Estructuras de datos y algoritmos

Cómo se guardan los datos en memoria (pilas, colas, listas, tablas hash, montículos, árboles y grafos), cómo se mide lo que cuesta un algoritmo, con qué estrategias se diseñan, y los algoritmos clásicos de ordenación y búsqueda.

• 1Contexto del temaCómo se organizan los datos en memoria para que se pueda trabajar con ellos deprisa, cómo se mide lo que cuesta un algoritmo y cuáles son los algoritmos clásicos que hay que reconocer.2
• 2TAD y estructuras linealesLa diferencia entre el qué y el cómo, y el funcionamiento por dentro de la pila, la cola y la lista, con el precio que se paga por elegir array o lista enlazada.9
• 3Tablas hash y montículosCómo se llega a un dato en tiempo constante calculando su posición, qué pasa cuando dos claves caen en el mismo sitio, y cómo el montículo mantiene ordenada la prioridad sin ordenar nada más.10
• 4ÁrbolesLa terminología que se pregunta con trampa (orden, grado, peso, profundidad, altura), los recorridos en profundidad y en anchura, y los árboles de búsqueda, equilibrados y multicamino.10
• 5GrafosCómo se describe una red de nodos, las dos formas de guardarla en memoria y los algoritmos clásicos de camino mínimo, recubrimiento, flujo y conexidad.10
• 6Complejidad algorítmicaQué se mide cuando se dice que un algoritmo es más eficiente que otro, qué significa exactamente la O grande y cómo se ordena la escala de órdenes de crecimiento.9
• 7Estrategias de diseñoLas seis familias con las que se ataca un problema: divide y vencerás, voraces, programación dinámica, vuelta atrás, ramificación y poda, y algoritmos probabilísticos.9
• 8Ordenación y búsquedaLas familias de algoritmos de ordenación, cómo funciona cada uno de los clásicos, sus complejidades comparadas y los métodos de búsqueda.10
• 9Ficheros y formatosCómo se organiza el acceso a los registros de un fichero y qué identifica a los formatos más preguntados: instaladores, documentos, correo, imagen, audio y vídeo.10