📘 Grokking Algorithms – (Edición 2025-2026)
📚 Grokking Algorithms (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 autodidactas que buscan dominar los algoritmos. Esta edición ofrece apuntes detallados, preguntas de opción múltiple y cuestionarios para que el aprendizaje de algoritmos sea sencillo, visual y esté listo para los exámenes. Con un programa de estudios organizado, los estudiantes pueden fortalecer sus habilidades de resolución de problemas y aplicar conceptos algorítmicos en proyectos, entrevistas y situaciones reales.
Esta edición abarca conceptos algorítmicos tanto fundamentales como avanzados, como recursión, ordenamiento, búsqueda, recorrido de grafos, enfoques voraces, programación dinámica y fundamentos del aprendizaje automático. Cada capítulo está cuidadosamente diseñado para combinar la teoría con la comprensión práctica, lo que lo convierte en un complemento de estudio esencial.
📂 Capítulos y temas
🔹 Capítulo 1: Introducción a los algoritmos
- Qué son los algoritmos
- Por qué son importantes los algoritmos
- Medición de la eficiencia de los algoritmos
🔹 Capítulo 2: Ordenamiento por selección
- Cómo funciona el ordenamiento por selección
- Guía paso a paso
- Notación O grande
- Cuándo usar el ordenamiento por selección
🔹 Capítulo 3: Recursión
- Entendiendo la recursión
- Caso base y caso recursivo
- La pila de llamadas
- Pensamiento recursivo vs. iterativo
🔹 Capítulo 4: Ordenamiento rápido
- Estrategia de divide y vencerás
- Cómo funciona el ordenamiento rápido
- Elección de un pivote
- Análisis de rendimiento
🔹 Capítulo 5: Tablas hash
- Pares clave-valor
- Cómo evitar colisiones
- Funciones hash
- Usos prácticos de las tablas hash
🔹 Capítulo 6: Búsqueda en Anchura
- Recorrido de Grafos
- Encontrar la Ruta Más Corta
- Colas y Grafos
- Implementación en Código
🔹 Capítulo 7: Algoritmo de Dijkstra
- Grafos Ponderados
- Ruta Más Corta en Grafos Ponderados
- Colas de Prioridad
- Ejecución Paso a Paso de Dijkstra
🔹 Capítulo 8: Algoritmos Voraces
- Toma de Decisiones Locales Óptimas
- Selección de Actividades
- Problema de Cobertura de Conjuntos
- Limitaciones de los Enfoques Voraces
🔹 Capítulo 9: Programación Dinámica
- División de Problemas en Subproblemas
- Subproblemas Superpuestos
- Memorización
- Ejemplos: Problema de la Mochila, Subsecuencia Común Más Larga
🔹 Capítulo 10: K Vecinos Más Próximos
- Algoritmos de Clasificación
- Medición de Distancias
- Elección de K
- Aplicaciones en la Recomendación Sistemas
🔹 Capítulo 11: ¿Qué hacer a continuación?
- Lecturas y temas adicionales
- Algoritmos de árboles y grafos
- Ordenamiento avanzado
- Aprendizaje automático y más
🌟 ¿Por qué elegir esta app?
- Abarca el temario completo de Grokking Algorithms en un formato académico estructurado.
- Incluye preguntas de opción múltiple y cuestionarios para una práctica eficaz.
- Ofrece explicaciones para una revisión rápida y con mayor claridad.
- Ideal para proyectos, trabajos de curso y preparación para entrevistas técnicas.
- Construye bases sólidas en la resolución de problemas y el pensamiento algorítmico.
✍ Esta app está inspirada en:
Aditya Bhargava, Edsger W. Dijkstra, Gabriel Valiente, Sebastian Raschka, Silvano Martello, Dan Hirschberg
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Actualización
25 sept 2025