- 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
Movimiento mínimo de caballo en ajedrez infinito
Clase 22 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 es el mínimo Knight's Move en ajedrez?
Imagina un tablero de ajedrez infinito y un caballo en una posición específica. Tu tarea es calcular el número mínimo de movimientos necesarios para que el caballo llegue a una casilla objetivo, usando sus movimientos clásicos en forma de "L". Este es el desafío que conocemos como el problema de "mínimo Knight's Move" en programación y matemáticas.
¿Cómo se mueven los caballos en ajedrez?
El movimiento del caballo en ajedrez es único y versátil. Se puede mover en ocho direcciones diferentes siguiendo esta pauta:
- Mueve dos casillas en una dirección (horizontal o vertical) y luego una casilla en una dirección perpendicular.
- O mueve una casilla en una dirección (horizontal o vertical) y luego dos casillas en una dirección perpendicular.
Este patrón de movimiento se denomina tradicionalmente como una forma de "L".
¿Cómo aplicar el mínimo Knight's Move en un tablero infinito?
Cuando trabajas en un tablero infinito con el mínimo Knight's Move, es crucial comprender cómo se calculan los pasos más eficientes.
Veamos un ejemplo práctico:
- Ubicación inicial: Supongamos que el caballo empieza en (0, 0), que es el centro del plano infinito.
- Objetivo: La casilla destino es (5, 5).
- Método de saltos: Debes calcular la ruta óptima de movimientos en "L" para llegar desde la posición inicial hasta el objetivo.
Para resolver este problema, seguiría una intuición visual o matemática para "caminar" por el tablero, calculando los movimientos como se muestra aquí:
Empezamos en (0, 0)
- Primer salto a (2, 1)
- Segundo salto a (4, 2)
- Tercer salto a (3, 4)
- Cuarto salto a (5, 5)
Por lo tanto, la cantidad mínima de saltos es cuatro.
¿Cómo afrontar el problema del Knight's Move?
Este tipo de problemas puede parecer intimidante a primera vista, especialmente por la percepción compleja del ajedrez. Aquí te dejamos algunas recomendaciones:
- Simplifica la situación: Considera renombrar o redefinir términos para visualizar mejor el problema.
- Interactúa y discute: Participa en foros o secciones de comentarios para compartir y contrastar soluciones, lo cual puede brindarte nuevas perspectivas.
- Practica y repite: Familiarízate con problemas similares para mejorar tu capacidad de resolución de estos desafíos.
Este ejercicio no solo fortalece tus habilidades de programación, sino que también mejora tu habilidad de pensamiento crítico y resolución de problemas. ¡Anímate a explorar más allá y continua tu aprendizaje!
En la próxima clase se compartirá una solución a este problema, lo cual te brindará la oportunidad de comparar y aprender diferentes metodologías y enfoques. ¡Nos vemos allí!