MAPAMENTAL1,ALGORITMOS TIPOS , CARACTERISTICAS,VENTAJAS Y DESVENTAJAS

Mapa mental algoritmos,caracteristicas de estos,ventajas,desventajas y su clasificacion

Alumnas.Cloe Ayelen Corona Romero Sarai Garcela Cobaxin

QUE SON Y SU CLASIFICACION

¿Qué son los algoritmos? Un algoritmo es una secuencia de pasos bien definidos, lógicos y finitos que se siguen para resolver un problema o realizar una tarea específica. En programación, los algoritmos son la base de todo. Son las instrucciones que le damos a una computadora para que realice una tarea, desde algo simple como sumar dos números hasta algo complejo como reconocer rostros en una imagen.

Según su propósito Algoritmos de búsqueda: Localizan elementos específicos dentro de un conjunto de datos. Ejemplos: búsqueda secuencial, búsqueda binaria. Algoritmos de ordenamiento: Organizan elementos de una lista según un criterio específico. Ejemplos: burbuja, inserción, quicksort. Algoritmos de inserción: Agregan nuevos elementos a una estructura de datos manteniendo un orden determinado. Algoritmos de eliminación: Eliminan elementos de una estructura de datos. Algoritmos de actualización: Modifican los valores de elementos existentes en una estructura de datos. Algoritmos recursivos: Se llaman a sí mismos para resolver problemas más pequeños. Algoritmos iterativos: Utilizan bucles para repetir un conjunto de instrucciones. Algoritmos de grafos: Operan sobre estructuras de datos de grafos, modelando relaciones entre objetos. Algoritmos de árboles: Operan sobre estructuras de datos de árboles, representando jerarquías.

Otras clasificaciones Algoritmos cuantitativos: Utilizan cálculos matemáticos. Algoritmos cualitativos: Emplean secuencias lógicas. Algoritmos online: Procesan datos a medida que llegan, sin tener toda la información de antemano. Algoritmos offline: Procesan todos los datos antes de producir una salida.

ALGORITMOS

Según el método de resolución Algoritmos voraces: En cada paso, toman la decisión que parece mejor en ese momento, sin considerar el futuro. Algoritmos de divide y vencerás: Dividen un problema en subproblemas más pequeños, resuelven los subproblemas y combinan las soluciones. Algoritmos dinámicos: Almacenan resultados de subproblemas para evitar recalcularlos. Algoritmos probabilísticos: Utilizan aleatoriedad para encontrar soluciones. Algoritmos de backtracking: Exploran todas las posibles soluciones de forma sistemática, retrocediendo cuando una rama no conduce a una solución.

Según su estructura Algoritmos secuenciales: Ejecutan instrucciones en el orden en que aparecen. Algoritmos condicionales: Ejecutan diferentes bloques de código dependiendo de una condición. Algoritmos repetitivos: Repiten un bloque de código un número determinado de veces o hasta que se cumpla una condición.

Alumnas.Cloe Ayelen Corona Romero Sarai Garcela Cobaxin

CARACTERISTICAS,VENTAJAS Y DESVENTAJAS

Características Fundamentales Precisión: Cada paso debe ser claro, conciso y no ambiguo. No debe haber lugar a interpretaciones diferentes. Finito: Un algoritmo debe terminar en algún momento. No puede tener un ciclo infinito. Definido: Cada paso debe estar claramente especificado, sin lugar a dudas sobre qué hacer en cada situación. Eficiencia: Aunque no siempre es el objetivo principal, un algoritmo eficiente busca resolver el problema utilizando la menor cantidad de recursos posibles (tiempo y memoria). Entrada: Un algoritmo toma ciertos datos de entrada para procesarlos. Salida: Produce un resultado o solución a partir de los datos de entrada. Otras Características Importantes Orden: Los pasos de un algoritmo deben seguir un orden específico para garantizar el resultado correcto. Concreto: Un algoritmo se diseña para resolver un problema particular y no otro. Independiente del lenguaje: Aunque se expresen en diferentes lenguajes de programación, los algoritmos en sí son independientes del lenguaje utilizado.

Eficiencia y Precisión Automatización: Permiten automatizar tareas repetitivas y complejas, reduciendo el margen de error humano. Velocidad: Pueden procesar grandes cantidades de datos en tiempos muy cortos, lo que permite tomar decisiones más rápidas. Precisión: Si están bien diseñados, los algoritmos producen resultados consistentes y precisos. Flexibilidad y Adaptabilidad Personalización: Se pueden adaptar para resolver una amplia variedad de problemas, desde cálculos simples hasta tareas complejas de inteligencia artificial. Escalabilidad: Pueden manejar tanto pequeños como grandes conjuntos de datos.

Sobredependencia Riesgo de errores catastróficos: Una falla en un algoritmo puede tener consecuencias graves, especialmente en sistemas críticos como los de control de tráfico aéreo o sistemas médicos. Pérdida de habilidades: La excesiva dependencia de los algoritmos puede llevar a una pérdida de habilidades y conocimientos humanos. Otros Desafíos Costos de desarrollo: El desarrollo y mantenimiento de algoritmos complejos puede ser costoso. Privacidad: La recopilación y el uso de datos personales para entrenar algoritmos plantean importantes cuestiones de privacidad. Ética: El uso de algoritmos plantea dilemas éticos, como la responsabilidad de las decisiones tomadas por máquinas.

ALGORITMOS

Sesgos y Discriminación Datos sesgados: Si los datos utilizados para entrenar un algoritmo están sesgados, el algoritmo también lo estará. Esto puede llevar a decisiones injustas o discriminatorias. Refuerzo de estereotipos: Los algoritmos pueden perpetuar y amplificar los estereotipos existentes en la sociedad. Opacidad y Caja Negra Dificultad para interpretar: Muchos algoritmos, especialmente los de aprendizaje profundo, son complejos y difíciles de entender. Esto dificulta la identificación de errores y la explicación de las decisiones tomadas. Falta de transparencia: La opacidad de los algoritmos puede generar desconfianza y limitar su adopción en ciertos ámbitos.

Inovacion y ResultadosBase de la tecnología: Son el pilar fundamental de la tecnología moderna, desde aplicaciones móviles hasta sistemas de inteligencia artificial. Desarrollo de nuevas soluciones: Permiten crear nuevas herramientas y aplicaciones que resuelven problemas de manera más eficiente. Otras Ventajas Optimización de recursos: Ayudan a optimizar el uso de recursos como tiempo, memoria y energía. Toma de decisiones: Pueden analizar grandes cantidades de datos para ayudar a tomar decisiones más informadas. Simulación: Permiten simular situaciones reales para predecir resultados y tomar mejores decisiones.