El curso completo de estructuras de datos y algoritmos en Python

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Después de terminar este curso, podrá:

Aprenda técnicas algorítmicas básicas como algoritmos codiciosos, búsqueda binaria, clasificación y programación dinámica para resolver desafíos de programación.

Conozca las fortalezas y debilidades de una variedad de estructuras de datos, para que pueda elegir la mejor estructura de datos para sus datos y aplicaciones.

Aprenda muchos de los algoritmos que se usan comúnmente para ordenar datos, de modo que sus aplicaciones funcionen de manera eficiente al ordenar grandes conjuntos de datos.

Aprenda a aplicar algoritmos de cadenas y gráficos para resolver desafíos del mundo real: encontrar los caminos más cortos en mapas enormes y ensamblar genomas a partir de millones de piezas.

¿Por qué este curso es tan especial y diferente de cualquier otro recurso disponible en línea?

¡Este curso lo llevará desde el principio a temas muy complejos y avanzados para comprender las estructuras de datos y los algoritmos!

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Y interesado en aprender lo fundamental Algoritmos, estructuras de datos y análisis de rendimiento que conforman el conjunto de habilidades fundamentales de cada programador / diseñador o arquitecto de software consumado y está emocionado de ser su próximo entrevista técnica este es el curso para ti!

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¿Para quién es este curso?

¡Programadores autodidactas que tienen conocimientos básicos en Python y quieren ser profesionales en Estructuras de Datos y Algoritmos y comenzar a entrevistar en puestos de tecnología!

¡Además de los estudiantes que actualmente estudian informática y desean material complementario sobre estructuras de datos y algoritmos y preparación para entrevistas para después de la graduación!

Así como programadores profesionales que necesitan práctica para las próximas entrevistas de codificación.

¡Y, finalmente, cualquier persona interesada en aprender más sobre estructuras de datos y algoritmos o el proceso de entrevista técnica!

Este curso está diseñado para ayudarlo a lograr sus objetivos profesionales. Ya sea que esté buscando profundizar en las estructuras de datos y algoritmos, aumentar su potencial de ingresos o simplemente desea un trabajo con más libertad, ¡este es el curso adecuado para usted!

Los temas que se tratan en este curso.

Sección 1 Introducción

• ¿Qué son las estructuras de datos?
• ¿Qué es un algoritmo?
• ¿Por qué son importantes las estructuras de datos y los algoritmos?
• Tipos de estructuras de datos
• Tipos de algoritmos

Sección 2 - Recurrencia

• ¿Qué es la recursividad?
• ¿Por qué necesitamos la recursividad?
• ¿Cómo funciona la recursividad?
• Soluciones recursivas vs iterativas
• ¿Cuándo usar / evitar la recursividad?
• ¿Cómo escribir recursividad en 3 pasos?
• ¿Cómo encontrar números de Fibonacci usando recursividad?

Sección 3 - Preguntas de la entrevista de repetición de craqueo

• Pregunta 1 - Suma de dígitos
• Pregunta 2 - Poder
• Pregunta 3 - Máximo divisor común
• Pregunta 4 - Decimal a binario

Sección 4 - Bono DESAFÍO Problemas de repetición (ejercicios)

• poder
• factorial
• gama de productos
• recursiveRange
• mentira
• marcha atrás
• es palíndromo
• algunos recursivos
• aplanar
• capitalizar primero
• nestedEvenSum
• escribir palabras en mayúscula
• stringifyNumbers
• recoge cosas

Sección 5 - Notación Big O

• Analogía y complejidad del tiempo
• Big O, Big Theta y Big Omega
• Ejemplos de complejidad temporal
• Complejidad espacial
• Elimina las constantes y los términos no dominantes
• Sumar vs multiplicar
• ¿Cómo medir los códigos usando Big O?
• ¿Cómo encontrar la complejidad del tiempo para las llamadas recursivas?
• ¿Cómo medir algoritmos recursivos que realizan múltiples llamadas?

