Esta carpeta agrupa implementaciones fundamentales de algoritmos utilizados en estructuras de datos, resolución de problemas, programación competitiva y entrevistas técnicas. Cada subcarpeta contiene ejemplos prácticos y explicaciones comentadas en Python.
| Categoría | Descripción |
|---|---|
backtracking/ |
Algoritmos que exploran todas las soluciones posibles mediante retroceso (ej: N-Reinas, Sudoku). |
dynamic_programming/ |
Optimización de problemas mediante memorización o tabulación (ej: Fibonacci, mochila). |
graph/ |
Algoritmos para grafos: búsqueda, caminos mínimos, detección de ciclos, etc. |
greedy/ |
Algoritmos voraces que eligen soluciones locales óptimas (ej: cambio de monedas, Kruskal). |
math/ |
Algoritmos matemáticos útiles: mcd, primos, combinatoria, etc. |
recursion/ |
Ejemplos clave de recursividad simple y recursión múltiple. |
search/ |
Algoritmos de búsqueda: lineal, binaria, BFS, DFS, etc. |
sort/ |
Algoritmos de ordenamiento clásicos: bubble, merge, quicksort, etc. |
- Implementaciones paso a paso de cada algoritmo.
- Comentarios que explican la lógica de cada parte del código.
- Buenas prácticas de legibilidad.
- Preparación ideal para entrevistas técnicas y desafíos de programación.
Puedes ejecutar cualquier archivo con:
python nombre_del_archivo.pyEjemplo:
python sort/bubble_sort.pyCada subcarpeta tendrá su propio README.md explicando los algoritmos incluidos, su complejidad y ejemplos.
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