Algorismica Avançada
? La guía definitiva de Algoritmos Avanzados. Resumen teórico de los algoritmos más importantes para el examen final. Contenido: Caminos Mínimos: Dijkstra, Bellman-Ford (detecta ciclos negativos) y Floyd-Warshall. Grafos: Flood Fill, Ordenación Topológi
? Práctica 4: Técnicas Avanzadas de Resolución. Implementación de soluciones para problemas complejos: Programación Dinámica: Problema de la Mochila (Knapsack) o Cambio de Monedas. Backtracking: Resolución de puzzles o N-Reinas. Uso de tablas de memoiz
Miniatura no disponible? Práctica 3: Algoritmos Greedy (Voraces). Código para resolver problemas de optimización: MST (Minimum Spanning Tree): Implementación de Kruskal (con Union-Find) y/o Prim. Problema del Viajante de Comercio (TSP) aproximado o problemas de planificación.
Miniatura no disponible?️ Solución a la Práctica 1: Estructuras de Grafos. Código fuente (Python/C++) con la implementación base: Clase Graph: Métodos para añadir nodos y aristas (dirigidas/no dirigidas). Algoritmos de recorrido BFS y DFS implementados desde cero. Cálculo de
Miniatura no disponible?️ Práctica 2: Algoritmos de Búsqueda de Caminos. Implementación de los algoritmos de Shortest Path: Dijkstra: Uso de colas de prioridad (heapq) para optimizar. A (A-Star):* Implementación con heurísticas (Euclídea/Manhattan). Comparativa de rendimient
Miniatura no disponible? Hoja de ruta para el primer parcial de AA.Esquema rápido para repasar conceptos clave:Representación de Grafos: Comparativa de eficiencia entre Matriz vs Lista de Adyacencia (espacio y coste de añadir vértices/aristas).Algoritmos de Recorrido: BFS (Anch
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