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DICIEMBRE 2023

REVISTA TECNOLÓGICA

Métodos de organización y búsqueda PLATICANDO SOBRE LOS GRAFOS

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Les da la bienvenida Queridos lectores y apasionados de la informática, Es un honor darles la bienvenida a las páginas de nuestra última edición de TechTrends, dedicada en su totalidad a explorar las intrincadas maravillas de las estructuras de datos mencionando especialmente su manera de organizar y buscar en la inmensidad de los volúmenes de datos. En este viaje fascinante, nos sumergiremos en el corazón mismo de la computación, donde la eficiencia y la organización son la clave para desbloquear nuevas dimensiones de potencial tecnológico.

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Las estructuras de datos son los cimientos invisibles pero cruciales que sustentan cada línea de código, cada aplicación y cada avance tecnológico que define nuestra era digital. En esta edición, nos proponemos desentrañar los misterios detrás de estas estructuras, destacando su importancia y su impacto en el desarrollo de software, la gestión de grandes conjuntos de datos y la eficiencia de los algoritmos.

Iniciaremos nuestro recorrido con una mirada profunda a los fundamentos de Organización y Búsqueda, estructuras de datos clásicas que han resistido la prueba del tiempo. Desde las venerables listas enlazadas hasta los Grafos, nos sumergiremos en sus características, ventajas y desafíos. Buscando siempre ilustrar cómo estas estructuras proporcionan la base sobre la cual se construyen soluciones robustas y eficientes.

En esta edición, buscamos no solo informar, sino también inspirar. Queremos que cada página sea una invitación a la reflexión y a la experimentación. La informática es un campo en constante evolución, y las estructuras de datos son la esencia misma de su progreso. A medida que nos sumergimos en estas páginas, los animamos a imaginar y explorar nuevas posibilidades, a desafiar los límites de lo convencional y a contribuir al rico tapiz de conocimiento que forma nuestra comunidad informática.

Agradecemos su continua confianza y compromiso con TechTrends. Esperamos que disfruten de este viaje por las fundaciones digitales tanto como nosotros disfrutamos al traerlo a sus manos. ¡Bienvenidos a una edición que promete revelar las estructuras que dan forma a nuestro futuro digital!

“Siempre caminando hacia el futuro”

Mata, Regulo. Editorial TechTrends.

ARREGLOS Y LISTAS

¿Qué estructura de datos elegir para manejar secuencias?

Un arreglo en programación es una estructura de datos que permite almacenar una colección de elementos del mismo tipo. Los elementos de un arreglo son accesibles a través de un índice numérico, que comienza en cero para el primer elemento.

En el lenguaje de programación C, un arreglo se declara de la siguiente manera:

tipo nombreVariable[longitudArreglo]; Por ejemplo, para declarar un array de 3 enteros usamos esto: int numeros[3]; Para uno de 5 elementos de tipo double esto: double calificaciones[5];

Existen diferentes tipos de arreglos en programación, dependiendo de la cantidad de dimensiones que tengan. Los arreglos unidimensionales son listas simples de elementos.

Los arreglos son útiles para trabajar con colecciones de datos, como conjuntos de números, cadenas de texto, objetos, etc. Por ejemplo, se pueden usar para almacenar los valores de una tabla, para guardar los resultados de una consulta a una base de datos, para almacenar una lista de objetos, entre otros. Álvarez, Gabriel

Listas en C: Una guía completa Una lista es un tipo de estructura de datos que permite almacenar y acceder a un conjunto de elementos en un orden específico. Las listas son similares a los arreglos, pero a diferencia de los arreglos, las listas en algunos lenguajes de programación permiten insertar y eliminar elementos en cualquier posición en tiempo de ejecución.

En C, las listas se implementan generalmente como listas enlazadas.

Una lista enlazada consta de un número de elementos y cada elemento tiene dos componentes: un puntero al siguiente elemento de la lista y un valor, que puede ser de cualquier tipo Aquí hay un ejemplo de cómo se podría definir una lista enlazada en C: Aquí hay un ejemplo de cómo se podría definir una lista enlazada en C: Existen diferentes tipos de listas en programación, dependiendo de la cantidad de dimensiones que tengan. Algunos de los tipos más comunes de listas incluyen: · Listas simples: Son listas en las que cada nodo tiene un enlace al siguiente nodo. · Listas doblemente enlazadas: Son listas en las que cada nodo tiene un enlace al siguiente nodo y al nodo anterior. · Listas circulares: Son listas en las que el último nodo está conectado al primer nodo.

