Arboles y grafos

Arboles y Grafos

Operaciones básicas sobre árboles binarios

Clasificación de árboles

Operaciones básicas

Representación de grafos

Operaciones básicas sobre árboles binarios

Inserción: Agregar un nuevo nodo al árbol. Eliminación: Remover un nodo existente del árbol. Búsqueda: Encontrar un elemento en el árbol. Recorridos: Métodos para recorrer y visitar los nodos del árbol, como preorden, inorden y postorden.

Clasificación de árboles

Los árboles pueden clasificarse de varias formas:Árboles binarios, ternarios y n-arios: Basados en el número de hijos que puede tener cada nodo. Árboles balanceados y no balanceados: Basados en la distribución de los nodos en el árbol para optimizar la búsqueda y las operaciones. Árboles de búsqueda (BST): Árboles donde los nodos se organizan de manera que sea eficiente la búsqueda, inserción y eliminación de datos. Árboles AVL, Árboles Rojo-Negro: Tipos específicos de árboles balanceados que mantienen la altura balanceada para mejorar el rendimiento de las operaciones.

Representación de grafos

Representación de grafos Matriz de adyacencia: Una matriz donde se indica la conectividad entre nodos. Lista de adyacencia: Una lista que almacena las conexiones de cada nodo con otros nodos. Representación visual: Uso de diagramas para mostrar nodos (vértices) y relaciones (aristas).

Operaciones básicas

Grafos

Árboles

Operaciones básicas sobre árboles binarios Inserción: Agregar un nuevo nodo al árbol. Eliminación: Remover un nodo existente del árbol. Búsqueda: Encontrar un elemento en el árbol. Recorridos: Métodos para recorrer y visitar los nodos del árbol, como preorden, inorden y postorden.

Búsqueda en grafos: Recorridos como BFS (Breadth-First Search) y DFS (Depth-First Search). Conectividad: Verificar si dos nodos están conectados entre sí. Ciclos: Determinar si hay ciclos en el grafo. Árboles de expansión mínima: Algoritmos como Kruskal y Prim para encontrar el árbol de expansión mínima en un grafo ponderado.