Desafíos de Algoritmos Avanzados

¿Qué es la complejidad temporal de un algoritmo?

• Es una medida del tiempo de ejecución de un algoritmo en función del tamaño de la entrada.

• Es una medida de la memoria utilizada por un algoritmo.

• Es un análisis de la complejidad espacial de un algoritmo.

• Es el tiempo que tarda un algoritmo en ser escrito.

Define la complejidad espacial y su importancia.

• La complejidad espacial mide el tiempo de ejecución de un algoritmo.

• La complejidad espacial es la medida de la memoria adicional que un algoritmo requiere, y es importante para evaluar la eficiencia en el uso de recursos.

• La complejidad espacial se refiere a la velocidad de un algoritmo.

• La complejidad espacial es irrelevante para la programación.

Explica el concepto de recursión en algoritmos.

• La recursión es un método de ordenación de datos.

• La recursión es una técnica de programación que evita el uso de funciones.

• La recursión implica el uso de bucles para repetir acciones.

• La recursión en algoritmos es una técnica donde una función se llama a sí misma para resolver problemas dividiéndolos en subproblemas más simples.

¿Cuáles son las ventajas de usar algoritmos recursivos?

• Aumenta la complejidad del código

• Es ineficaz para problemas simples

• Las ventajas de usar algoritmos recursivos incluyen la simplificación del código, la mejora de la legibilidad y la adecuación a problemas con estructuras recursivas.

• Reduce la legibilidad del programa

Menciona un ejemplo de un algoritmo que utiliza grafos.

• Algoritmo de Prim

• Algoritmo de Dijkstra

• Algoritmo de Bellman-Ford

• Algoritmo de Kruskal

¿Qué es un árbol binario y cómo se utiliza en algoritmos?

• Un árbol binario es un tipo de algoritmo de ordenamiento.

• Un árbol binario es una estructura de datos que solo se utiliza para almacenar números.

• Un árbol binario es una planta que crece en climas cálidos.

• Un árbol binario es una estructura de datos que organiza elementos jerárquicamente y se utiliza en algoritmos para búsquedas y manipulaciones eficientes.

Describe el algoritmo de Dijkstra y su aplicación.

• El algoritmo de Dijkstra solo funciona en grafos no ponderados.

• Se utiliza para encontrar el máximo flujo en una red.

• El algoritmo de Dijkstra encuentra el camino más corto en un grafo ponderado y se aplica en redes de transporte y sistemas de navegación.

• El algoritmo de Dijkstra calcula el área de un polígono.

¿Qué es la búsqueda en profundidad (DFS) en grafos?

• La búsqueda en profundidad (DFS) no utiliza memoria para almacenar nodos visitados.

• La búsqueda en profundidad (DFS) es un algoritmo que solo explora nodos en un nivel específico.

• La búsqueda en profundidad (DFS) es un algoritmo que explora un grafo o árbol comenzando desde un nodo y avanzando hacia los nodos adyacentes hasta que no hay más nodos por explorar, retrocediendo cuando es necesario.

• La búsqueda en profundidad (DFS) siempre encuentra el camino más corto en un grafo.

Explica la diferencia entre un árbol y un grafo.

• Un árbol es un grafo que siempre tiene ciclos.

• Un grafo es un árbol que no tiene conexiones.

• Un árbol es un grafo acíclico y conexo, mientras que un grafo puede tener ciclos y no ser conexo.

• Un árbol puede ser desconexo y tener ciclos.

¿Cómo se calcula la complejidad de un algoritmo recursivo?

• Se determina por el número de líneas de código.

• Se calcula sumando los elementos del algoritmo.

• Se evalúa mediante la complejidad de los datos de entrada.

• Se calcula mediante relaciones de recurrencia y análisis de casos base.