Saber qué es el algoritmo es un paso esencial para programar.

¿Qué es un algoritmo y por qué es tan importante en el mundo digital?

Es probable que al escuchar la palabra algoritmo se te vengan a la mente complejos procesos matemáticos y no te llame mucho la atención aprender más sobre el tema. Sin embargo, los algoritmos tienen múltiples áreas de aplicación en las que buscan lo mismo: construir una ruta clara y lógica para resolver un problema.

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¿Qué es un algoritmo?

Tanto en las matemáticas, como en la informática, un algoritmo es un conjunto de órdenes que establecen un proceso lógico para ejecutar actividades y encontrar una solución a uno o varios problemas.

Un algoritmo es un conjunto de pasos que resuelve un problema específico. Es el componente básico de la programación informática y es lo que hace que un sitio web o dispositivo funcione sin problemas; están hechos de código escrito por programadores de computadoras.

Debido a que son una forma sistemática de resolver un problema, acá es donde radica su importancia.

Todos los tipos de programas y aplicaciones dependen de este concepto para funcionar correctamente. Los algoritmos gobiernan todo, desde el funcionamiento del lavavajillas hasta la ubicación de las sombras en las películas animadas digitalmente.

Estos están escritos de tal manera que las computadoras pueden entenderlos, pero también requieren mucha precisión para hacer bien el trabajo.

Para trasladarlo al mundo físico y de una manera de fácil comprensión, así es como se vería hornear un pastel, escrito como una lista de instrucciones, como un algoritmo:

  • Precalentar el horno;
  • Reúne los ingredientes;
  • Mide los ingredientes;
  • Mezclar los ingredientes para hacer la masa;
  • Engrasa una sartén;
  • Vierte la masa en la sartén;
  • Pon la sartén en el horno;
  • Establecer un temporizador;
  • Cuando suene el temporizador, saca la bandeja del horno.
  • ¡A disfrutar!

En pocas palabras, es hacer esto mismo, pero trasladado al mundo digital y bajo un lenguaje que únicamente un ordenador puede comprender, así como solo los humanos que hablamos español pueden entender este paso a paso para hacer un pastel.

¿Cómo fueron nombrados?

Los algoritmos recibieron su nombre de Al-Juarismi, en Bagdad, a este sujeto se le atribuye la introducción del primer algoritmo. En su libro, llamado “Algoritmi de numero Indorum“, sentó las bases para el sistema decimal y ayudó a desarrollar este protocolo. También fue importante para las matemáticas modernas.

A menudo, los algoritmos se escriben con “detalles insoportables” para que las computadoras puedan entenderlos.

Para comprenderlos de una mejor manera, podemos verlos como distintos tipos, que hacen diferentes cosas. Acá te lo aclaro mejor:

  • De división: consiste en dividir un problema en partes más pequeñas y resolver cada una por separado. Luego se combinan en una sola solución.
  • De retroceso: comienza comparando los dos primeros elementos de una lista e intercambiándolos hasta que el listado esté completamente ordenado.
  • Ordenación por inserción: que compara cada elemento con sus elementos anteriores, intercambiando elementos más pequeños.
  • Máquina de vectores de soporte: es un tipo de algoritmo de aprendizaje automático basado en la teoría del aprendizaje estadístico. Su uso se ha expandido a muchos campos, incluida la bioinformática, la recuperación de información multimedia y el reconocimiento de patrones.
  • Aprendizaje supervisado: donde los datos se etiquetan y los algoritmos se entrenan con ellos. Este es un método más simple que el aprendizaje no supervisado, donde los datos no están etiquetados.

Para cumplir con su función, un algoritmo debe tener características como:

  • Ser preciso.
  • Estar bien definido, con un inicio y un fin.
  • Ser finito.
  • Entrada: un algoritmo requiere algunos valores de entrada; se le puede dar un valor distinto de 0.
  • Salida: al final de un algoritmo, obtendremos uno o más resultados.
  • Inequívoco: Un algoritmo perfecto se define como inequívoco, lo que significa que sus instrucciones deben ser claras y directas.
  • Un algoritmo debe ser finito: La finitud en este contexto significa que el algoritmo debe tener un número limitado de instrucciones, es decir, las instrucciones deben ser contables.
  • Efectividad: debido a que cada instrucción en un algoritmo afecta el proceso general, debe ser adecuada.
  • Independencia del idioma: un algoritmo debe ser independiente del idioma, lo que significa que sus instrucciones se pueden implementar en cualquier idioma y producir los mismos resultados.

Aunque hasta allí parece difuso, los algoritmos hacen parte del día a día. Imagina una guía que paso a paso explica cómo encender un aparato; qué hacer en caso de que no funcione y cómo apagarlo. ¡Eso es un algoritmo!

