- 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
Grafos y Árboles: Estructuras de Datos Avanzadas
Clase 1 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 los grafos y por qué son importantes?
Los grafos son estructuras de datos no lineales que nos permiten representar relaciones entre objetos de manera efectiva. En el contexto de la tecnología, los grafos juegan un papel fundamental, ya que muchas de las estructuras subyacentes en diferentes disciplinas son grafos. Imagina, por ejemplo, cómo funcionan las redes sociales: cada usuario es un nodo y las relaciones entre ellos—como seguir a otro usuario—se representan mediante aristas. La habilidad de manejar estas relaciones es crucial para diseñar soluciones efectivas.
¿Cómo se representan los grafos visualmente?
En un grafo, los nodos suelen representarse con círculos, y las aristas con líneas que conectan estos nodos. Esto puede ser tan simple como quieras, o tan complejo como lo exija el problema que estés intentando resolver. Las aristas pueden tener una dirección (un grafo dirigido) o no tenerla (un grafo no dirigido), dependiendo de la relación que quieras representar. Este enfoque flexible es su mayor fortaleza, pues permite modelar una amplia variedad de sistemas.
# Ejemplo básico de representación de un grafo con diccionario
grafo = {
'A': ['B', 'C'],
'B': ['A', 'D'],
'C': ['A', 'D'],
'D': ['B', 'C']
}
¿Cómo se usan los grafos en diferentes contextos?
- Redes sociales: Los nodos son personas y las aristas las relaciones (amistades, seguidores, etc.).
- Mapas y rutas: Google Maps, por ejemplo, utiliza nodos para representar lugares y aristas para las rutas más óptimas entre ellos.
- Redes de transporte: En vuelos, los grafos pueden representar ciudades conectadas por rutas aéreas, con los precios de los billetes como pesos de las aristas.
¿Qué es un grafo con peso?
Un grafo con peso es aquel en el que a cada arista se le asigna un valor numérico que suele representar el costo, tiempo o distancia entre los nodos. Este tipo de grafo es particularmente útil en sistemas de logística y transporte, donde es esencial encontrar la ruta más eficiente o económica.
Ejemplos prácticos de grafos con peso
Imagina que deseas planificar un vuelo desde Bogotá hasta París. El itinerario podría incluir múltiples escalas, y cada vuelo tiene un costo asociado. Eligiendo un grafo con peso, puedes decidir la combinación de vuelos más económica o rápida al considerar los valores asignados a cada conexión.
Aplicaciones avanzadas de los grafos
Los grafos se encuentran en muchos contextos avanzados, como en inteligencia artificial, donde las redes neuronales son en esencia grafos complejos. En estos casos, los nodos representan neuronas y las aristas las conexiones entre ellas, permitiendo el flujo de información a través de la red.
Tipos de grafos
Existen distintas clasificaciones de grafos, según características específicas:
- Con dirección y sin dirección: Define si el camino entre dos nodos es unidireccional o puede ser recorrido en ambos sentidos.
- Con peso y sin peso: Determina si las aristas incluyen valores asociados o no.
- Otros tipos: Comprenden grafos bipartitos, completos, y dispersos, seleccionados según la necesidad específica del problema a resolver.
Los grafos son herramientas poderosas en la tecnología moderna, esenciales para crear soluciones informáticas efectivas. Conocer sus fundamentos y aplicaciones te permitirá enfrentar desafíos complejos con creatividad y precisión. ¡Sigue explorando y practicando, el mundo del análisis de datos es extenso y lleno de oportunidades para descubrir!