Sección 6 - Las 10 preguntas principales de la entrevista Big O (Amazon, Facebook, Apple y Microsoft)

• Producto y suma
• Pares de impresión
• Imprimir pares desordenados
• Imprimir pares desordenados 2 matrices
• Imprimir pares desordenados 2 matrices 100000 unidades
• Marcha atrás
• O (N) equivalentes
• Complejidad factorial
• Complejidad de Fibonacci
• Potencias de 2

Sección 7 - Matrices

• ¿Qué es una matriz?
• Tipos de matriz
• Matrices en la memoria
• Crear una matriz
• Operación de inserción
• Operación transversal
• Accediendo a un elemento de Array
• Buscando un elemento en Array
• Eliminar un elemento de Array
• Complejidad temporal y espacial de la matriz unidimensional
• Práctica de matriz unidimensional
• Crear matriz bidimensional
• Inserción: matriz bidimensional
• Acceder a un elemento de matriz bidimensional
• Transversal - Matriz bidimensional
• Búsqueda de un elemento en matriz bidimensional
• Supresión: matriz bidimensional
• Complejidad temporal y espacial de la matriz bidimensional
• Cuándo usar / evitar la matriz

Sección 8 - Listas de Python

• ¿Qué es una lista? ¿Cómo crearlo?
• Acceder / recorrer una lista
• Actualizar / insertar una lista
• Cortar / de una lista
• Buscando un elemento en una lista
• Lista de operaciones / funciones
• Listas y cadenas
• Errores comunes de la lista y formas de evitarlos
• Listas vs matrices
• Complejidad temporal y espacial de la lista
• Lista de preguntas de la entrevista

Sección 9 - Preguntas de entrevista de arreglo / lista de craqueo (Amazon, Facebook, Apple y Microsoft)

• Pregunta 1 - Número faltante
• Pregunta 2 - Pares
• Pregunta 3: encontrar un número en una matriz
• Pregunta 4 - Producto máximo de dos int
• Pregunta 5 - Es único
• Pregunta 6 - Permutación
• Pregunta 7 - Rotar matriz

Sección 10 - DESAFÍO de problemas de matrices / listas (ejercicios)

• Función media
• Listas 2D
• Mejor puntuación
• Numero faltante
• Número duplicado
• Pares

Sección 11 - Diccionarios

• Que es un ¿Diccionario?
• Crear un diccionario
• Diccionarios en memoria
• Insertar / actualizar un elemento en un diccionario
• Atravesar un diccionario
• Buscar un elemento en un diccionario
• Eliminar / quitar un elemento de un diccionario
• Métodos de diccionario
• Operaciones de diccionario / funciones integradas
• Diccionario vs lista
• Complejidad temporal y espacial de un diccionario
• Preguntas de la entrevista del diccionario

Sección 12 - Tuplas

• ¿Qué es una tupla? ¿Cómo crearlo?
• Tuplas en la memoria / Accediendo a un elemento de Tuple
• Atravesando una tupla
• Buscar un elemento en Tuple
• Operaciones / funciones de tuplas
• Tupla vs lista
• Complejidad temporal y espacial de las tuplas
• Preguntas de tuplas

Sección 13 - Lista vinculada

• ¿Qué es una lista vinculada?
• Lista vinculada frente a matrices
• Tipos de lista vinculada
• Lista vinculada en la memoria
• Creación de una lista vinculada individualmente
• Inserción en una lista enlazada individualmente en la memoria
• Inserción en el algoritmo de lista enlazada individualmente
• Método de inserción en lista enlazada individualmente
• Recorrido de lista enlazada individualmente
• Buscar un valor en una lista vinculada única
• Eliminación de un nodo de la lista enlazada individualmente
• Método de eliminación en una lista vinculada individualmente
• Eliminación de toda la lista vinculada individualmente
• Complejidad temporal y espacial de una lista enlazada individualmente

Sección 14 - Lista circular enlazada individualmente

• Creación de una lista circular unida
• Inserción en una lista circular unida
• Algoritmo de inserción en una lista circular unida
• Método de inserción en la lista circular simple enlazada
• Recorrido de la lista circular enlazada individualmente
• Búsqueda de un nodo en la lista circular unida
• Eliminación de un nodo de la lista circular simple enlazada
• Algoritmo de eliminación en una lista circular unida
• El método en la lista circular simple enlazada
• Eliminación de toda la lista circular enlazada individualmente
• Complejidad temporal y espacial de la lista circular unida

