Algoritmos Greedy (Voraces)
Visualizaciones interactivas de algoritmos que toman decisiones localmente óptimas
Recursos interactivos de algoritmos greedy
Explora y comprende cómo funcionan los algoritmos voraces a través de visualizaciones interactivas. Los algoritmos greedy toman decisiones óptimas localmente con la esperanza de encontrar una solución globalmente óptima.
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⚡ Algoritmos Greedy
Visualizaciones interactivas de algoritmos que toman decisiones óptimas localmente
Problema de la Mochila
Compara tres estrategias greedy: solo peso (más ligeros primero), solo ganancia (más valiosos primero) y ganancia/peso (mejor ratio primero)
Representaciones para el Problema de la Mochila
Explora diferentes formas de codificar soluciones: binaria, entera (índices), random keys y permutación. Compara ventajas, desventajas y pseudocódigo de evaluación
💡 Conceptos clave
Aprende los fundamentos de los algoritmos greedy
🎯 Decisión localmente óptima
Los algoritmos greedy toman la mejor decisión en cada paso sin considerar las consecuencias futuras. Esta estrategia es eficiente pero no siempre garantiza la solución óptima global.
⚡ Eficiencia computacional
Los algoritmos greedy son generalmente muy rápidos (complejidad polinomial) comparados con algoritmos exactos que pueden requerir tiempo exponencial.
🔍 Propiedad de elección Greedy
Para que un algoritmo greedy funcione correctamente, el problema debe tener la propiedad de elección greedy: una solución óptima global puede construirse tomando decisiones localmente óptimas.
🧩 Subestructura óptima
Un problema tiene subestructura óptima si una solución óptima al problema contiene soluciones óptimas a sus subproblemas. Esta propiedad es necesaria para que funcione el enfoque greedy.