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¿Cuáles son los tipos de algoritmos que existen?

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¿Cuáles son los tipos de algoritmos que existen?

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Según su sistema de signos, es decir, cómo se describen los pasos a seguir, los algoritmos pueden ser:

Cuantitativos y cualitativos: si funcionan a través de cálculos matemáticos o secuencias lógicas.

Computacionales o no computacionales: si requieren o no del uso de un ordenador para la solución o ejecución de una determinada tarea.

Según su función y estrategia, es decir, qué hacen y cómo lo hacen, existen cinco tipos de algoritmos:

Algoritmos de búsqueda: aquellos que encuentran uno o varios elementos que presenten un conjunto de propiedades dentro de una determinada estructura de datos. Las búsquedas pueden ser:

Secuenciales: comparan el elemento a buscar con cada elemento del conjunto, hasta encontrarlo.

Binarias: comparan el elemento de búsqueda con un elemento ubicado en el medio de una serie ordenada para determinar si son iguales.

Algoritmo de ordenamiento: son los que se utilizan para reorganizar elementos de un listado, siguiendo unas pautas de orden numérico o alfanumérico. Pueden ser:

De burbuja: comparan cada elemento de la lista a ordenar, intercambiando posiciones si no están ordenados correctamente.

Por selección: ordenan a partir del elemento más pequeño de forma consecutiva.

Rápido: eligen un elemento del conjunto y reubican el resto en torno a este en función de si son menores o mayores respecto a él.

Algoritmos voraces: se trata de un tipo de algoritmo aplicado a problemas de optimización y se utiliza para la toma de decisiones lógicas para llegar a una solución final global. Estos algoritmos no son reversibles una vez que se toma la decisión de ejecutarlos.

Programación dinámica: este tipo de algoritmo está asociado al método con el que se procesa el resultado. La solución de un elemento depende de la solución de una serie de problemas más pequeños, por lo que conforme se van solucionando subproblemas, se van almacenando las soluciones para que no sea necesario calcularlas nuevamente. Con la programación dinámica se reduce el tiempo de ejecución del algoritmo.

Algoritmos probabilísticos: este tipo de algoritmosbasa sus resultados en el azar, de manera que, en líneas generales, se pueda obtener una buena solución para cualquier distribución aleatoria de inputs de entrada. El azar representa una optimización de tiempo respecto a si se determinara la mejor alternativa para cada caso individual. Se obtiene, en consecuencia, una buena solución a un problema para cualquier distribución de datos de entrada.https://www.youtube.com/watch?v=FS9u9cIGf3o

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1.- Definición y Tipos | Introducción a los Algoritmos

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¿Cuáles son los tres elementos de un algoritmo?

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¿Cuáles son los tres elementos de un algoritmo?

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Las tres partes de un algoritmo son:

1. Input (entrada). Información que damos al algoritmo con la que va a trabajar para ofrecer la solución esperada.

2. Proceso. Conjunto de pasos para que, a partir de los datos de entrada, llegue a la solución de la situación.

3. Output (salida). Resultados, a partir de la transformación de los valores de entrada durante el proceso.

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Es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en las aplicaciones web, el desarrollo de software, la ciencia de datos y el machine learning (ML). Los desarrolladores utilizan Python porque es eficiente y fácil de aprender, además de que se puede ejecutar en muchas plataformas diferentes. El software Python se puede descargar gratis, se integra bien a todos los tipos de sistemas y aumenta la velocidad del desarrollo.

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Los tipos de datos básicos de Python son los booleanos, los numéricos (enteros, punto flotante y complejos) y las cadenas de caracteres.

Python también define otros tipos de datos, entre los que se encuentran:

Secuencias: Los tipos list, tuple y range

Mapas: El tipo dict

Conjuntos: El tipo set

Iteradores

Clases

Instancias

Excepciones

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Un algoritmo informático es un conjunto de instrucciones definidas, ordenadas y acotadas para resolver un problema, realizar un cálculo o desarrollar una tarea. Es decir, un algoritmo es un procedimiento paso a paso para conseguir un fin. A partir de un estado e información iniciales, se siguen una serie de pasos ordenados para llegar a la solución de una situación.

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Son una de las primeras y más destacadas características de este lenguaje de programación. Con ellos se pueden hacer las mismas operaciones matemáticas habituales, ya que los operadores aritméticos en Python funcionan como estamos acostumbrados.

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Se utiliza un operador lógico para tomar una decisión basada en múltiples condiciones. Los operadores lógicos utilizados en Python son  and, or y not.

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Curso Python 🐍| Operadores Lógicos en Python  (AND - OR - NOT) ✅❌

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Se utilizan, como su nombre indica, para comparar dos o más valores. El resultado de estos operadores siempre es True o False . Mayor que. True si el operando de la izquierda es estrictamente mayor que el de la derecha; False en caso contrario.

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Sus estructuras de control nos permiten manipular la lógica de nuestros programas, facilitándonos la resolución de problemas.

Las estructuras de control son herramientas que nos permiten condicionar la ejecución del código a ciertas circunstancias.En Python, las estructuras de control más comunes son las condicionales y los bucles.

