Algoritmos en la programación

En este módulo se hace la introducción a lo que es un algoritmo y el cálculo de su complejidad computacional.

• 1.1 - Presentación del curso
  7:32
• 1.2 - ¿Qué es un algoritmo?
  21:11
• 1.3 - Pensamiento algorítmico
  8:04
• 1.4 - ¿Qué es la complejidad computacional?
  9:25
• 1.5 - Importancia de la complejidad computacional de un algoritmo
  8:19
• 1.6 - Estimación de la complejidad de un algoritmo
  11:22

Se hace la introducción a la notación asintótica para la comprensión de la complejidad temporal de los algoritmos.

• 2.1 - ¿Qué es notación asintótica?
  5:53
• 2.2 - Notación O grande
  9:36
• 2.3 - Notación Omega Ω
  5:56
• 2.4 - Notación theta θ
  14:14
• 2.5 - Importancia de la notación asintótica en la complejidad de los algoritmos
  8:08
• 2.6 - Comparación de rendimiento de algoritmos en notación asintótica
  6:31

Estos algoritmos realizan el proceso de ordenamiento mediante comparaciones de los datos.

• 3.1 - El problema de ordenamiento
  4:40
• 3.2 - Ordenamiento por comparación
  2:10
• 3.3 - Insertion sort
  4:05
• 3.4 - Implementación de insertion sort
  10:11
• 3.5 - Estimación de la complejidad computacional del selection sort
  7:08
• 3.6 - Selection sort
  1:36
• 3.7 - Implementación de selection sort
  9:14
• 3.8 - Estimación de la complejidad computacional de selection sort
  4:55

En este módulo se abordan los algoritmos relacionados con la búsqueda de información en arreglos.

• 4.1 - Búsqueda binaria
  5:32
• 4.2 -Implementando búsqueda binaria
  13:09
• 4.3 -Estimación de complejidad computacional de la búsqueda binaria
  12:21
• 4.4 - Buscar el máximo o mínimo en un arreglo
  2:54
• 4.5 - Implementando la búsqueda
  9:41
• 4.6 - Complejidad computacional de la búsqueda de máximo o mínimo
  2:23

En este módulo se introduce al estudiante a los conceptos básicos de recursión.

• 5.1 - Recursión
  7:25
• 5.2 - Recursión numérica: Multiplicación y potencia
  8:20
• 5.3 - Principios de algoritmos recursivos
  10:50
• 5.4 - Recursión numérica: Factorial y fibonacci
  10:58

En este módulo se introduce al estudiante al diseño de algoritmos que utilizan recursión para resolver problemas.

• 6.1 - Estrategia divide y vencerás I
  5:30
• 6.2 - Estrategia divide y vencerás II
  12:44
• 6.3 - Diseño de algoritmos bajo el enfoque divide y vencerás
  17:36
• 6.4 - Ejemplo: Algoritmo recursivo para la búsqueda binaria
  13:28

En este módulo se explican los algoritmos de ordenamiento recursivo.

• 7.1 - Merge-Sort
  4:16
• 7.2 - Implementación Merge-sort
  11:47
• 7.3 - Merge sort en python
  12:51
• 7.4 - Merge sort en JavaScript
  10:30
• 7.5 - Estimación de complejidad computacional de merge sort
  5:28
• 7.6 - Quick-sort
  7:27
• 7.7 - Implementanción Quick-sort en python cortado
  6:43
• 7.8 - Implementación Quick sort en JavaScript
  7:58
• 7.9 - Complejidad Quick sort
  6:46

En este módulo se explican los algoritmos que pueden trabajar en tiempo lineal bajo ciertas condiciones.

• 8.1 - El problema del ordenamiento basado en comparaciones
  5:13
• 8.2 - Counting sort
  7:20
• 8.3 - Implementación de counting sort
  13:58
• 8.4 - Estimación de complejidad computacional de counting sort
  2:13
• 8.5 - Bucket sort
  4:13
• 8.6 - Implementación de bucket-sort
  10:27
• 8.7 - Estimación de complejidad computacional de bucket sort
  6:01

En este módulo se muestra al estudiante un ejemplo práctico de ordenamiento y se hace una comparación de los algoritmos vistos en todo el curso.

• 9.1 - Ejemplo de ordenamiento desde archivo
  7:35
• 9.2 - Ordenamiento de los datos con varios algoritmos
  12:07
• 9.3 - Análisis comparativo del rendimiento
  18:13
• 9.4 - Finalización del curso
  14:38