Las listas son útiles para trabajar con colecciones de datos, como conjuntos de números, cadenas de texto, objetos, etc.

Explorando la Eficiencia: ¿Tablas Hash o Árboles AVL en Estructuras de Datos?

En el vasto mundo de la informática y la programación, la elección de la estructura de datos adecuada es crucial para el rendimiento eficiente de las aplicaciones. Dos estructuras que se destacan en la implementación de diccionarios y conjuntos son las tablas hash y los árboles AVL. Cada una tiene sus propias características distintivas, ventajas y desafíos, lo cual a la hora de trabajar con estructuras de datos nos plantea en la siguiente situación:

¿Cuál es mas eficiente y funcional a la hora de desempeñar su rol en la clasificación de datos?

Eso lo veremos a continuación

TABLAS HASH Las tablas hash son conocidas por su rapidez en operaciones de búsqueda, inserción y eliminación.

Utilizan una función hash para asignar claves a ubicaciones específicas en una tabla. En el caso ideal, estas operaciones tienen un tiempo promedio constante normalmente veloz.

Sin embargo, el mundo real presenta desafíos. Las colisiones, donde dos claves generan el mismo índice, pueden ocurrir y deben manejarse adecuadamente.

Métodos como el encadenamiento (almacenar múltiples elementos en la misma posición) o la resolución de colisiones abierta (buscar la siguiente posición disponible) son necesarios para gestionar este escenario.

ÁRBOLES AVL Los árboles AVL, en cambio, adoptan un enfoque diferente. Son árboles binarios de búsqueda balanceados, garantizando que la diferencia de altura entre los subárboles izquierdo y derecho no sea mayor que uno.

El mantenimiento del equilibrio es esencial en los árboles AVL. Después de cada inserción o eliminación, se deben realizar ajustes para preservar la propiedad de balance. A pesar de esta sobrecarga, los árboles AVL pueden ser más eficientes en términos de espacio en comparación con algunas implementaciones de tablas hash.

La elección sabia: ¿Cuándo usar qué?

La elección entre tablas hash y árboles AVL depende de los requisitos específicos del problema y las características del conjunto de datos. Las tablas hash son ideales cuando se busca un rendimiento rápido y constante, pero se debe tener cuidado con la gestión de colisiones. Por otro lado, los árboles AVL ofrecen un rendimiento más predecible y son eficientes en términos de espacio, aunque requieren un mantenimiento adicional.

Santana, Sebastián

Ordenamiento por mezcla y ordenamiento rápido: Dos algoritmos de ordenamiento basados en dividir y conquistar En el vasto universo de los algoritmos de clasificación, la belleza reside en la diversidad de enfoques que pueden abordar la tarea de ordenar datos. Dos de estos enfoques, el ordenamiento por mezcla (Merge Sort) y el ordenamiento rápido (QuickSort), destacan no solo por su eficacia sino también por sus enfoques únicos y su influencia en la programación y la ciencia de la computación.

MERGE SORT

En el corazón de Merge Sort yace un proceso elegante. La lista no ordenada se divide en dos mitades simétricas, cada una de las cuales se ordena de manera recursiva.

Luego, estas mitades ordenadas se fusionan en una lista única y completamente ordenada.

Esto garantiza su estabilidad y eficiencia.

La elegancia de Merge Sort se manifiesta plenamente cuando se enfrenta a la tarea de ordenar listas enlazadas.

Su capacidad para dividir y combinar fácilmente las estructuras enlazadas lo convierte en un candidato ideal para esta aplicación específica.

QUICK SORT

QuickSort, por otro lado, adopta un enfoque más estratégico. La elección rápida de un pivote y la partición de la lista en elementos mayores y menores establecen las bases para un proceso de clasificación rápido y eficiente. La conquista y combinación posteriores dan vida a la lista ordenada.

Ampliamente utilizado en implementaciones de bibliotecas de lenguajes de programación y sistemas operativos, QuickSort destaca por su eficiencia en el espacio y su capacidad para ofrecer un rendimiento robusto en diversas situaciones.

En lugar de considerar Merge Sort y QuickSort como contendientes, deberíamos apreciar la riqueza que aportan al paisaje de los algoritmos de clasificación. Al final del día, celebramos la diversidad en la clasificación, sabiendo que en la variedad de enfoques y estrategias reside la verdadera belleza de la programación y la ciencia de la computación. ¡Que siga la sinfonía de la clasificación!

