Algoritmos

1. Algoritmos

2. Definiciones de Algoritmos • Es un procedimiento computacionalbien definido que toma algún valor, o un conjunto de valores, comoentraday produce algún valor, o un conjunto de valores, como salida. • Es unasecuencia de pasoscomputacionales paratransformarla entrada en la salida. • Es una herramientapara solucionar un problema computacional bien especificado. 1

3. Estratégia: Dividir para gobernar Dividir el problema en subproblemas En la resolución de un problema complejo, se divide en varios sub problemas y seguidamente se vuelven a dividir los sub problemas en otros mas sencillos, hasta que puedan implementarse en el computador. 1

4. Diseño top-down Se entiende como diseño descendente ( Top-Down / Norte-Sur ) o diseño modular: El proceso de ruptura del problema en cada etapa se llama refinamiento sucesivo. • Cada problema se resuelve mediante un modulo (subprograma) y tiene un solo punto de entrada y un solo punto de salida. • Un programa bien diseñado consta de un programa principal (modulo de nivel mas alto) que llama a subprogramas (módulos de nivel mas bajo), que a su vez pueden llamar otros subprogramas. • Los programas que se estructuran de esta forma, se dicen que tienen diseño modular y el método de romper el programa en modos pequeños se llama programación modular. 1

5. Definición formal del problema de búsqueda Entrada: • secuencia de n números <a1, a2,..,an> • Un número b Salida: • un entero i, tal que b == ai (igual) • 0 si b != ai, para i = 1,...,n Ejemplo instancia: Entrada: <5, 6, 9, 12> y 9 Salida: 3 1

6. Definición formal del problema de ordenamiento Entrada: • secuencia de n números <a1, a2,..,an> Salida: • Una permutación <a'1, a'2,..,a'n> reordenamiento de la secuencia, tal que: a'1 < a'2 < ... < a'n Ejemplo instancia: Entrada: <5,3,1,6,0> Salida: <0,1,3,5,6> 1

7. Definición formal del problema cálculo del factorial Entrada: Número entero n Salida: Número entero fac(n) tal que: 0 si n < 0 1 si n == 0 1 si n == 1 n * fac(n-1) si n > 1 Ejemplo instancia: Entrada: 3 Salida: 6 fac(n) 1

8. Definición formal del problema máximo común divisor Entrada: Números enteros m,n Salida: Número entero mcd(n) tal que: n si m%n == 0 mcd(n, m%n) si m%n > 0 Ejemplo instancia: Entrada: 105, 6 Salida: 3 mcd(n) 1

9. Algoritmos de Búsqueda

10. Algoritmos de Búsqueda Definición:Son algoritmos para encontrar un dato dentro de una estructura o arreglo - Se ha desarrollado un conjunto de algoritmos de búsqueda que varían en complejidad, eficiencia y tamaño del dominio de búsqueda. - Si se conoce por anticipado en qué tipo de “orden” inicial se encuentran los datos, es posible elegir un algoritmo que sea más adecuado. 1

11. Tipos de Búsqueda - Búsqueda Secuencial. - Búsqueda Binaria. 1

12. I N F O M Á T I C A Índice resultado = 4 M M M M M Búsqueda Secuencial Consiste en ir comparando el elemento que se busca con cada elemento del arreglo hasta que se encuentra. 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1

13. for (i=0; i < LARGO; i++) if (a[i]==Elemento_buscado) printf(“Elemento encontrado en: %d\n”, i); Algoritmo Búsqueda Secuencial 1

14. 3 5 8 20 32 45 60 73 Resultado = 4 32 32 32 Búsqueda Binaria Los elementos del arreglo se encuentran ordenados y no están repetidos. En cada iteración el dominio de búsqueda se divide en 2. 0 1 2 3 4 5 6 7 1

15. tipo A[LARGO] Max=LARGO-1; min=0; Encontrado=0; while(min+1<max && !Encontrado){ Medio=(Max+min)/2 if (A[Medio]==Elemento){ printf(“Elemento Encontrado\n”); Encontrado=1; /*Fuerza la salida del ciclo*/ } if (A[Medio]<Elemento) Max=Medio; if (A[Medio]>Elemento) min=Medio; } Algoritmo Búsqueda Binaria 1

16. Algoritmo de Búsqueda Ejercicios: - Crear un programa que busque un caracter dentro de un vector. - Crear un programa que busque el número más pequeño en un vector. - Buscar un número seleccionado dentro de un arreglo ordenado. - Hacer lo mismo pero con una lista encadenada. 1

17. Algoritmos de Ordenamiento

18. Algoritmos de Ordenamiento Definición: • Son algoritmos que fueron realizados para ordenar un conjunto de datos. Los algoritmos varían según su facilidad de entendimiento, su eficiencia, cantidad de código necesario para implementarlos, complejidad, requisitos necesarios de los datos. 1

19. Algoritmos de Ordenamiento Tipos de Algoritmos: 1.- Ordenamiento Burbuja. 2.- Quick-Sort 1

20. 25 25 25 15 15 1 1 32 15 15 25 1 15 15 15 32 1 1 25 25 25 1 1 32 32 32 32 32 Ordenamiento Burbuja El algoritmo consiste en que los elementos más pesados se hundan y los más livianos salgan a flote. 1

21. for (i=Largo-1;i>0;i--) for (j=0;j<i;j++) if (A[j]>A[j+1]) Intercambiar(A[j],A[j+1]); Ordenamiento Burbuja • Algoritmo 1

22. Algoritmos de Ordenamiento Ejercicios: - Ordenar un conjunto de n enteros de menor a mayor. - Lo mismo pero en lista encadenada 1

23. tipo A[filas][columnas] for (i=0;i<filas;i++) for (j=0;j<columnas;j++) if (A[i][j]==elemento) printf(“Encontrado en: A[%d][%d]\n”,i,j); Búsqueda secuencial bidimensional por filas Algoritmo: 1

24. tipo A[filas][columnas] for (j=0;j<columnas;j++) for (i=0;i<filas;i++) if (A[i][j]==elemento) printf(“Encontrado en: A[%d][%d]\n”,i,j); Búsqueda secuencial bidimensional por columnas Algoritmo: 1

25. Stack o Pila Definición: • Una pila es una estructura de datos, a la cual se le puede ingresar o sacar elementos por un sólo lado. También se conoce como LIFO (Last In First Out). 1

26. Stack o Pila (cont.) Operaciones básicas: • Insertar: inserta un elemento en el tope de la pila. • Sacar: Saca un elemento del tope de la pila. • Tope: Muestra el elemento ubicado en el tope de la pila. • Vacía: Retorna verdadero si la pila está vacía. 1

27. Fila o cola Definición: • Una pila es una estructura de datos, a la cual se le puede ingresar elementos por un lado y retirar por el otro. También se conoce como FIFO (First In First Out).

28. Fila o cola (cont.) Operaciones básicas: • Insertar: inserta un elemento alfinal de la fila. • Sacar: Saca un elemento del inicio de la fila. • Vacía: Retorna verdadero si la pila está vacía.