https://github.com/camilocsoto/algoritmos
Educational repo where is explained algorithms with python
https://github.com/camilocsoto/algoritmos
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Educational repo where is explained algorithms with python
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/camilocsoto/algoritmos
- Owner: camilocsoto
- Created: 2025-02-11T19:54:34.000Z (9 months ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-02-28T18:53:26.000Z (8 months ago)
- Last Synced: 2025-06-10T17:54:10.165Z (5 months ago)
- Language: Python
- Size: 8.79 KB
- Stars: 0
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- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: readme.md
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README
### Algoritmos de Recorrido (Traversal)
Ejemplos: Recorrer listas, matrices (arrays bidimensionales), o estructuras como árboles (aunque estos últimos son más avanzados).
Aplicación: Sumar elementos de una lista, encontrar el máximo/mínimo en una matriz, etc.
### Algoritmos de Fuerza Bruta (Brute Force)
Resuelven problemas probando todas las soluciones posibles.
Ejemplo: Verificar todas las combinaciones de un candado numérico de 3 dígitos.
### Algoritmos Matemáticos Básicos
Ejemplos:
Calcular el máximo común divisor (algoritmo de Euclides).
Verificar si un número es primo.
Generar la secuencia de Fibonacci.
### Algoritmos de Validación
Verifican si ciertas condiciones se cumplen.
Ejemplos:
Validar si una cadena es un palíndromo.
Verificar si los paréntesis en una expresión están balanceados (usando una pila/stack).
### Algoritmos de Divide y Vencerás (Divide and Conquer)
Dividen el problema en subproblemas más pequeños.
Ejemplo: Merge Sort (ordenamiento), Búsqueda binaria (ya visto en búsqueda).
### Algoritmos Greedy (Voraces)
Toman decisiones locales óptimas en cada paso.
Ejemplo: El problema del cambio mínimo (usar monedas de mayor valor primero).
### Algoritmos de Grafos (Básicos)
Aunque son más avanzados, algunos conceptos simples pueden introducirse:
Búsqueda en anchura (BFS) y búsqueda en profundidad (DFS) para recorrer grafos o árboles.
Algoritmos para encontrar caminos simples.
### Algoritmos de Manipulación de Cadenas
Ejemplos:
Contar la frecuencia de caracteres en una cadena.
Encontrar subcadenas o anagramas.
### Algoritmos de Ordenamiento Adicionales
Además de los básicos (Bubble Sort, Insertion Sort), hay otros como:
Selection Sort
Merge Sort (Divide y Vencerás)
Quick Sort (aunque su implementación recursiva puede ser un reto inicial).
### Algoritmos de Eficiencia (Análisis de Complejidad)
Aprender a medir la complejidad temporal (Big O) de tus algoritmos, aunque sea de forma intuitiva.