Club de Programación Competitiva UGR

1. Array

Estructuras de datos fundamentales para almacenar colecciones de elementos.

Consulta los PDFs para aprender sobre Arrays, sus usos y problemas relacionados.

2. Sets

Colecciones de elementos únicos, útiles para operaciones de pertenencia y conjunto.

Los PDFs de Sets cubren cómo usarlos eficientemente y problemas de ejemplo.

3. Maps

Estructuras de datos clave-valor para búsquedas eficientes.

Aprende todo sobre Maps y sus aplicaciones con nuestros PDFs detallados.

4. Linked List

Listas enlazadas para inserciones y eliminaciones dinámicas.

Descubre las Listas Enlazadas, sus ventajas y retos en los PDFs.

5. Árboles

Estructuras jerárquicas para organizar datos eficientemente.

Los PDFs sobre Árboles te guiarán a través de sus tipos y aplicaciones.

6. Pila y Colas

Estructuras de datos LIFO y FIFO para diversas aplicaciones.

Domina Pilas y Colas con los ejemplos y problemas de los PDFs.

1. Introducción a la Algorítmica

Conceptos básicos, eficiencia, Notación Asintótica (Big O).

Consulta los PDFs para la explicación detallada y los retos prácticos sobre Introducción a la Algorítmica.

2. Recursividad

Casos base, casos recursivos, ejemplos clásicos (Factorial, Fibonacci).

Explora cómo resolver problemas dividiéndolos en subproblemas más pequeños con los PDFs de Recursividad.

3. Two Pointers

Una técnica muy eficiente para recorrer secuencias de datos. Se basa en el uso coordinado de dos punteros para reducir la complejidad temporal.

4. Prefix Sum

Técnica que permite calcular la suma de elementos en cualquier rango de un array en tiempo constante, tras un pre-cálculo inicial.

5. Sliding Window

Patrón para procesar eficientemente sub-arrays o sub-cadenas contiguas. La "ventana" se desliza sobre los datos para encontrar resultados óptimos.

6. Algoritmos de Ordenación

Estudio de diferentes métodos para ordenar una colección de elementos, analizando su eficiencia (MergeSort, QuickSort, etc.).

7. Algoritmos de Búsqueda

Técnicas para encontrar un elemento dentro de una estructura de datos. Destaca la Búsqueda Binaria por su gran eficiencia en colecciones ordenadas.

8. Backtracking

Algoritmo recursivo para la resolución de problemas mediante la exploración de todas las soluciones posibles, descartando aquellas que no son válidas.

9. Divide y Vencerás

Estrategia algorítmica que consiste en dividir un problema en subproblemas más pequeños del mismo tipo, resolverlos y combinar sus soluciones.

10. Programación Dinámica

Técnica avanzada para resolver problemas complejos dividiéndolos en subproblemas más simples y almacenando sus resultados para evitar re-cálculos.

1. Conceptos y Recorridos

Introducción a la teoría de grafos, sus representaciones (matriz/lista de adyacencia) y los recorridos fundamentales: Búsqueda en Anchura (BFS) y Búsqueda en Profundidad (DFS).

Material en desarrollo. ¡Próximamente disponible!

2. Caminos Mínimos

Algoritmos para encontrar el camino de coste mínimo entre nodos, como el algoritmo de Dijkstra (para pesos no negativos) y Bellman-Ford.

Material en desarrollo. ¡Próximamente disponible!

3. Árbol de Expansión Mínima (MST)

Técnicas para encontrar un subconjunto de aristas que conecte todos los vértices con el mínimo coste total posible (algoritmos de Prim y Kruskal).

Material en desarrollo. ¡Próximamente disponible!

4. Ordenación Topológica

Algoritmo para ordenar linealmente los vértices de un grafo dirigido acíclico (DAG), útil en la planificación de tareas con dependencias.

Material en desarrollo. ¡Próximamente disponible!