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El pensamiento computacional se define como el proceso por el cual un individuo, a través de habilidades propias de la computación y del pensamiento crítico, del pensamiento lateral y otros más, logra hacerle frente a problemas de distinta índolehttps://es.linkedin.com/learning/pensamiento-computacional/que-es-el-pensamiento-computacional

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Qué es el pensamiento computacional

¿Qué es el pensamiento computacional? Para poder llegar a una definición, vamos a definir, por ejemplo, en qué aspectos puede influenciar a una persona. Lo vamos a poder notar, por ejemplo, en el conocimiento, en el pensamiento y en la velocidad. Todo esto se puede destacar cuando estamos en una resolución de problemas. Ahora vamos a ver cómo es que algunas profesiones tienen más predisposición al pensamiento computacional; algunas de las profesiones en las que no significa que se esté aplicando al 100% el pensamiento computacional, pero derivado de las actividades que hacen pueden estar aplicando y sin siquiera saber el concepto como tal. Estas profesiones pueden ser los desarrolladores. Hablamos de desarrolladores de "software". No solamente de software, pueden ser de videojuegos, de sitios, de aplicaciones, de cualquier cosa que sea un "software" en sí. También estaríamos hablando de diseñadores, ingenieros y científicos. Todos ellos no lo saben pero podrían estar aplicando el pensamiento computacional. Muchos otros sí lo saben pero no conocen el proceso al 100%. Además, lo que vamos a poder notar entre esas profesiones que hemos mencionado es la resolución de problemas. Normalmente, esas profesiones reciben una preparación académica al nivel de que se les entrega un problema y ellos tienen que dar una solución, construir una solución. Utilizan como herramientas algún "software" o algo informático y esto los lleva a resolver el problema. La velocidad de innovación es alta en esas profesiones. Normalmente, al estar compitiendo en el mundo de la tecnología, el estar un paso atrás te genera una desventaja. Entonces, esta velocidad se vuelve una exigencia, parte de la profesión. También tendremos el aprendizaje constante, ya que las tecnologías, la innovación afectan demasiado esas profesiones y, si no se consta con un aprendizaje constante, esto se puede ver reflejado. En resumen, podemos decir que las características que pueden tener similares van a ser los desafíos. Siempre vamos a encontrar un desafío, y esta palabra como tal es la que podemos decir que es un común denominador para estas profesiones. El pensamiento computacional enseña lo siguiente: vamos a unir el conocimiento humano con las tecnologías. Esto es uno de los puntos centrales, si no que a lo mejor de los más importantes que vamos a encontrar en el pensamiento computacional. Tenemos que unir el razonamiento humano, sabemos que es una especie que razona, y la tecnología, sabemos que las computadoras en este caso, por ejemplo, o el "software" pueden hacer las cosas más rápidas que el humano pero no pueden razonar. Entonces, estaríamos uniendo lo mejor de las dos: las personas el razonamiento, y la tecnología la velocidad. También tenemos el pensar en algoritmos. El pensamiento computacional nos va a enseñar cómo pensar en algoritmos. Todo lo que hacemos es un algoritmo. Entonces, ya lo hacemos, solamente que de seguro no conocemos la palabra o la definición de "algoritmos", pero hagamos un ejercicio mental muy rápido. Cuando ustedes se meten a bañar, ¿cuáles son los pasos que siguen? Cuando van a ir a trabajar, ¿qué pasos siguen? Cuando se quieren servir un cereal, ¿qué pasos siguen? Todos estos pasos que realizan se pueden desglosar y crear un algoritmo. Entonces, siempre todo lo que hacemos lo dividimos en pasos. ¿Para qué? Para buscar una solución. Después tendremos que identificar patrones. El pensamiento computacional nos va a enseñar a revisar estos patrones para poder saber si lo que estamos haciendo nos va a llevar al resultado que estamos esperando. Y finalmente, tendremos que construir soluciones. Como tal, una solución no solamente se tiene que platicar, decir o mencionar. Se tiene que construir y, en muchas ocasiones, requiere un trabajo constante. También vamos a encontrar que hay cosas que el pensamiento computacional no enseña, y podemos decir que son los mitos del pensamiento computacional. Por ejemplo, ser experto informático. El conocer, aprender y aplicar bien el pensamiento computacional no te va a volver un experto informático. Ser el mejor programador. Al ser el pensamiento computacional un área fuertemente ligada a la computación, pensamos que se puede volver alguien un muy buen programador y, en realidad, esto no tiene absolutamente nada que ver. Trabajar en el campo de la computación. Muchas personas piensan que, si aprenden del pensamiento computacional, terminarán trabajando en un campo de la computación. Pero bueno, un ejemplo muy real son las personas que trabajan en casos de investigación, de desarrollo; puede ser también en el campo cultural o social, y al manejar grandes cantidades de datos, utilizan una computadora para su estudio, análisis y gráficas. Esto no significa que ellos estén trabajando en el área de la computación; significa que están utilizando e implementando las herramientas de la computación. Ser "hackers", gurús o cualquier otro término tecnológico que signifique ser alguien avanzado o destacado, tampoco nos vamos a volver algo así si estudiamos el pensamiento computacional. No es el objetivo del pensamiento computacional.

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Videotutorial Qué es el pensamiento computacional - Pensamiento computacional | LinkedIn Learning, antes Lynda.com

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Explicaremos a detalle qué es el pensamiento computacional, además de abordar los mitos que se tienen sobre este importante concepto.

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Es un bloque de líneas de código o un conjunto de instrucciones cuya finalidad es realizar una tarea específica. Puede reutilizarse a voluntad para repetir dicha tarea. Las funciones nos ayudan a que el código sea más fácil de leer y entender.

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¿Cuáles son las 4 etapas del pensamiento computacional?

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¿Cuáles son las 4 etapas del pensamiento computacional?

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Consta de cuatro pilares: descomposición, reconocimiento de patrones, abstracción y algoritmos.