De acuerdo con el área en la que se emplee, este se puede expresar de cuatro formas:

  • Lenguaje natural, como el escrito o conversado en la cotidianidad.
  • Pseudocódigo, que une simbologías con lenguaje natural.
  • Diagramas de flujo, que son representaciones gráficas en las que se conectan las partes del proceso.
  • Lenguajes de programación, utilizados en la informática para el desarrollo y programación de procesos en computadoras.

Principalmente, hay 2 tipos de algoritmos

Los dos tipos de algoritmos, son:

  • De búsqueda;
  • De clasificación.

Ahora veamos uno a uno de qué tratan:

Algoritmo de búsqueda

Todos los días, buscas algo en tu vida diaria. De manera similar, en el caso de una computadora, se almacena una gran cantidad de datos en el ordenador, y cada vez que un usuario solicita datos, busca esta información en la memoria y se los devuelve al usuario. Existen principalmente dos métodos para buscar datos en una matriz:

El algoritmo de búsqueda, a su vez, se clasifica en:

Búsqueda lineal

La búsqueda lineal es un algoritmo simple que comienza a buscar un elemento o un valor al comienzo de una matriz y continúa hasta que no se encuentra el elemento requerido.

Compara el elemento a buscar con todos los elementos de una matriz; si se encuentra una coincidencia, se devuelve el índice del elemento.

Este algoritmo se puede aplicar a una lista sin ordenar.

Búsqueda binaria

Un algoritmo binario es el más básico y busca elementos muy rápidamente. Se utiliza para encontrar un elemento en una lista ordenada.

Para implementarlo, los elementos deben almacenarse en orden secuencial u ordenados. Si son almacenados aleatoriamente, no se puede ejecutar.

Algoritmo de clasificación

Los algoritmos de clasificación reorganizan los elementos en una matriz o una estructura de datos determinada en orden ascendente o descendente. El operador de comparación decide el nuevo orden de los elementos.

¿Por qué los algoritmos son importantes en el mundo digital?

Independientemente del campo en el que trabajemos, no se puede subestimar la importancia de un algoritmo.

Hoy en día, casi todos los dispositivos tradicionales tienen un sentido de inteligencia y comunicación; el software detrás de estos es el motor que impulsa los avances tecnológicos. Todo programa informático está hecho a partir de una lógica estandarizada o solución a un problema.

Además de resolver algo en particular, este concepto también es empleado para abordar problemas más importantes. Se pueden desarrollar algoritmos para buscar a través de petabytes de datos.

Sin embargo, incluso los algoritmos simples pueden hacer cosas asombrosas y algunos de ellos merecen reconocimiento como revolucionarios. En el mundo actual, esta tecnología está a la vanguardia de la innovación y el avance digital.

Aunque a menudo se usa un algoritmo para resolver problemas complejos, también son la columna vertebral de un programa informático. Y, es que, estos son el código que le da a una computadora las instrucciones específicas para completar una tarea.

Desde las redes sociales hasta los juegos en línea, son la base de la tecnología digital y son clave para la resolución de situaciones virtuales y se pueden encontrar en casi todos los aspectos de la vida moderna.

Estos son los 6 enfoques de algoritmos más comunes

Los enfoques de un algoritmo son la forma en la que normalmente pueden ser utilizados para cumplir con su función final: buscar la mejor solución a un problema.

Entre los 6 más destacados, encontramos:

1. Algoritmo de fuerza bruta

Este algoritmo utiliza la estructura lógica general para diseñar un algoritmo. También se le llama algoritmo de búsqueda exhaustiva porque agota todas las posibilidades para dar la solución requerida.

Hay dos subtipos, y son de:

  • Optimización: encontrar todas las soluciones posibles a un problema y luego seleccionar la mejor, terminará si se conoce la mejor solución.
  • Sacrificio: Se detendrá tan pronto como se encuentre la mejor solución.

2. Divide y vencerás

Esta es una implementación de algoritmo sencilla que permite crear un algoritmo paso a paso.

Deconstruye el algoritmo para resolver el problema de varias maneras, y así podremos dividir el problema en diferentes métodos, generando una salida válida para una entrada válida. Esta salida precisa se envía a otra función.

3. Algoritmo codicioso

Este es un paradigma de algoritmo que hace la mejor elección posible en cada iteración con la esperanza de elegir la mejor solución.

Es fácil de configurar y tiene un tiempo de ejecución más corto.

4. Programación dinámica

Mejora la eficiencia del algoritmo almacenando resultados intermedios. Pasa por cinco pasos para encontrar la mejor solución al problema:

  • Divide el problema en subproblemas para encontrar la mejor solución.
  • Después de dividir el problema en subproblemas, encuentra la mejor solución de estos últimos.
  • La memorización es el proceso de almacenar los resultados de los subproblemas.
  • Reutilizamos el resultado para evitar que se vuelva a calcular para los mismos subproblemas.
  • Finalmente, calculamos la salida del programa complejo.

