Dados los cambios tecnológicos que se producen a nuestro alrededor, se recomienda mantenerse actualizado, especialmente si está siguiendo una carrera en el ámbito tecnológico. Si bien los algoritmos estándar deben dominarse, no puede ignorar lo que está de moda ahora. Entonces, ¿qué se supone que debe hacer uno? Bueno, se lo diremos. Cybertech ha compilado una lista de 8 algoritmos que todo programador debe conocer para adaptarse al ritmo de los cambios dinámicos que ocurren en el campo del lenguaje de programación.
1. Ordenamiento por selección, burbuja e inserción
El ordenamiento por selección, burbuja e inserción son algunos de los primeros con los que los nuevos desarrolladores deben trabajar. En cualquier escenario en el que la velocidad sea importante, no va a utilizar estos algoritmos, pero trabajar con ellos es una excelente introducción al recorrido y manipulación de matrices. El ordenamiento por selección ayuda a encontrar el elemento mínimo en la parte no ordenada de la matriz e intercambiarlo con el primer elemento no ordenado. Repita hasta que la matriz esté completamente ordenada. El ordenamiento por burbuja itera a través de la matriz repetidamente, comparando pares adyacentes de elementos e intercambiándolos si están en el orden incorrecto. Repita hasta que la matriz esté completamente ordenada. La ordenación por inserción, por otro lado, ayuda a construir una submatriz ordenada de izquierda a derecha insertando cada nuevo elemento en su posición correcta en la submatriz. Repita hasta que la matriz esté completamente ordenada.
2. Búsqueda binaria
La búsqueda binaria es una de las primeras cosas que se enseñan en cualquier clase de informática. La búsqueda binaria se utiliza para realizar una búsqueda muy eficiente en conjuntos de datos ordenados. La complejidad temporal es O(log2N). Una búsqueda binaria consiste en tomar una matriz ordenada, dividir iterativamente la matriz en dos y comparar un elemento que está buscando con cada mitad hasta encontrar el elemento. La idea es dividir repetidamente por la mitad la parte de la lista que podría contener el elemento hasta que la reduzcamos a un solo elemento posible. Una aplicación común de este algoritmo es cuando busca el nombre de la canción en una lista ordenada de canciones, realiza una búsqueda binaria y una coincidencia de cadenas para devolver rápidamente los resultados. Es quizás el ejemplo más simple de cómo un poco de ingenio puede hacer que las cosas, literalmente, sean exponencialmente más eficientes.
3. Codificación Huffman
La codificación Huffman es la base de la compresión de texto moderna. Funciona considerando la frecuencia con la que aparecen diferentes caracteres en un texto y organizándolos en un árbol en función de esta frecuencia. La codificación Huffman es un algoritmo de compresión de datos sin pérdida. La idea es asignar códigos de longitud variable a los caracteres de entrada; las longitudes de los códigos asignados se basan en las frecuencias de los caracteres correspondientes. Los códigos de longitud variable asignados a los caracteres de entrada son códigos de prefijo, lo que significa que los códigos (secuencias de bits) se asignan de tal manera que el código asignado a un carácter no es el prefijo del código asignado a ningún otro carácter. Así es como la codificación Huffman se asegura de que no haya ambigüedad al decodificar el flujo de bits generado.
Entendamos los códigos de prefijo con un contraejemplo. Sea cuatro caracteres a, b, c y d, y sus códigos de longitud variable correspondientes sean 00, 01, 0 y 1. Esta codificación genera ambigüedad porque el código asignado a c es el prefijo de los códigos asignados a a y b. Si el flujo de bits comprimido es 0001, la salida descomprimida puede ser “cccd”, “ccb”, “acd” o “ab”. Hay principalmente dos partes principales en la codificación de Huffman: construir un árbol de Huffman a partir de caracteres de entrada y recorrer el árbol de Huffman y asignar códigos a caracteres.
4. Ordenación rápida y ordenación por combinación
La ordenación es el concepto más estudiado en informática. La idea es organizar los elementos de una lista en un orden específico. Aunque todos los lenguajes de programación importantes tienen bibliotecas de ordenación integradas, resulta útil saber cómo funcionan. Según el requisito, es posible que desee utilizar la ordenación por combinación, la ordenación rápida, la ordenación por cubo, la ordenación por montón o la ordenación por conteo.
Más importante aún, uno debe saber cuándo y dónde utilizarlas. Esto hace que los algoritmos de ordenación sean una de las herramientas más fundamentales que un desarrollador debe tener en su arsenal. Si bien los algoritmos de ordenación son excelentes para familiarizarse con las matrices, Quicksort y Mergesort son lo suficientemente eficientes como para usarse en aplicaciones serias. Sentirse cómodo implementando estos algoritmos de ordenación es esencial para ser un desarrollador serio.
