Ejercicios
Evalúa tus conocimientos fundamentales sobre algoritmos y complejidad computacional con este cuestionario. Responde preguntas sobre notación Big O, búsqueda binaria, Quicksort, Merge Sort, ordenamiento por burbuja y algoritmos in-place. También pondrás a prueba tu comprensión de estructuras de datos con acceso promedio O(1), algoritmos de grafos como Dijkstra, A* y búsqueda con límite de profundidad, así como conceptos de NP-completitud y uso de memoria. Esta simulación es ideal para estudiantes y profesionales que desean repasar técnicas de diseño de algoritmos, eficiencia temporal y espacial, y resolución de problemas computacionales.
Responde las preguntas a continuación y revisa la explicación de cada respuesta.
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La búsqueda binaria divide a la mitad el espacio de búsqueda en cada paso, por lo tanto su complejidad es O(log n).
Quicksort es un algoritmo que utiliza la técnica de dividir y conquistar para ordenar listas.
Las tablas hash permiten un acceso promedio de O(1) debido a su uso de funciones hash para dispersar las claves.
En el peor caso, el ordenamiento burbuja tiene que realizar n comparaciones en n-1 pasadas, resultando en una complejidad de O(n^2).
El algoritmo A* combina la búsqueda de amplitud y profundidad para encontrar el camino más corto en un grafo con costes.
Un problema NP-completo es uno que es difícil de resolver en tiempos polinomiales, pero cuya solución es fácil de verificar.
El algoritmo de Dijkstra se utiliza principalmente para encontrar el camino más corto desde un nodo a todos los otros nodos en un grafo.
El algoritmo Merge Sort tiene una complejidad de espacio de O(n) para el almacenamiento temporal utilizado durante la fusión de listas.
La búsqueda en profundidad limitada es una variación de la búsqueda en profundidad que detiene la búsqueda una vez alcanzada cierta profundidad.
Un algoritmo de ordenamiento in-place busca minimizar el uso de memoria adicional al modificar los datos directamente en el lugar.
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