Algoritmos, Estructuras de Datos y Entrevistas Programación

estudios

Sobre el curso

Este curso aborda los fundamentos de algoritmos y estructuras de datos desde una perspectiva práctica orientada tanto a la resolución eficiente de problemas como a la preparación de entrevistas técnicas en empresas tecnológicas. Cubre análisis de complejidad temporal y espacial, técnicas de diseño algorítmico y los patrones recurrentes que aparecen tanto en código de producción como en pruebas técnicas.

El programa progresa desde estructuras básicas (arrays, listas enlazadas, pilas, colas, tablas hash) hasta avanzadas (árboles binarios, árboles balanceados, heaps, tries y grafos), incluyendo los algoritmos asociados a cada una. Aborda paradigmas clásicos como divide y vencerás, programación dinámica, voraces, backtracking, búsqueda en profundidad y anchura, y técnicas de dos punteros y ventana deslizante.

Está orientado a desarrolladores que preparan entrevistas técnicas, estudiantes que quieren consolidar fundamentos de informática y programadores autodidactas que necesitan cubrir lagunas de pensamiento algorítmico. Incluye explicaciones paso a paso, implementación de cada estructura y resolución comentada de problemas tipo entrevista.

Conocimientos adquiridos

El curso me ha permitido desarrollar las siguientes capacidades:

Analizar complejidad temporal y espacial usando notación Big-O, Omega y Theta
Comparar costes asintóticos y elegir el algoritmo según restricciones
Implementar arrays, listas enlazadas simples y dobles
Trabajar con pilas, colas y colas de prioridad
Diseñar tablas hash con manejo de colisiones
Implementar árboles binarios de búsqueda y operaciones básicas
Equilibrar árboles mediante AVL y rojo-negro
Utilizar heaps para colas de prioridad y heapsort
Implementar tries para búsquedas eficientes por prefijo
Modelar y recorrer grafos en distintas representaciones
Aplicar BFS y DFS para recorridos y resolución de problemas
Encontrar caminos mínimos con Dijkstra y Bellman-Ford
Detectar ciclos y componentes conexas en grafos
Aplicar ordenamientos clásicos (merge sort, quick sort, heap sort)
Implementar búsqueda binaria y sus variantes
Resolver problemas mediante recursión reconociendo casos base
Aplicar memoización y programación dinámica top-down y bottom-up
Utilizar técnicas voraces (greedy) reconociendo cuándo son válidas
Resolver problemas con backtracking y poda
Aplicar dos punteros y ventana deslizante en arrays y cadenas
Identificar patrones comunes de problemas tipo entrevista
Estructurar la resolución de un problema en pasos comunicables
Optimizar soluciones desde fuerza bruta hasta complejidad óptima
Comunicar trade-offs entre tiempo, memoria y legibilidad

Este conocimiento permite afrontar entrevistas técnicas con criterio, escribir código consciente del coste asintótico y reconocer en problemas reales patrones algorítmicos que conducen a soluciones eficientes y mantenibles.