5. Descenso de gradiente
Para muchos desarrolladores, el descenso de gradiente no es necesariamente útil en lo que respecta a cualquier lenguaje de programación. Sin embargo, si está trabajando en algo relacionado con la regresión o el aprendizaje automático, el descenso de gradiente será fundamental en su trabajo. El descenso de gradiente es conocido como uno de los algoritmos de optimización más utilizados para entrenar modelos de aprendizaje automático mediante la minimización de errores entre los resultados reales y esperados. Además, el descenso de gradiente también se utiliza para entrenar redes neuronales. En terminología matemática, el algoritmo de optimización se refiere a la tarea de minimizar/maximizar una función objetivo f(x) parametrizada por x. De manera similar, en el aprendizaje automático, la optimización es la tarea de minimizar la función de costo parametrizada por los parámetros del modelo. El objetivo principal del descenso de gradiente es minimizar la función convexa mediante la iteración de actualizaciones de parámetros. Una vez que estos modelos de aprendizaje automático están optimizados, estos modelos se pueden utilizar como herramientas poderosas para la inteligencia artificial y varias aplicaciones informáticas. En resumen, el descenso de gradiente es un método de procedimiento que optimiza funciones mediante el cálculo. En el contexto de la regresión y el aprendizaje automático, esto significa encontrar valores específicos que minimicen el error en su algoritmo de predicción. Si bien es cierto que es más complejo matemáticamente que muchos de estos otros algoritmos si está trabajando significativamente con datos y predicciones, comprender cómo funciona el descenso de gradiente es increíblemente importante.
6. Búsqueda en amplitud (BFS)
El recorrido en amplitud (o búsqueda) de un gráfico es similar al recorrido en amplitud de un árbol. El único problema aquí es que, a diferencia de los árboles, los gráficos pueden contener ciclos, por lo que podemos llegar al mismo nodo nuevamente. Para evitar procesar un nodo más de una vez, dividimos los vértices en dos categorías: visitados y no visitados. Se utiliza una matriz booleana de visitas para marcar los vértices visitados. Para simplificar, se supone que todos los vértices son accesibles desde el vértice inicial. BFS utiliza una estructura de datos de cola para el recorrido. Nuevamente, los árboles resultan ser el núcleo de muchos algoritmos y software con los que trabajan los desarrolladores. Por lo tanto, comprender el recorrido básico de un árbol es una prioridad máxima para un desarrollador aspirante. La búsqueda en amplitud funciona explorando un árbol nivel por nivel hasta que se encuentra el nodo de destino.
7. Búsqueda en profundidad (DFS)
La búsqueda en profundidad es un algoritmo para recorrer o buscar estructuras de datos de árboles o gráficos. El algoritmo comienza en el nodo raíz (seleccionando un nodo arbitrario como nodo raíz en el caso de un gráfico) y explora lo más lejos posible a lo largo de cada rama antes de retroceder. Por lo tanto, la idea básica es comenzar desde la raíz o cualquier nodo arbitrario y marcar el nodo y moverse al nodo adyacente sin marcar y continuar este bucle hasta que no haya ningún nodo adyacente sin marcar. Luego, retroceder y verificar si hay otros nodos sin marcar y recorrerlos. Finalmente, imprimir los nodos en la ruta. Continuando con el recorrido de árboles, la búsqueda en profundidad es el otro enfoque principal para encontrar un elemento en un árbol. En lugar de trabajar en el árbol nivel por nivel, explora el árbol rama por rama. Ahora bien, suponiendo que no tenga ramas infinitamente extendidas, DFS siempre funcionará de manera similar. Implementar estos dos algoritmos de búsqueda no es particularmente complejo, pero lo que es increíblemente importante es aprender cuándo usar uno en lugar del otro. Gran parte del diseño de software consiste en poder comprender la estructura de la información con la que se está trabajando y elegir algoritmos que optimicen esa estructura.
8. Algoritmo de Dijkstra
Otro tema increíblemente importante con el que trabajan los desarrolladores es la búsqueda de rutas a través de una variedad de lenguajes de programación. El algoritmo de Dijkstra básicamente comienza en el nodo que usted elija (el nodo de origen) y analiza el gráfico para encontrar la ruta más corta entre ese nodo y todos los demás nodos del gráfico. El algoritmo realiza un seguimiento de la distancia más corta conocida actualmente desde cada nodo hasta el nodo de origen y actualiza estos valores si encuentra una ruta más corta. Una vez que el algoritmo ha encontrado la ruta más corta entre el nodo de origen y otro nodo, ese nodo se marca como “visitado” y se agrega a la ruta.
El proceso continúa hasta que todos los nodos del gráfico se han añadido a la ruta. De esta manera, tenemos una ruta que conecta el nodo de origen con todos los demás nodos siguiendo la ruta más corta posible para llegar a cada nodo. Los gráficos resultan ser una forma increíblemente versátil de describir todo tipo de problemas que involucran redes de objetos distintos. El algoritmo de Dijkstra es una forma de encontrar la ruta más rápida entre dos nodos en un gráfico. Es la base de la mayoría del trabajo realizado en la búsqueda de rutas y se utiliza en todo, desde la inteligencia artificial hasta el diseño de juegos. Te ayuda a ejecutar el rastreo web. A largo plazo, puede ayudar a crear bots como los bots de ajedrez a través de la Inteligencia Artificial (IA). Lo mejor de todo es que puede mejorar la navegación por colectores, lo que te permite encontrar la ruta más corta entre dos ciudades en un mapa.
