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Algoritmos para Vivir – (Edición 2025-2026)

Algoritmos para Vivir (Edición 2025-2026) es un recurso académico estructurado y basado en un programa de estudios, diseñado para estudiantes de Licenciatura en Ciencias de la Computación, Licenciatura en Informática e Ingeniería de Software, así como para quienes deseen dominar los algoritmos. Esta aplicación ofrece apuntes detallados, preguntas de opción múltiple y cuestionarios para facilitar el aprendizaje, la preparación de exámenes y la preparación para entrevistas. Con un programa de estudios bien organizado, los estudiantes pueden desarrollar sólidas habilidades de resolución de problemas y aplicar conceptos algorítmicos en situaciones reales.

Esta edición abarca temas desde los más básicos hasta los más avanzados, como la detención óptima, la planificación, el almacenamiento en caché, la teoría de juegos, la aleatoriedad, el razonamiento bayesiano, el sobreajuste, las redes, la amabilidad computacional y más. Cada capítulo está cuidadosamente estructurado para combinar conocimientos teóricos con perspectivas prácticas, lo que la convierte en una guía esencial para estudiantes y aspirantes a profesionales.

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📂 Capítulos y Temas

🔹 Capítulo 1: Detención Óptima
- El Problema de la Secretaria
- La Regla del 37%
- Intercambios entre Detener y Continuar
- Explorar vs. Explotar

🔹 Capítulo 2: Explorar-Explotar
- Heurística Ganar-Quedarse, Perder-Desplazarse
- Índice de Gittins
- Muestreo de Thompson
- Equilibrando la Exploración y la Explotación en Decisiones de Vida

🔹 Capítulo 3: Ordenamiento
- Algoritmos de Ordenamiento en la Vida Diaria
- Estrategia de Uso Menos Recientemente (LRU)
- Gestión de Caché
- Organización Eficiente de la Información

🔹 Capítulo 4: Almacenamiento en Caché
- Algoritmos de Reemplazo de Páginas
- Localidad Temporal
- LRU vs. FIFO
- Optimización de Memoria y Almacenamiento

🔹 Capítulo 5: Programación
- Regla de Bayes
- Monotarea vs. Multitarea
- El menor tiempo de procesamiento primero
- Prelación
- Trituración y sobrecarga

🔹 Capítulo 6: Regla de Bayes
- Probabilidad condicional
- Inferencia bayesiana
- Descuido de la tasa base
- Predicciones bajo incertidumbre

🔹 Capítulo 7: Sobreajuste
- Generalización vs. Memorización
- Intercambio de sesgo-varianza
- Ajuste de curvas
- Complejidad y simplicidad del modelo

🔹 Capítulo 8: Relajación
- Relajación de restricciones
- Satisfacción vs. Optimización
- Intratabilidad computacional
- Heurística en la toma de decisiones

🔹 Capítulo 9: Redes
- Diseño de protocolos
- Control de congestión
- TCP/IP y conmutación de paquetes
- Equidad y eficiencia en la comunicación

🔹 Capítulo 10: Aleatoriedad
- Algoritmos aleatorios
- Balanceo de carga
- Métodos de Monte Carlo
- Rol del azar en la estrategia

🔹 Capítulo 11: Teoría de juegos
- Equilibrio de Nash
- Dilema del prisionero
- Diseño de mecanismos
- Cooperación y competencia

🔹 Capítulo 12: Amabilidad computacional
- Reducción de la carga cognitiva
- Ser predecible para ayudar a los demás
- Simplificar las decisiones de los demás
- Divulgación de información

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🌟 ¿Por qué elegir esta aplicación?

- Abarca el temario completo de algoritmos en un formato académico estructurado.

- Incluye preguntas de opción múltiple y cuestionarios para una práctica eficaz.

- Proporciona una revisión rápida y una gran claridad conceptual.

- Ayuda en proyectos, trabajos de curso y preparación para entrevistas técnicas. - Establece bases sólidas para el pensamiento algorítmico y la toma de decisiones.

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✍ Esta app está inspirada en Brian Christian, Tom Griffiths, Rajeev Motwani, Prabhakar Raghavan, Fatima M. Albar y Antonie J. Jetter.

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