log n)

Question 33

Binary tree sort (Ordenamiento con ábol binario)

Answer 33

El ordenamiento con árbol binario es un algoritmo de ordenamiento, el cual ordena sus elementos haciendo uso de un árbol binario de búsqueda. Se basa en ir construyendo poco a poco el árbol binario introduciendo cada uno de los elementos, los cuales quedarán ya ordenados. Después, se obtiene la lista de los elementos ordenados recorriendo el árbol en inorden.

Question 34

Complejidad temporal Binary tree sort

Answer 34

O(n log n)

Question 35

Algoritmo de búsqueda lineal

Answer 35

El algoritmo de búsqueda lineal busca en una matriz y devuelve el índice del valor que busca. Si llega al final de la matriz y no encuentra el valor, devuelve -1 para indicar que no se encontró el valor.

Question 36

Complejidad temporal de algoritmo de búsqueda lineal

Answer 36

O(n)

Question 37

Algoritmo de búsqueda binaria

Answer 37

También conocida, como búsqueda de intervalo medio​ o búsqueda logarítmica, es un algoritmo de búsqueda que encuentra la posición de un valor en un lista ordenada.
Compara el valor con el elemento en el medio del array, si no son iguales, la mitad en la cual el valor no puede estar es eliminada y la búsqueda continúa en la mitad restante hasta que el valor se encuentre.

Question 38

Complejidad temporal del algoritmo búsqueda binaria

Answer 38

O(log2n)
en el peor de los casos es O(log n)

Question 39

HeapSort (Ordenamiento por montículos)

Answer 39

Algoritmo no estable, no recursivo. Consiste en almacenar todos los elementos del vector a ordenar en un montículo (heap), y luego extraer el nodo que queda como nodo raíz del montículo (cima) en sucesivas iteraciones obteniendo el conjunto ordenado.

Question 40

Complejidad temporal de HeapSort

Answer 40

O(nlogn)

Question 41

Listas enlazadas