Si estás en una PC, en el display de cada README (esquina superior derecha) hay un menú donde se mostrarán todas las secciones, que (en las guías prácticas) corresponden a cada ejercicio realizado. Aunque algunos ejercicios fueron consultados en clase, la gran mayoría están sujetos a errores y podrían no estar completamente justificados.
Los entregables y los ej para practicar los hice en c++, para los entregables se podía elegir cualquier lenguaje de programación, solo que en python algún que otro juez no pasaba.
Espero que sea de ayuda :)
- Práctica 1: Técnicas algoritmicas
- Práctica 2: Dividir y conquistar
- Práctica 3: Introducción a la teoría algorítmica de grafos
- Práctica 4: Recorridos y Árboles
- Práctica 5: Recorrido mínimo
- Práctica 6: Flujo en redes
Clases teóricas
Clases prácticas
- 1C2024-1°P (Resuelto)
- 1C2024-2°P (Resuelto)
- 1C2024-1°R (Resuelto - solo el multiple choice)
- Argentina - UVA - 11804 (Código - Enunciado)
$\rightarrow$ Backtracking - Murcia's Skyline - UVA - 11790 (Código - Enunciado)
$\rightarrow$ Programación Dinámica Top Down - Equivalent Strings - CodeForces - 559B (Código - Enunciado)
$\rightarrow$ Divide y conquista - Wine trading in Gergovia - SPOJ - GERGOVIA (Código - Enunciado)
$\rightarrow$ Greedy - Doves and bombs - UVA - 10765 (Código - Enunciado)
$\rightarrow$ Representación y Recorridos en Grafos (DFS)
- Lift Hopping - UVA - 10801 (Código - Enunciado)
$\rightarrow$ Camino mínimo (Dijkstra) - King - UVA - 515 (Código - Enunciado)
$\rightarrow$ Camino mínimo (Bellman-Ford) - My T-shirt suits me - UVA - 11045 (Código - Enunciado)
$\rightarrow$ Flujos (Edmonds-Karp)
Contenidos: Técnicas de diseño de algoritmos (backtracking, dividir y conquistar, programación dinámica, algoritmos golosos), análisis de algoritmos recursivos y su complejidad.
Contenidos: Definiciones básicas y propiedades de grafos, representaciones de grafos (matrices de incidencia y adyacencia, listas), algoritmos de búsqueda (BFS, DFS), árboles y grafos bipartitos.
Contenidos: Árboles generadores mínimos, caminos mínimos, flujo máximo, aplicaciones de algoritmos en grafos.
Contenidos: Algoritmos para encontrar caminos mínimos (Dijkstra, Ford, Dantzig), flujo máximo (Ford y Fulkerson), análisis de algoritmos de optimización y su aplicación en la resolución de problemas prácticos.
Contenidos: Modelado y solución de problemas mediante teoría de flujos, algoritmos de flujo máximo y mínimo coste, aplicaciones avanzadas en redes de comunicaciones y optimización.
(+info)
- Min Chih Lin (Prof.)
- Emilio Platzer (Prof.)
- Matías Iglesias (JTP)
- Eric Brandwein (Ay1)
- Ezequiel Companeetz (Ay2)
- Ayelen Dinkel (Ay2)
- Fernando Frassia (Ay2)
- Manuel Nores (Ay2)
- Leandro Raffo (Ay2)
- Alfredo Umfurer (Ay2)
Si ves un error, queres completar/corregir un ejercicio o compartir una mejor resolución en el repo, podes abrir un issue o hacer un pull request sin drama, o incluso me podes mandar mail y con gusto le hecho un ojo. :D