Sección 15 - Lista doblemente vinculada

• Creación de lista doblemente enlazada
• Inserción en lista doblemente enlazada
• Algoritmo de inserción en lista doblemente enlazada
• Método de inserción en lista doblemente enlazada
• Recorrido de la lista doblemente enlazada
• Recorrido inverso de la lista doblemente enlazada
• Búsqueda de un nodo en una lista doblemente enlazada
• Eliminación de un nodo en la lista doblemente vinculada
• Algoritmo de eliminación en lista doblemente enlazada
• Método de eliminación en lista doblemente enlazada
• Eliminación de toda la lista doblemente vinculada
• Complejidad temporal y espacial de la lista doblemente enlazada

Sección 16 - Lista circular doblemente enlazada

• Creación de una lista circular doblemente enlazada
• Inserción en lista circular doblemente enlazada
• Algoritmo de inserción en una lista circular doblemente enlazada
• Método de inserción en lista circular doblemente enlazada
• Recorrido de la lista circular doblemente enlazada
• Recorrido inverso de una lista circular doblemente enlazada
• Buscar un nodo en la lista circular doblemente enlazada
• Eliminar un nodo de la lista circular doblemente enlazada
• Algoritmo de eliminación en una lista circular doblemente enlazada
• Método de eliminación en lista circular doblemente enlazada
• Toda la lista circular doblemente enlazada
• Complejidad temporal y espacial de la lista circular doblemente enlazada
• Complejidad temporal de la lista vinculada frente a las matrices

Sección 17: Cómo descifrar las preguntas de la entrevista de la lista vinculada (Amazon, Facebook, Apple y Microsoft)

• Clase de lista vinculada
• Pregunta 1 - Eliminar duplicados
• Pregunta 2 - Devolver Kth al último
• Pregunta 3 - Partición
• Pregunta 4: listas vinculadas de suma
• Pregunta 5 - Intersección

Sección 18 - Pila

• ¿Qué es una pila?
• Operaciones de pila
• Crear pila usando la lista sin límite de tamaño
• Operaciones en la pila usando List (push, pop, peek, isEmpty,)
• Crear pila con límite (pop, push, peek, isFull, isEmpty,)
• Crear pila usando una lista vinculada
• Operación en la pila usando una lista enlazada (pop, push, peek, isEmpty,)
• Complejidad de tiempo y espacio de la pila usando una lista enlazada
• Cuándo usar / evitar Stack
• Prueba de pila

Sección 19 - Cola

• ¿Qué es la cola?
• Cola usando la lista de Python - sin límite de tamaño
• Poner en cola usando la lista de Python: sin límite de tamaño, operaciones (poner en cola, sacar de cola, mirar)
• Cola circular - Lista de Python
• Cola circular: lista de Python, operaciones (poner en cola, sacar de cola, mirar,)
• Cola - Lista vinculada
• Cola: lista vinculada, operaciones (crear, poner en cola)
• Cola - Lista enlazada, Operaciones (Dequeue (), isEmpty, Peek)
• Complejidad de tiempo y espacio de la cola usando una lista vinculada
• Implementación de lista frente a lista vinculada
• Módulo de cobros
• Módulo de cola
• Módulo de multiprocesamiento

Sección 20 - Preguntas de entrevistas en cola y pila de craqueo (Amazon, Facebook, Apple, Microsoft)

• Pregunta 1 - Tres en uno
• Pregunta 2 - Mínimo de pila
• Pregunta 3 - Pila de platos
• Pregunta 4 - Cola a través de pilas
• Pregunta 5 - Refugio de animales

