T3 - Algoritmos de ordenación (J) Flashcards

1
Q

Definición de Algoritmo

A

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)

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2
Q

Definición de Complejidad algorítmica o computacional

A

La cantidad de recursos que necesita un algoritmo para resolver un problema. Para esto se usa la notación O(n).

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3
Q

Que describe la BIG O Notation

A

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.

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4
Q

¿Para que vale la técnica de Divide y vencerás?

A

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.

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5
Q

¿Para que vale la técnica Voraces (Greedy)?

A

Toman decisiones que parecen ser óptimas en cada paso con la esperanza de que estas decisiones locales lleven a una solución global óptima: Kruskal

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6
Q

¿Para que vale la técnica de Probabilísticos?

A

Utilizan la aleatoriedad para tomar decisiones durante la ejecución:
-MonteCarlo
- Las vegas
- Sherwood

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7
Q

¿Para que vale la técnica de Backtracking?

A

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.

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8
Q

¿Para que vale la técnica de Ramificación y poda?

A

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

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9
Q

¿Para que vale la técnica de Programación dinámica?

A

Enfoque para resolver problemas complejos dividiéndolos en subproblemas más simples y almacenando los resultados de los subproblemas para evitar cálculos redundantes.

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