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Subject code : 71902019
Este tema introduce el concepto de la algoritmia desde un enfoque histórico y propone un contexto de estudio y los requisitos aconsejables para un buen aprovechamiento del texto.
Este tema está dedicado al estudio de algunas estructuras de datos avanzadas, en concreto: los grafos, los montículos y las tablas hash. Tanto los grafos como los montículos se utilizarán como estructuras fundamentales en algunos esquemas algorítmicos que se verán posteriormente.
El principal objetivo de este tema con respecto a los grafos y los montículos, es que el lector sea capaz de utilizarlos de forma adecuada y eficiente en los esquemas algorítmicos en los que sean necesarios. Para ello, debe entender sus fundamentos y conocer las operaciones básicas. Con respecto a las tablas hash, aunque su estudio y aplicación se limita a este capítulo, se pretende que el lector comprenda su utilidad y conozca las principales funciones hash y de resolución de colisiones asociadas a esta estructura de datos.
El principal objetivo de este tema es presentar el esquema voraz y los tipos de problemas más representativos que es capaz de resolver.
El esquema voraz (greedy algorithms) se aplica a problemas de optimización en los que la solución se puede construir paso a paso sin necesidad de reconsiderar decisiones ya tomada.
Este tema describe la estrategia de Divide y Vencerás, que es una técnica algorítmica que se basa en la descomposición de un problema en subproblemas de su mismo tipo, lo que permite disminuir la complejidad y en algunos casos, paralelizar la resolución de los mismos.
En este tema se presenta el esquema de Vuelta Atrás o retroceso. Este esquema se aplica a problemas en los que sólo podemos recurrir a una búsqueda exhaustiva, recorriendo el espacio de todas las posibles soluciones hasta que encontremos una de ellas o hasta que hayamos explorado todas las opciones, concluyendo así que no existe la solución buscada.
Este tema describe el esquema de ramificación y poda que se emplea en aquellos problemas en los que el objetivo es la optimización de uno o más criterios en la solución alcanzada.