Sección 21 - Árbol / Árbol binario

• ¿Qué es un árbol?
• ¿Por qué árbol?
• Terminología de árboles
• ¿Cómo crear un árbol básico en Python?
• Árbol binario
• Tipos de árbol binario
• Representación de árbol binario
• Crear árbol binario (lista vinculada)
• Árbol binario transversal de preorden (lista vinculada)
• Árbol binario transversal en orden (lista vinculada)
• Árbol binario transversal posterior al pedido (lista vinculada)
• Árbol binario transversal de LevelOrder (lista enlazada)
• Búsqueda de un nodo en el árbol binario (lista vinculada)
• Insertar un nodo en el árbol binario (lista vinculada)
• Eliminar un nodo del árbol binario (lista vinculada)
• Eliminar todo el árbol binario (lista vinculada)
• Crear árbol binario (lista de Python)
• Insertar un árbol binario de valor (lista de Python)
• Buscar un nodo en el árbol binario (lista de Python)
• Árbol binario transversal de preorden (lista de Python)
• Árbol binario transversal en orden (lista de Python)
• Árbol binario transversal de PostOrder (lista de Python)
• Árbol binario transversal de orden de nivel (lista de Python)
• Eliminar un nodo del árbol binario (lista de Python)
• Árbol binario completo (lista de Python)
• Lista vinculada vs árbol binario de lista de Python

Sección 22 - Árbol de búsqueda binaria

• ¿Qué es un árbol de búsqueda binaria? ¿Por qué lo necesitamos?
• Crear un árbol de búsqueda binaria
• Insertar un nodo en BST
• BST transversal
• Buscar en BST
• Eliminar un nodo de BST
• Eliminar todo el BST
• Complejidad temporal y espacial de BST

Sección 23 - Árbol AVL

• ¿Qué es un árbol AVL?
• ¿Por qué AVL Tree?
• Operaciones comunes en árboles AVL
• Insertar un nodo en AVL (condición izquierda izquierda)
• Insertar un nodo en AVL (condición izquierda-derecha)
• Insertar un nodo en AVL (Right Right Condition)
• Insertar un nodo en AVL (condición derecha izquierda)
• Insertar un nodo en AVL (todos juntos)
• Insertar un nodo en AVL (método)
• Eliminar un nodo de AVL (LL, LR, RR, RL)
• Eliminar un nodo de AVL (todos juntos)
• Eliminar un nodo de AVL (método)
• Eliminar AVL completo
• Complejidad temporal y espacial del árbol AVL

Sección 24 - Montón binario

• ¿Qué es el montón binario? ¿Por qué lo necesitamos?
• Operaciones comunes (creación, inspección, tamaño del montón) en el montón binario
• Insertar un nodo en el montón binario
• Extraer un nodo del montón binario
• Eliminar todo el montón binario
• Complejidad temporal y espacial de Binary Heap

Sección 25 - Trie

• ¿Qué es un Trie? ¿Por qué lo necesitamos?
• Operaciones comunes en Trie (creación)
• Inserta una cuerda en Trie
• Busca una cadena en Trie
• Eliminar una cadena de Trie
• Uso práctico de Trie

Sección 26 - Hash

• ¿Qué es el hash? ¿Por qué lo necesitamos?
• Terminología de hash
• Funciones hash
• Tipos de técnicas de resolución de colisiones
• La tabla hash está llena
• Pros y contras de las técnicas de resolución
• Uso práctico de hash
• Hashing frente a otras estructuras de datos

Sección 27 - Clasificar algoritmos

• ¿Qué es la clasificación?
• Tipos de clasificación
• Clasificación de terminologías
• Ordenamiento de burbuja
• Orden de selección
• Tipo de inserción
• Clasificación de cubos
• Combinar ordenación
• Ordenación rápida
• Ordenar montón
• Comparación de algoritmos de clasificación

Sección 28 - Algoritmos de búsqueda

• Introducción a los algoritmos de búsqueda
• Búsqueda lineal
• Búsqueda lineal en Python
• Búsqueda binaria
• Búsqueda binaria en Python
• Complejidad temporal de la búsqueda binaria