Santana, Sebastián

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Grafos y algoritmos de grafos: Cómo modelar y resolver problemas complejos y abstractos Un grafo es una estructura de datos que consiste en un conjunto de nodos (vértices) y un conjunto de aristas (arcos) que conectan pares de nodos. Los grafos se utilizan para representar relaciones entre entidades, como redes de computadoras, rutas de transporte, relaciones sociales, entre otros.

Los grafos se pueden clasificar en diferentes tipos según sus propiedades, como grafos dirigidos, no dirigidos, ponderados y no ponderados. Los algoritmos de grafos son procedimientos que operan sobre grafos para realizar diversas tareas, como encontrar caminos más cortos, determinar la conectividad,etc.

El algoritmo de Dijkstra por ejemplo, encuentra el camino más corto entre un nodo de inicio y todos los demás nodos en un grafo ponderado con pesos no negativos. El algoritmo de Kruskal y el algoritmo de Prim son algoritmos de árbol de expansión mínima que encuentran el árbol de expansión mínima para un grafo ponderado.

También existen algoritmos para detectar ciclos en un grafo, como el algoritmo de detección de ciclo en grafos dirigidos (por ejemplo, el algoritmo de detección de ciclo basado en DFS) y en grafos no dirigidos (por ejemplo, el algoritmo de detección de ciclo basado en union-find).

Estos son solo algunos ejemplos de los muchos algoritmos que se pueden aplicar a los grafos. Los grafos y los algoritmos de grafos son conceptos fundamentales en ciencias de la computación y se utilizan en una amplia gama de aplicaciones, desde redes y logística hasta análisis de datos y redes sociales.

Silva, Rebeca

Búsqueda secuencial o lineal: El método más simple pero menos eficiente La búsqueda secuencial es un método de búsqueda que se utiliza en listas o arreglos. Este método consiste en recorrer cada elemento de la lista desde el principio hasta el final, comparando cada elemento con el valor que se busca.

El algoritmo básico de la búsqueda secuencial es bastante simple: 1. Inicializa un índice en 0.

2. Comprueba si el elemento en el índice actual es igual al valor objetivo.

3. Si es igual, la búsqueda termina exitosamente y retorna el índice.

4. Si no es igual, incrementa el índice en 1.

5. Si el índice es menor que el número de elementos en la lista, vuelve al paso 2.

6. Si el índice es igual o mayor que el número de elementos en la lista, la búsqueda termina sin éxito.

Existen algunas variaciones de este algoritmo. Por ejemplo, si se añade un valor extra (un valor centinela) que es igual al objetivo al final de la lista, se puede eliminar la necesidad de comprobar si el índice es válido en cada iteración, lo que puede hacer que el algoritmo sea más rápido

Además, si la lista está ordenada, la búsqueda puede terminar más rápido al concluir la búsqueda una vez que el elemento en el índice actual supera el valor objetivo.

En cuanto a su eficiencia, la búsqueda secuencial tiene una complejidad temporal de O(n). Esto significa que, en el peor de los casos, puede requerir examinar cada elemento de la lista.

A pesar de su simplicidad, la búsqueda secuencial tiene algunas desventajas. La principal es que puede ser muy lenta, especialmente para listas grandes. Sin embargo, tiene la ventaja de ser un método sumamente simple y útil cuando se tiene un conjunto de datos pequeños.

Salazar, Álvaro

Noticiero

13 DE DICIEMBRE 2023

BARCELONA

Un equipo de investigación liderado por el profesor Sang-hoon Lee en el Departamento de Ingeniería de Robótica y Mecatrónica del Instituto de Ciencia y Tecnología de Daegu Gyeongbuk ha desarrollado con éxito un sensor de electromiografía de superficie imperceptible (sEMG) para el control de piernas protésicas robóticas.

12 DE DICIEMBRE 2023

LECHERÍA

El proyecto Kuiper de Amazon tiene como objetivo proporcionar conectividad de banda ancha a nivel mundial mediante el lanzamiento de más de 3.000 satélites en órbita terrestre baja. Amazon ha firmado un contrato con SpaceX para tres lanzamientos de cohetes Falcon 9

Búsqueda binaria: El método más rápido y preciso para datos ordenados La búsqueda binaria es un algoritmo eficiente para encontrar un elemento en una lista ordenada de elementos. Funciona dividiendo repetidamente a la mitad la porción de la lista que podría contener al elemento, hasta reducir las ubicaciones posibles a solo una.

Por ejemplo, si tienes un catálogo ordenado alfabéticamente por nombres de estrellas, la búsqueda binaria no tendría que examinar más de 22 estrellas, incluso en el peor de los casos, para encontrar la estrella que estás buscando.

