los algoritmos son de gran importancia para automatizar y estructurar diferentes procesos en las áreas establecidas desde el ámbito informático y problemas de la vida cotidiana; en resumidas cuentas un algoritmo diseñado para que una maquina haga un trabajo en especifico, ya sea un trabajo básico o complejo a esto le llamamos algoritmo

Estos algoritmos son aquellos en los que se colocan elementos verbales. Un ejemplo de este tipo de algoritmos son las instrucciones o los “paso a paso” que se dan de formal oral.

Tal es el caso de las recetas de cocina o las instrucciones para hacer un trabajo de bricolaje.

1. Lavarse bien las manos con abundante jabón y agua.

2. Tomar una toalla limpia para secarse y mantener las manos a la temperatura ambiente.

3. Desvestir al bebé desde la cintura hacia abajo.

4. Tomar los pies del bebé y llevarlos hacia arriba.

Algoritmo computacional

Son los algoritmos que se hacen con una computadora; muchos de estos algoritmos son más complejos y por eso necesitan ser realizados a través de una máquina. También pueden ser algoritmos cuantitativos que se optimizan.

• YouTube

• Facebook

• inteligencia artificiales

Algoritmo no computacional  

Estos algoritmos son aquellos que no pueden realizarse con una computadora; por ejemplo, la programación de un televisor.

1.- calculadoras (valor1 + valor2 = resultado)

2.- softwares de ventas de productos

3.- calcular años biciestos

4.- calcular sueldos

5.- calcular venta

El proceso está compuesto por una serie ordenada y finita de pasos que se deben seguir para, a partir de los datos de entrada, llegar a la solución del problema. Esta serie ordenada de pasos se conoce como algoritmo.

Etapa 1: Comprensión del problema

1. Lectura cuidadosa: Lee el problema varias veces para entenderlo completamente.

2. Identificación de los requerimientos: Identifica los requerimientos y restricciones del problema.

3. Preguntas clarificadoras: Haz preguntas clarificadoras si no estás seguro de algo.

Etapa 2: Análisis del problema

1. Descomposición del problema: Descompón el problema en subproblemas más pequeños y manejables.

2. Identificación de patrones: Identifica patrones y relaciones entre los datos.

3. Análisis de la complejidad: Analiza la complejidad del problema y la cantidad de datos involucrados.

Etapa 3: Diseño de la solución

1. Definición de la estrategia: Define la estrategia para solucionar el problema.

2. Selección de la estructura de datos: Selecciona la estructura de datos adecuada para el problema.

3. Diseño del algoritmo: Diseña el algoritmo paso a paso.

Etapa 4: Implementación de la solución

1. Codificación del algoritmo: Codifica el algoritmo en el lenguaje de programación elegido.

2. Pruebas unitarias: Realiza pruebas unitarias para asegurarte de que cada parte del algoritmo funciona correctamente.

3. Depuración: Depura el código para eliminar errores.

Etapa 5: Pruebas y evaluación

1. Pruebas integrales: Realiza pruebas integrales para asegurarte de que el algoritmo funciona correctamente en diferentes escenarios.

2. Evaluación del rendimiento: Evalúa el rendimiento del algoritmo en términos de tiempo y espacio.

3. Comparación con otros algoritmos: Compara el algoritmo con otros algoritmos para ver si hay oportunidades de mejora.

Etapa 6: Refinamiento y optimización

1. Identificación de oportunidades de mejora: Identifica oportunidades de mejora en el algoritmo.

2. Optimización del código: Optimiza el código para mejorar el rendimiento.

3. Refinamiento del algoritmo: Refina el algoritmo para hacerlo más eficiente y escalable.

Entrada y salida:

Los algoritmos deben tener bien definidos tanto los datos de entrada como los de salida. Los datos de entrada corresponden a la información con la que el algoritmo trabajará, mientras que los datos de salida son los resultados obtenidos tras seguir el procedimiento indicado.

Procedimiento:

Se refiere a las acciones que se realizan entre los datos de entrada y los de salida. Es una serie de pasos previamente establecidos, organizados y adecuados para resolver la tarea asignada.

Exactitud:

Para que el algoritmo genere los resultados correctos, sus pasos deben ser precisos, claros y exactos. Esto permite que sea fácil de entender y ejecutar, evitando errores o ambigüedades.

Finitud:

El algoritmo debe tener un número limitado de pasos, garantizando que después de completar las etapas previstas, se obtenga un resultado final.

Eficacia:

Un aspecto clave es que el algoritmo debe ser capaz de resolver el problema o tarea de manera eficiente. Para lograrlo, es fundamental considerar todas las posibles variaciones del problema al momento de diseñarlo, lo que asegura que el algoritmo sea eficaz.

Escalabilidad y generalidad:

Los algoritmos deben ser diseñados de forma general, para que puedan adaptarse y funcionar en diversos escenarios y con distintos datos de entrada. Esto los hace escalables y aplicables a una amplia variedad de situaciones.

• https://www.ferrovial.com/es/stem/algoritmos/

• https://uapa.cuaed.unam.mx/sites/default/files/minisite/static/3fa4df86-0459-4c54-a569-87d7c387f449/UAPA-solucion-problemas-algoritmos/index.html

• https://definicionwiki.com/algoritmos-no-computacionales-definicion-que-es-diferencias-significado-usos/

• https://conceptoabc.com/algoritmos-computacionales/

• https://www.lifeder.com/algoritmos-cualitativos/

• https://www.significados.com/algoritmo/

• https://blog.wearedrew.co/concepts/inteligencia-artificial/que-es-un-algoritmo-caracteristicas-principales