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Programación I Prof. Carolina Cols. Algoritmo es una lista bien definida, ordenada y finita de operaciones que permite hallar la solución a un problema.

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1 Programación I Prof. Carolina Cols

2 Algoritmo es una lista bien definida, ordenada y finita de operaciones que permite hallar la solución a un problema. Dado un estado inicial y una entrada, a través de pasos sucesivos y bien definidos se llega a un estado final, obteniendo una solución. Los algoritmos son objeto de estudio de la algoritmia.

3 Mientras el primero es la especificación de un conjunto de pasos (operaciones, instrucciones, órdenes,...) orientados a la resolución de un problema (método), el segundo es ese conjunto de operaciones especificadas en un determinado lenguaje de programación y para un computador concreto, susceptible de ser ejecutado (o compilado o interpretado).

4 El científico de computación Donald Knuth ofreció una lista de cinco propiedades, que son ampliamente aceptadas como requisitos para un algoritmo: * Carácter finito. "Un algoritmo siempre debe terminar después de un número finito de pasos". * Precisión. "Cada paso de un algoritmo debe estar precisamente definido; las operaciones a llevar a cabo deben ser especificadas de manera rigurosa y no ambigua para cada caso".

5 * Entrada. "Un algoritmo tiene cero o más entradas: cantidades que le son dadas antes de que el algoritmo comience, o dinámicamente mientras el algoritmo corre. Estas entradas son tomadas de conjuntos específicos de objetos". * Salida. "Un algoritmo tiene una o más salidas: cantidades que tienen una relación específica con las entradas". * Eficacia. "También se espera que un algoritmo sea eficaz, en el sentido de que todas las operaciones a realizar en un algoritmo deben ser suficientemente básicas como para que en principio puedan ser hechas de manera exacta y en un tiempo finito por un hombre usando lápiz y papel".

6 lenguaje natural, pseudocódigo, diagramas de flujo y lenguajes de programación Los algoritmos pueden ser expresados de muchas maneras, incluyendo al lenguaje natural, pseudocódigo, diagramas de flujo y lenguajes de programación entre otros. Las descripciones en lenguaje natural tienden a ser ambiguas y extensas.

7 lenguaje natural El término lenguaje natural se refiere al estudio de las propiedades computacionales y de otro tipo implicadas en la comprensión, producción y uso de las lenguas naturales. Esto permite codificar un programa con mayor agilidad que en cualquier lenguaje de programación, con la misma validez semántica, normalmente se utiliza en las fases de análisis o diseño de Software, o en el estudio de un algoritmo. Pseudocódigo es la descripción de un algoritmo que asemeja a un lenguaje de programación pero con algunas convenciones del lenguaje natural.

8 pseudocódigo Un pseudocódigo (falso lenguaje), es una serie de normas léxicas y gramaticales parecidas a la mayoría de los lenguajes de programación, pero sin llegar a la rigidez de sintaxis de estos ni a la fluidez del lenguaje coloquial.

9 diagrama de flujo Un diagrama de flujo es una forma más tradicional de especificar los detalles algorítmicos de un proceso y constituye la representación gráfica de un proceso multifactorial. Los diagramas de flujo son descripciones gráficas de algoritmos; usan símbolos conectados con flechas para indicar la secuencia de instrucciones y están regidos por ISO.

10 Los diagramas de flujo son usados para representar algoritmos pequeños, ya que abarcan mucho espacio y su construcción es laboriosa. Por su facilidad de lectura son usados como introducción a los algoritmos, descripción de un lenguaje y descripción de procesos a personas ajenas a la computación.

11 Utiliza tres niveles (usualmente) Descripción de alto nivel. Se establece el problema, se selecciona un modelo matemático y se explica el algoritmo de manera verbal, posiblemente con ilustraciones y omitiendo detalles. Descripción formal. Se usa pseudocódigo para describir la secuencia de pasos que encuentran la solución. Implementación. Se muestra el algoritmo expresado en un lenguaje de programación específico o algún objeto capaz de llevar a cabo instrucciones.

12 Ω Algoritmo de ordenamiento Ω Algoritmo de búsqueda.

13 Un algoritmo de ordenamiento es un algoritmo que pone elementos de una lista o un vector en una secuencia dada por una relación de orden, es decir, el resultado de salida ha de ser una permutación —o reordenamiento— de la entrada que satisfaga la relación de orden dada.

14 Es aquel que está diseñado para localizar un elemento concreto dentro de una estructura de datos ( es una forma de organizar un conjunto de datos elementales con el objetivo de facilitar su manipulación ).

15 Consiste en solucionar un problema booleano de existencia o no de un elemento determinado en un conjunto finito de elementos, es decir al finalizar el algoritmo este debe decir si el elemento en cuestión existe o no en ese conjunto (si pertenece o no a él), además, en caso de existir, el algoritmo podría proporcionar la localización del elemento dentro del conjunto.

16 Algoritmos voraces Algoritmos voraces: (greedy): seleccionan los elementos más prometedores del conjunto de candidatos hasta encontrar una solución. En la mayoría de los casos la solución no es óptima.

17 Algoritmos paralelos Algoritmos paralelos: permiten la división de un problema en subproblemas de forma que se puedan ejecutar de forma simultánea en varios procesadores.

18 Algoritmos probabilísticos: algunos de los pasos de este tipo de algoritmos están en función de valores pseudoaleatorios

19 Algoritmos determinísticos Algoritmos determinísticos: El comportamiento del algoritmo es lineal: cada paso del algoritmo tiene únicamente un paso sucesor y otro ancesor.

20 Algoritmos no determinísticos Algoritmos no determinísticos: El comportamiento del algoritmo tiene forma de árbol y a cada paso del algoritmo puede bifurcarse a cualquier número de pasos inmediatamente posteriores, además todas las ramas se ejecutan simultáneamente

21 Divide y vencerás Divide y vencerás: dividen el problema en subconjuntos disjuntos obteniendo una solución de cada uno de ellos para después unirlas, logrando así la solución al problema completo.

22 Metaheurísticas Metaheurísticas: encuentran soluciones aproximadas (no óptimas) a problemas basándose en un conocimiento anterior (a veces llamado experiencia) de los mismos.

23 Gracias Por su Atención Feliz Día


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