Clase 4 de 52 • Curso de Algoritmos Avanzados: Grafos y Árboles
Contenido del curso
Grafos y Árboles: Estructuras de Datos Avanzadas
Estructuras de Datos: Introducción a Árboles y Sus Propiedades
Recursión: Concepto y Aplicaciones Prácticas con Ejemplos
Aplicaciones Prácticas de Grafos en Tecnología e Industria
Representación de Grafos: Matriz y Lista de Adyacencia
Búsqueda en Profundidad (DFS) en Árboles y Grafos
Implementación de DFS recursivo para búsqueda en árboles
Búsqueda en Profundidad (DFS) para Grafos: Enfoque Iterativo y Recursivo
Recorridos y Profundidad en Árboles Binarios y Enearios
Suma de Caminos en Árboles Binarios
Suma de Números de Raíz a Hoja en Árboles
Playground: Sum Root to Leaf Numbers
Implementación de Algoritmo DFS en Árboles Binarios con Golang
Resolución del Problema de Número de Islas con DFS
Conteo de Islas en Matrices con DFS
Playground: Number of Islands
Implementación de "Número de Islas" con Recursión en Python
Ejercicios Prácticos de Búsqueda en Profundidad (DFS)
Algoritmos de Búsqueda en Profundidad (DFS) en Problemas Comunes
Algoritmo BFS: Recorrido en Anchura de Grafos y Árboles
Implementación de BFS en Árboles usando Python
Movimiento mínimo de caballo en ajedrez infinito
Resolviendo el Problema Mínimo de Movimiento del Caballo en Ajedrez
Playground: Minimum Knights Moves
Resolución de Problemas de Caballos de Ajedrez con BFS en Python
Propagación de Plagas en Cultivos: Cálculo de Días para Contagio Total
Resolución de Rotting Oranges usando BFS
Playground: Rotting Oranges
Propagación de Plagas en Matrices usando BFS en Java
Construcción de Puentes Cortos entre Islas en Matrices Binarias
Resolución del Problema Shortest Bridge con DFS y BFS
Playground: Shortest Bridge Between Islands
Búsqueda del camino más corto entre islas usando BFS en Python
Búsqueda en anchura: Ejercicios prácticos y aplicaciones
Ejercicios avanzados de búsqueda en anchura (BFS) en programación
Algoritmo Backtracking: Solución de Problemas Complejos
Combinaciones de Letras en Números Telefónicos
Combinaciones de Letras a partir de un Número de Teléfono
Generación de combinaciones de letras con teclados numéricos en C++
Playground: Letter Combinations of a Phone Number
Generación de Direcciones IP Válidas a partir de Cadenas Numéricas
Generación de IPs válidas con backtracking en C++
Playground: Restore IP Addresses
Búsqueda de Palabras en Matrices: Solución y Complejidad
Búsqueda de Palabras en Matrices usando Backtracking y DFS
Playgrund: Word Search
Implementación de búsqueda de palabras en matrices con DFS en JavaScript
Resolución del problema de las n reinas en ajedrez
Ejercicios de Backtracking: Combinaciones y Permutaciones
Combinaciones y Permutaciones con Backtracking
Los grafos son una fascinante estructura de datos que ofrece una manera única de modelar y describir la realidad. Permiten representar la relación entre diferentes entidades, sean estas objetos, personas o productos. Su valor radica en que no se limitan a relaciones simples, sino que pueden representar dependencias complejas y conexiones variadas. Este concepto resulta fundamental en multitud de aplicaciones dentro de la industria, especialmente en áreas tecnológicas.
Los grafos son esenciales en el diseño y funcionamiento de las redes de computación. Desde la capa más básica del modelo OSI, conforman la infraestructura que permite la interacción de computadoras y dispositivos en la nube. Los componentes físicos, los routers y servidores, se conectan formando redes que son, en esencia, grafos. Su diseño inteligente optimiza el flujo de datos en estas redes.
En las redes sociales, los grafos representan la interacción entre usuarios. Cuando una persona sigue a otra, se crea un vínculo o conexión. Estos grafos, que pueden ser unidireccionales o bidireccionales, son el núcleo sobre el cual se desarrollan las plataformas sociales modernas.
La inteligencia artificial, especialmente las redes neuronales, también hace uso intensivo de grafos. Asimismo, los sistemas de recomendación, como los que sugieren productos complementarios durante una compra, emplean grafos para identificar patrones en las relaciones entre distintos productos y usuarios.
Aplicaciones como Google Maps y Waze utilizan grafos para encontrar el camino más eficiente entre dos o más puntos. Estos mapas no solo consideran la distancia, sino también factores como el tiempo, el tráfico y otros parámetros que influyen en la decisión del mejor camino a seguir. Aquí, el usuario también se convierte en un nodo dentro de este grafo de ubicaciones.
En el desarrollo web, el DOM (Document Object Model) es otro ejemplo de utilización de grafos. La organización y la jerarquía de los elementos en una página web son representadas de manera gráfica.
Cada decisión que tomamos puede ser vista como una parte de un grafo. Al elegir un camino, ya sea en la vida o en una ruta durante un viaje, cada decisión conlleva un conjunto de opciones, creando nuevas realidades. Esto refleja cómo los grafos pueden ser utilizados para mapear decisiones y predicciones en diversos contextos.
Comprender los grafos y su aplicación práctica no solo nos ayuda a resolver problemas complejos, sino que también nos abre un mundo de posibilidades en nuestros trabajos y proyectos. Al profundizar en su estudio, estarás mejor preparado para proponer soluciones innovadoras y eficientes en el ámbito profesional.
En definitiva, los grafos son ubicuos y formidables, y entenderlos contribuye al crecimiento personal y profesional en el mundo de la tecnología y más allá.