Sección 29 - Algoritmos de gráficos

• ¿Qué es un gráfico? ¿Por qué Graph?
• Terminología gráfica
• Tipos de gráfico
• Representación gráfica
• Crea un gráfico usando Python
• Recorrido del gráfico - BFS
• BFS Traversal en Python
• Gráfico transversal - DFS
• DFS Traversal en Python
• BFS transversal frente a DFS transversal
• Orden topológico
• Algoritmo de clasificación topológica
• Orden topológico en Python
• Problema de ruta más corta de origen único (SPP)
• BFS para el problema de la ruta más corta (SPP) de una sola fuente
• BFS para el problema de la ruta más corta de origen único (SSSPP) en Python
• ¿Por qué BFS no funciona con gráficos ponderados?
• ¿Por qué DFS no funciona para SSSP?
• Algoritmo de Dijkstra para SSSP
• Algoritmo de Dijkstra en Python
• Algoritmo de Dijkstra con ciclo negativo
• Algoritmo Bellman-Ford
• Algoritmo Bellman-Ford con ciclo negativo
• ¿Por qué Bellman-Ford funciona con V-1 veces?
• Bellman-Ford en Python
• BFS contra Dijkstra contra Bellman Ford
• Problema del camino más corto de todos los pares
• Carrera en seco para todos los pares camino más corto
• Algoritmo de Floyd Warshall
• ¿Por qué Floyd Warshall?
• Floyd Warshall con ciclo negativo,
• Floyd Warshall en Python,
• BFS contra Dijkstra contra Bellman Ford contra Floyd Warshall,
• Árbol de expansión mínimo,
• Conjunto disjunto,
• Conjunto disjunto en Python,
• Algoritmo de Kruskal,
• Algoritmo Kruskal en Python,
• Algoritmo de Prim,
• Algoritmo de Prim en Python,
• Prim's vs Kruskal

Sección 30 - Algoritmos codiciosos

• ¿Qué es un algoritmo codicioso?
• Algoritmos codiciosos bien conocidos
• Problema de selección de actividad
• Problema de selección de actividad en Python
• Problema de cambio de moneda
• Problema de cambio de moneda en Python
• Problema de mochila fraccionada
• Problema de mochila fraccional en Python

Sección 31 - Algoritmos de divide y vencerás

• ¿Qué es un algoritmo de divide y vencerás?
• Algoritmos comunes de divide y vencerás
• ¿Cómo resolver la serie de Fibonacci usando el método Divide and Conquer?
• Factor numérico
• Factor numérico en Python
• Ladrón de casa
• Problema de ladrón de casas en Python
• Convierte una cadena en otra
• Convertir una cadena a otra en Python
• Problema de la mochila Zero One
• Problema de Zero One Knapsack en Python
• Problema de secuencia común más largo
• La subsecuencia común más larga en Python
• Problema de subsecuencia palindrómica más largo
• La subsecuencia palindrómica más larga en Python
• Costo mínimo para llegar al problema de la última celda
• Costo mínimo para llegar a la última celda en una matriz 2D usando Python
• Número de formas de llegar a la última celda con un costo determinado
• Número de formas de llegar a la última celda con un costo determinado en Python

Sección 32 - Programación dinámica

• ¿Qué es la programación dinámica? (Propiedad superpuesta)
• ¿De dónde viene el nombre de DC?
• De arriba hacia abajo con memorización
• De abajo hacia arriba con tabulación
• De arriba hacia abajo vs de abajo hacia arriba
• ¿Es la programación dinámica Merge Sort?
• Problema de factor numérico usando programación dinámica
• Factor numérico: de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba
• Problema de ladrón de casas usando programación dinámica
• Ladrón de casas: de arriba hacia abajo y de abajo hacia arriba
• Convierta una cadena en otra usando programación dinámica
• Convertir cadena usando Bottom Up
• Mochila Zero One con programación dinámica
• Mochila Zero One - De arriba hacia abajo
• Mochila Zero One - De abajo hacia arriba

Sección 33 - DESAFÍO Problemas de programación dinámica

• Problema de longitud de subsecuencia repetido más largo
• Problema de longitud de subsecuencia común más largo
• Problema de subsecuencia común más largo
• Utilidad de diferencia
• Problema de subsecuencia común más corto
• Longitud de la subsecuencia palindrómica más larga
• Problema de suma de subconjuntos
• Rompecabezas para soltar huevos
• Cadena de pares de longitud máxima

Sección 34 - Una receta para resolver problemas

• Introducción
• Paso 1: comprender el problema
• Paso 2: ejemplos
• Paso 3: desglosarlo
• Paso 4: resolver o simplificar
• Paso 5: mirar hacia atrás y refactorizar