5. Algoritmo de rama y límite

Solo los problemas de programación de enteros se pueden resolver utilizando el algoritmo de ramificación y límite. Este método divide todos los conjuntos de soluciones factibles en subconjuntos más pequeños.

Estos subconjuntos luego se evalúan más para encontrar la mejor solución.

6. Algoritmo aleatorizado

Al igual que con un algoritmo estándar, tiene entradas y salidas predefinidas. Los algoritmos deterministas tienen un conjunto definido de información y resultados requeridos y siguen algunos pasos descritos; son más eficientes que los algoritmos no deterministas.

3 ejemplos de algoritmos esenciales que debes conocer

Hay ciertos algoritmos que surgen una y otra vez. Abajo, explicaremos tres de los más comunes: buscar, ordenar y agregar/eliminar de una lista vinculada.

Las ideas que rodean estos ejemplos de algoritmos impregnan muchos otros algoritmos.

Comprender estos tres ejemplos nos ayudará a construir una base sólida para que podamos abordar futuros problemas de algoritmos con confianza.

1. Búsqueda binaria

La búsqueda binaria es, como su nombre lo indica, un algoritmo de búsqueda fundamental que toma una matriz ordenada y devuelve el índice del valor que estamos buscando. Esto lo hacemos con los siguientes pasos:

  • Encontrar el punto medio de la matriz ordenada.
  • Comparar el punto medio con el valor de interés.
  • Si el punto medio es mayor que el valor, realizamos una búsqueda binaria en la mitad derecha de la matriz.
  • Si el punto medio es más pequeño que el valor, realice una búsqueda binaria en la mitad izquierda de la matriz.
  • Repite estos pasos hasta que el valor del punto medio sea igual al valor de interés o sepamos que el valor no está en la matriz.

Este ejemplo tiene una complejidad temporal de O(log n); dicho de una manera simple, esto quiere decir que el tiempo aumenta de manera lineal al momento que “n” incrementa exponencialmente.

A ver, tenemos esta dato debido a que, al duplicar el tamaño de nuestra matriz de entrada, vamos a requerir solo una iteración más de nuestro algoritmo para llegar a la respuesta fina.

Esta es la razón por la que la búsqueda binaria es un algoritmo tan importante en informática.

2. Clasificación por combinación

La clasificación por combinación o “Merge sort”, utiliza una metodología similar de “divide y vencerás” —que vimos algunos párrafos atrás— para ordenar matrices de manera eficiente.

En seguida vamos a ir step by step para saber cómo se implementa la ordenación por combinación:

  • Devuelve si la matriz tiene solo un elemento de largo, porque ya está ordenada.
  • Dividir la matriz en dos mitades hasta que ya no se pueda dividir.
  • Combinar arreglos más pequeños en orden ordenado hasta que tengamos nuestro arreglo ordenado original.

Para implementar la ordenación por fusión, definiremos dos métodos:

  • Uno se encargará de dividir la matriz;
  • y el otro se ocupará de fusionar dos matrices no ordenadas en una única matriz ordenada.

Llamamos al método de división (merge_sort) recursivamente hasta que nuestra matriz tenga solo un elemento de largo. Luego los fusionamos de nuevo y finalmente devolvemos nuestra matriz ordenada.

3. Agregar y eliminar de una lista enlazada

La lista enlazada o “linked list” es una estructura de datos informática fundamental, que es más útil para su inserción y eliminación de tiempo constante. Al usar nodos y punteros, podemos realizar algunos procesos de manera mucho más eficiente que si usáramos una matriz.

Una linked list se compone de nodos, cada uno de los cuales tiene un dato y un puntero al siguiente nodo.

  • Si representamos esto en Ruby, por ejemplo, creando una estructura, Node, con dos argumentos, :data y :text_node.
  • Ahora, solo tenemos que definir dos métodos, insert_node y delete_node que toman un nodo principal y una ubicación de dónde insertar/eliminar;.
  • El método insert_node tiene un argumento adicional, nodo, que es la estructura del nodo que queremos insertar;.
  • Luego hacemos un bucle hasta que encontramos la ubicación en la que nos gustaría insertar o eliminar, cuando llegamos a la ubicación deseada, y reorganizamos los punteros para reflejar nuestra inserción/eliminación.

Con una lista enlazada, podemos eliminar elementos del medio de una colección sin tener que cambiar el resto de la estructura de datos en la memoria, como tendríamos que hacer si estuviéramos usando una matriz.

¡Al elegir la mejor estructura de datos para nuestras necesidades, podemos alcanzar una eficiencia óptima!

Acá te doy 5 casos de uso cotidiano de los algoritmos

Si bien las computadoras son poderosas y rápidas, no son infinitas. El espacio de memoria y el tiempo de ejecución son recursos finitos. Al definir la complejidad computacional, los informáticos pueden predecir qué tan rápido o ineficiente se ejecutará un programa; esto les da un punto de referencia para comparar el comportamiento de un programa.

