Concepto de algoritmo y estructuras de datos

1.1 ¿Qué es un algoritmo?

Un algoritmo es una secuencia ordenada de pasos o instrucciones claramente definidos, destinada a realizar una tarea específica o resolver un problema concreto. Cada paso del algoritmo debe ser claro e inequívoco, y la ejecución del algoritmo debe llevar a un resultado definido en un tiempo finito.

¿Por qué necesitamos un algoritmo?

• Resolución de problemas: Los algoritmos permiten abordar sistemáticamente la resolución de diversas tareas, desde operaciones matemáticas sencillas hasta problemas computacionales complejos.
• Automatización de procesos: Los algoritmos son necesarios para automatizar tareas en software, permitiendo que los computadores realicen acciones repetitivas sin intervención humana.
• Optimización de recursos: Los algoritmos bien diseñados ayudan a utilizar eficientemente los recursos, como el tiempo de ejecución y la memoria RAM.
• Repetibilidad y fiabilidad: Los algoritmos garantizan la repetibilidad y previsibilidad de los resultados, lo cual es importante para desarrollar software fiable.

Ejemplos:

• Tareas diarias: Por ejemplo, el algoritmo de la rutina matutina: despertarse, cepillarse los dientes, preparar el desayuno, etc.
• Operaciones matemáticas: El algoritmo para encontrar el máximo común divisor (MCD) de dos números.
• Programas de computadora: Algoritmos de ordenación (por ejemplo, ordenación por burbuja) y búsqueda (por ejemplo, búsqueda binaria).

1.2 ¿Qué es una estructura de datos?

Una estructura de datos es una forma de organizar y almacenar datos de manera que puedan ser usados y procesados eficazmente. Diferentes estructuras de datos están destinadas a diferentes tipos de tareas y operaciones.

¿Por qué necesitamos estructuras de datos?

• Gestión eficiente de datos: Las estructuras de datos permiten organizar los datos para que se pueda acceder, modificar y eliminar rápidamente.
• Optimización de algoritmos: Diferentes estructuras de datos son adecuadas para diferentes algoritmos, y la elección correcta de la estructura de datos puede aumentar significativamente la eficiencia del algoritmo.
• Facilidad de programación: Usar las estructuras de datos correctas hace que el código sea más claro, mantenible y ampliable.
• Resolución de tareas específicas: Algunas estructuras de datos están diseñadas para resolver tareas específicas, como las tablas hash para búsqueda rápida o los árboles para datos jerárquicos.

Ejemplos:

• Arreglos: Conjunto de elementos de un solo tipo, a los cuales se puede acceder por índice.
• Listas enlazadas: Colección de elementos, cada uno contiene un enlace al siguiente elemento.
• Pila: Colección de elementos con el principio LIFO (Last In, First Out).
• Cola: Colección de elementos con el principio FIFO (First In, First Out).

1.3 Importancia de los algoritmos y estructuras de datos en programación

¡Importante! Incluso si estás escribiendo un sitio web simple o una aplicación móvil sencilla, estás utilizando algoritmos complejos y estructuras de datos. La aplicación funciona sobre un sistema operativo, el sitio dentro de un navegador, y para que estas cosas funcionen rápido y con fiabilidad, usan algoritmos y estructuras de datos estandarizados.

Importancia de los algoritmos:

• Principio fundamental de la programación: Los algoritmos son la base de cualquier programa, determinando cómo se procesarán los datos para obtener el resultado deseado.
• Eficiencia y rendimiento: Los algoritmos óptimos aseguran una ejecución más rápida de los programas y un uso eficiente de los recursos.
• Resolución de problemas complejos: Los algoritmos permiten resolver problemas computacionales complejos que no pueden resolverse manualmente.
• Universalidad: Muchos algoritmos se pueden aplicar en diferentes áreas, como ordenamiento, búsqueda, compresión de datos y criptografía.

Importancia de las estructuras de datos:

• Organización de datos: Las estructuras de datos permiten organizar y gestionar eficazmente los datos, lo cual es importante para crear programas eficientes.
• Soporte de algoritmos: Diferentes estructuras de datos son óptimas para distintos algoritmos, y una correcta elección de estructura de datos puede mejorar significativamente el rendimiento del programa.
• Escalabilidad: Las estructuras de datos bien diseñadas permiten expandir y modificar fácilmente los programas.

1.4 Ejemplos de algoritmos simples

Algoritmo para encontrar el máximo en un arreglo:

Este algoritmo encuentra el valor más alto en un arreglo dado de números.

Algoritmo paso a paso:

1. Asume que el primer elemento del arreglo es el valor máximo.
2. Itera por todos los demás elementos del arreglo:
3. Si el elemento actual es mayor que el valor máximo actual, actualiza el valor máximo.
4. Después de revisar todos los elementos, devuelve el valor máximo encontrado.

Implementación en Python:

def find_max(arr):
    # Suponemos que el primer elemento es el máximo
    max_val = arr[0]
    # Iteramos por todos los elementos del arreglo
    for num in arr:
        # Si el elemento actual es mayor que max_val, actualizamos max_val
        if num > max_val:
            max_val = num
    # Devolvemos el máximo encontrado
    return max_val

# Ejemplo de uso:
# numbers = [4, 2, 9, 7, 5, 1]
# result = find_max(numbers)
# Salida: 9

Algoritmo de ordenamiento por burbuja:

Este algoritmo ordena un arreglo comparando y cambiando consecutivamente los elementos adyacentes si están en el orden incorrecto.

Algoritmo paso a paso:

1. Comienza con el primer elemento del arreglo.
2. Compara el elemento actual con el siguiente.
3. Si el elemento actual es mayor que el siguiente, intercámbialos.
4. Procede al siguiente elemento y repite los pasos 2-3 hasta llegar al final del arreglo.
5. Repite los pasos 1-4 hasta que en un recorrido no se realice ningún intercambio de elementos.

Implementación en Python:

def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    # Iteramos por todos los elementos del arreglo
    for i in range(n):
        # Los últimos i elementos ya están ordenados
        for j in range(0, n - i - 1):
            # Comparamos los elementos adyacentes
            if arr[j] > arr[j + 1]:
                # Intercambiamos los elementos si están en el orden incorrecto
                arr[j], arr[j + 1] = arr[j + 1], arr[j]
    return arr

# Ejemplo de uso:
# numbers = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
# sorted_numbers = bubble_sort(numbers)
# Salida: [11, 12, 22, 25, 34, 64, 90]