Este algoritmo es útil en una amplia gama de problemas de búsqueda y, aunque la idea es simple, implementar la búsqueda binaria correctamente requiere atención a algunos detalles, como su condición de parada y el cálculo del punto medio de un intervalo.

El método más rápido y preciso para ordenar datos es el algoritmo QuickSort123. Este algoritmo fue desarrollado por Sir Charles Antony Richard Hoare en 19601.

Salcedo, Samuel

QuickSort se basa en la técnica de “divide y vencerás”, donde el problema se divide en subproblemas de menor tamaño y se resuelven por separado para ser unidos de nuevo una vez resueltos. Aquí te dejo una descripción abstracta del funcionamiento de QuickSort: 1.

Se elige un elemento v de la lista L de elementos al que se le llama pivote.

2. Se particiona la lista L en tres listas: L1 - que contiene todos los elementos de L menos v que sean menores o iguales que v L2 - que contiene a v L3 - que contiene todos los elementos de L menos v que sean mayores o iguales que v 3. Se aplica la recursión sobre L1 y L3 4. Se unen todas las soluciones que darán forma final a la lista L finalmente ordenada. Como L1 y L3 están ya ordenados, lo único que tenemos que hacer es concatenar L1, L2 y L3 Aunque este algoritmo parece sencillo, hay que implementar los pasos 1 y 3 de forma que se favorezca la velocidad de ejecución del algoritmo.

Búsqueda por funciones de hash: El método más eficiente y sencillo para diccionarios y conjuntos Las funciones hash son transformaciones matemáticas que convierten cualquier dato, como un texto, una imagen o un número, en una cadena de caracteres de longitud fija, llamada hash o resumen. Estas funciones tienen la propiedad de que es muy difícil encontrar dos datos distintos que produzcan el mismo hash, es decir, que generen una colisión.

Las funciones hash tienen muchas aplicaciones en el ámbito de la informática y la comunicación, ya que permiten realizar tareas como: Recuperar información Validar datos Cifrar información Firmar documentos Crear cadenas de bloques Como se puede ver, las funciones hash son herramientas muy útiles y versátiles que facilitan la gestión, la protección y el intercambio de la información en el mundo digital.

Una función hash es una función que recibe como entrada un dato de cualquier tipo y tamaño y devuelve como salida un número entero de un rango determinado. El objetivo de una función hash es que sea rápida, uniforme y resistente a colisiones, es decir, que minimice la probabilidad de que dos datos distintos produzcan el mismo número.

Existen muchos algoritmos para implementar funciones hash, cada uno con sus ventajas y desventajas. En este artículo, vamos a ver un ejemplo de cómo se puede implementar una función hash en el lenguaje de programación C, usando el algoritmo de multiplicación.

Los diccionarios y los conjuntos son estructuras de datos muy útiles que permiten almacenar y acceder a elementos de forma rápida y sencilla. Sin embargo, para que funcionen correctamente, se necesita una función hash que asigne a cada elemento un código numérico único, llamado hash o resumen.

Navarro, Reinaldo

Búsqueda en grafos: El método más útil y versátil para problemas complejos y abstractos La ingeniería informática es una disciplina que abarca el diseño, la implementación y el mantenimiento de sistemas informáticos que resuelven problemas de diversa índole.

Uno de los métodos más importantes y versátiles que se utilizan en la ingeniería informática es la búsqueda en grafos, que consiste en explorar una estructura de datos llamada grafo, que representa las relaciones entre entidades o elementos de un problema.

La búsqueda en grafos consiste en recorrer los nodos y las aristas del grafo siguiendo algún criterio o algoritmo, con el fin de encontrar uno o varios nodos que cumplan una condición deseada, o que sean óptimos según alguna medida.

Algunos de los algoritmos más comunes y conocidos son:

Búsqueda en Anchura (BFS) Búsqueda en Amplitud (DFS)

Mata, Regulo

La búsqueda en grafos tiene muchas aplicaciones prácticas en diversos dominios de la ingeniería informática, ya que permite modelar y resolver problemas que involucran relaciones entre datos. Algunas de las aplicaciones más destacadas son:

Redes de Comunicación Bases de Datos Inteligencia Artificial

Estas son solo algunas de las aplicaciones prácticas de la búsqueda en grafos, pero existen muchas más, como logística, criptografía, robótica, etc.

Pero ahora, veámoslo con un código en C

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Zack Harley

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