La complejidad de un algoritmo es un factor de tiempo y espacio. Uno que sea complejo tardará más en ejecutarse con una entrada ordenada que uno aleatorio.

  • Detección de fraudes con tarjetas de crédito hasta hacer coincidir a los conductores de Uber con los pasajeros.
  • Además de predecir el éxito de una película, también se pueden usar para optimizar procesos y crear nuevas fuentes de ingresos.
  • Pueden ayudarnos a encontrar la ruta más corta (Google Maps o Waze), el mejor aparcamiento.
  • Son usados para encontrar el mejor boleto de avión (Google Flights).
  • Todas lo que buscamos en los motores de búsqueda ejecutan algoritmos para mejorar la efectividad de la información que nos brindan y mejorar la experiencia del usuario.

Como verás, son componentes esenciales de cualquier negocio exitoso. Para que te des una idea, el algoritmo PageRank, por ejemplo, fue desarrollado por Larry Page y Sergei Brin durante los primeros días de Google.

Google finalmente superó a todos los competidores y dominó el mercado de búsqueda. Page y Brin pronto se hicieron ricos y se convirtieron en un nombre familiar, gracias a su algoritmo; este “simple proceso” convirtió la palabra “Google” en un verbo, siendo uno de los factores más cruciales en el éxito de Google.

Por otro lado, otros gigantes tecnológicos como Facebook utilizan los algoritmos para acelerar las tareas. Estos programas pueden ordenar grandes conjuntos de datos de manera más eficiente; funcionan combinando valores de entrada con valores de salida.

En un motor de búsqueda, una consulta de búsqueda es el valor de entrada y el algoritmo luego buscará en su base de datos información relevante.

Siguiendo su comprensión de lo que es un algoritmo y sus enfoques, ahora vamos a pasar a conocer otro punto crítico análisis de algoritmos.

Análisis de algoritmos: ¿Por qué es indispensable?

El análisis de algoritmos es la determinación de la cantidad de recursos de tiempo y espacio requeridos para ejecutarlo.

En definitiva, para la teoría de la complejidad computacional, los algoritmos son una parte esencial que brinda una estimación teórica de lo que será necesario para solucionar un problema informático particular.

A continuación, vamos a destacar los puntos críticos por lo que esta actividad es fundamental:

  • Es aplicado para determinar un posible comportamiento de un algoritmo sin utilizarlo en un ordenador en específico.
  • Resulta mejor poseer métricas sencillas para la eficiencia de un algoritmo que implementar uno e ir probando luego del cambio de cada parámetro en particular en un software.
  • Es imposible predecir el comportamiento exacto de un algoritmo. Hay demasiados factores que influyen;
  • El análisis es, pues, sólo una aproximación; no es perfecto.
  • Una vez hecho el análisis, podemos cotejarlos para establecer cuál es la mejor alternativa para nuestro objetivo.

Tipos de análisis de algoritmos

Existen 3 tipos de análisis de algoritmos que definen esta práctica, estos son:

1. Mejor caso

Define la entrada para la cual el algoritmo toma menos tiempo o tiempo mínimo. En el mejor de los casos, se calcula el límite inferior de un algoritmo.

Ejemplo: en la búsqueda lineal, cuando los datos de búsqueda están presentes en la primera ubicación de datos grandes, ocurre el mejor de los casos.

2. Caso promedio

En el caso promedio, tomamos el promedio de casos y calculamos el tiempo de cálculo para todas las entradas y luego lo dividimos por el número total de entradas.

  • Promedio de casos = tiempo de todos los casos aleatorios / número total de casos

3. Peor caso

Determinamos la entrada para la cual el algoritmo tarda mucho tiempo o tiempo máximo. En el peor de los casos, se hace el cálculo del límite superior de un algoritmo.

Ejemplo: en la búsqueda lineal, cuando los datos de búsqueda no están presentes en absoluto, ocurre el peor de los casos.

Sácale provecho a los diagramas de flujo

Los flujogramas son muy útiles para el desarrollo estructurado de procedimientos, ya sea en economía, programación, psicología o procesos industriales. Algunas recomendaciones para el diseño de un diagrama de flujo son:

  • Identificar las principales ideas y ordenarlas.
  • Definir el objetivo del flujograma.
  • Definir cómo se emplea.
  • Determinar los límites del proceso.

Para finalizar

Si llegaste hasta este punto, ya aprendiste qué es un algoritmo y su gran importancia para el mundo digital en el que se desarrollan todos los negocios.

En concreto, esto es un tema imprescindible tanto para mejorar el posicionamiento en redes sociales, motores de búsqueda e, incluso, para el desarrollo de páginas web.

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