- 1

Grafos y Árboles: Estructuras de Datos Avanzadas
06:48 - 2

Estructuras de Datos: Introducción a Árboles y Sus Propiedades
07:12 - 3

Recursión: Concepto y Aplicaciones Prácticas con Ejemplos
09:11 - 4

Aplicaciones Prácticas de Grafos en Tecnología e Industria
05:16 - 5
Representación de Grafos: Matriz y Lista de Adyacencia
01:02
Combinaciones de Letras en Números Telefónicos
Clase 37 de 52 • Curso de Algoritmos Avanzados: Grafos y Árboles
Contenido del curso
- 6

Búsqueda en Profundidad (DFS) en Árboles y Grafos
04:50 - 7

Implementación de DFS recursivo para búsqueda en árboles
12:10 - 8
Búsqueda en Profundidad (DFS) para Grafos: Enfoque Iterativo y Recursivo
01:27 - 9

Recorridos y Profundidad en Árboles Binarios y Enearios
07:09 - 10

Suma de Caminos en Árboles Binarios
02:05 - 11

Suma de Números de Raíz a Hoja en Árboles
07:32 - 12
Playground: Sum Root to Leaf Numbers
00:00 - 13

Implementación de Algoritmo DFS en Árboles Binarios con Golang
15:03 - 14

Resolución del Problema de Número de Islas con DFS
02:32 - 15

Conteo de Islas en Matrices con DFS
08:51 - 16
Playground: Number of Islands
00:00 - 17

Implementación de "Número de Islas" con Recursión en Python
10:18 - 18
Ejercicios Prácticos de Búsqueda en Profundidad (DFS)
02:22 - 19
Algoritmos de Búsqueda en Profundidad (DFS) en Problemas Comunes
06:19
- 20

Algoritmo BFS: Recorrido en Anchura de Grafos y Árboles
02:05 - 21

Implementación de BFS en Árboles usando Python
08:43 - 22

Movimiento mínimo de caballo en ajedrez infinito
02:55 - 23

Resolviendo el Problema Mínimo de Movimiento del Caballo en Ajedrez
08:11 - 24
Playground: Minimum Knights Moves
00:00 - 25

Resolución de Problemas de Caballos de Ajedrez con BFS en Python
17:49 - 26

Propagación de Plagas en Cultivos: Cálculo de Días para Contagio Total
03:50 - 27

Resolución de Rotting Oranges usando BFS
08:44 - 28
Playground: Rotting Oranges
00:00 - 29

Propagación de Plagas en Matrices usando BFS en Java
23:44 - 30

Construcción de Puentes Cortos entre Islas en Matrices Binarias
03:39 - 31

Resolución del Problema Shortest Bridge con DFS y BFS
07:36 - 32
Playground: Shortest Bridge Between Islands
00:00 - 33

Búsqueda del camino más corto entre islas usando BFS en Python
14:58 - 34
Búsqueda en anchura: Ejercicios prácticos y aplicaciones
03:41 - 35
Ejercicios avanzados de búsqueda en anchura (BFS) en programación
08:47
- 36

Algoritmo Backtracking: Solución de Problemas Complejos
04:21 - 37

Combinaciones de Letras en Números Telefónicos
01:52 - 38

Combinaciones de Letras a partir de un Número de Teléfono
09:20 - 39

Generación de combinaciones de letras con teclados numéricos en C++
14:08 - 40
Playground: Letter Combinations of a Phone Number
00:00 - 41

Generación de Direcciones IP Válidas a partir de Cadenas Numéricas
03:51 - 42

Generación de IPs válidas con backtracking en C++
28:17 - 43
Playground: Restore IP Addresses
00:00 - 44

Búsqueda de Palabras en Matrices: Solución y Complejidad
02:55 - 45

Búsqueda de Palabras en Matrices usando Backtracking y DFS
08:31 - 46
Playgrund: Word Search
00:00 - 47

Implementación de búsqueda de palabras en matrices con DFS en JavaScript
18:19 - 48
Resolución del problema de las n reinas en ajedrez
01:08 - 49
Ejercicios de Backtracking: Combinaciones y Permutaciones
01:05 - 50
Combinaciones y Permutaciones con Backtracking
02:14
¿Qué son las combinaciones de letras de un número de teléfono?
Las combinaciones de letras de un número de teléfono son un problema clásico de programación que se centra en generar todas las posibles combinaciones de letras que un número telefónico podría representar en un teclado tradicional de teléfono. Este desafío implica tomar una cadena de dígitos del 2 al 9 y devolver todas las combinaciones posibles en cualquier orden según las letras asignadas a cada botón.
¿Cómo funciona la asignación de letras a números?
En los antiguos teléfonos de botones, cada número del 2 al 9 tenía asociadas una serie de letras específicas. La asignación típica es:
- 2: A, B, C
- 3: D, E, F
- 4: G, H, I
- 5: J, K, L
- 6: M, N, O
- 7: P, Q, R, S
- 8: T, U, V
- 9: W, X, Y, Z
Es importante recordar que los números 1 y 0 no tienen letras asociadas a ellos. Estos detalles son esenciales para abordar el problema correctamente.
¿Cómo se puede resolver el problema de combinaciones?
Resolviendo este problema, primero se debe visualizar como un reto de generación de combinaciones de letras a partir de una cadena de dígitos. La idea es entender que cada dígito puede representar varias letras, y se busca formar todas las posibles palabras o secuencias de letras que se pueden construir con estos.
Ejemplo de entrada y salida
Supongamos que el número de entrada es "23". Las combinaciones posibles de letras se obtendrían al considerar todas las combinaciones individuales de las letras del 2 (A, B, C) con las letras del 3 (D, E, F):
- AD
- AE
- AF
- BD
- BE
- BF
- CD
- CE
- CF
Este es un ejercicio excelente para pensar en cómo se podrían usar estructuras de datos y algoritmos como recursividad o programación dinámica para generar estas combinaciones de manera eficiente.
¿Qué pasos seguir para intentar resolver el problema?
Para abordar este problema:
- Entender el mapeo: Asegúrate de comprender bien la asignación de letras a números.
- Generar combinaciones: Considera usar una función recursiva que construya las combinaciones letra por letra, agregando una letra de cada vez dependiendo del dígito.
- Considerar casos especiales: Presta atención a situaciones donde la cadena de entrada pueda contener un 1 o 0, que se deben ignorar.
- Optimización: Busca formas de optimizar tu algoritmo para manejar cadenas más largas de manera eficiente.
Prueba por ti mismo
Antes de lanzarte a programar, intenta resolver el problema en papel o usando un pseudocódigo. Analiza las diferentes combinaciones y busca patrones que puedan ayudarte a construir una solución que no solo funcione, sino que sea entendible y optimizada. ¡Buena suerte!