Introducción

El análisis de algoritmos es una herramienta esencial para comprender cómo se comportan distintas soluciones computacionales frente a diferentes tipos de entrada. Este conocimiento permite detectar el problema algorítmico detrás de una situación concreta y, con ello, elegir o construir una solución que sea eficiente en cuanto a uso de tiempo y recursos. Implementar una solución adecuada puede traducirse en menores costos operativos o en la posibilidad de trabajar con grandes volúmenes de datos de forma ágil.

Dominar el diseño, la implementación y la evaluación de algoritmos es clave para desarrollar un buen juicio como científico de datos. A lo largo del curso se han trabajado fundamentos que fortalecen la capacidad de resolver problemas reales con un enfoque en eficiencia y escalabilidad, partiendo de modelos de cómputo y estructuras bien definidas.

En estos reportes se documentan ejercicios tanto teóricos como prácticos sobre diversos algoritmos y estructuras de datos, con énfasis en la experimentación, implementación propia y análisis crítico de los resultados. Al finalizar, se espera que quien lea este material tenga una visión clara para seleccionar, adaptar e implementar algoritmos que optimicen recursos como memoria y tiempo de procesamiento, incluso en sistemas complejos a partir de bloques básicos bien elegidos.

0.1 Contenido del sitio

Este sitio reúne los reportes desarrollados durante el curso “Análisis de Algoritmos” de la Maestría en Ciencia de Datos e Información (INFOTEC, 2025), los cuales están organizados por tema. Cada reporte aborda un conjunto específico de algoritmos, desde estructuras lineales y métodos de ordenamiento, hasta algoritmos avanzados para búsqueda e intersección de conjuntos. En particular:

El Reporte 1 introduce el enfoque experimental y el análisis de tiempo sobre estructuras simples.
El Reporte 2 aborda las estructuras de datos y su representación computacional.
En el Reporte 3 se analizan distintos algoritmos de ordenamiento en el modelo de comparación.
El Reporte 4 trata algoritmos de búsqueda secuencial y binaria, comparando su desempeño práctico.
Finalmente, el Reporte 5 se enfoca en algoritmos de intersección de listas y conjuntos, relevantes en sistemas de recuperación de información y bases de datos a gran escala.

--- title: "Prefacio" author: "José Francisco Cázares Marroquin" format: html editor: visual jupyter: python3 --- # Introducción {.unnumbered} El análisis de algoritmos es una herramienta esencial para comprender cómo se comportan distintas soluciones computacionales frente a diferentes tipos de entrada. Este conocimiento permite detectar el problema algorítmico detrás de una situación concreta y, con ello, elegir o construir una solución que sea eficiente en cuanto a uso de tiempo y recursos. Implementar una solución adecuada puede traducirse en menores costos operativos o en la posibilidad de trabajar con grandes volúmenes de datos de forma ágil. Dominar el diseño, la implementación y la evaluación de algoritmos es clave para desarrollar un buen juicio como científico de datos. A lo largo del curso se han trabajado fundamentos que fortalecen la capacidad de resolver problemas reales con un enfoque en eficiencia y escalabilidad, partiendo de modelos de cómputo y estructuras bien definidas. En estos reportes se documentan ejercicios tanto teóricos como prácticos sobre diversos algoritmos y estructuras de datos, con énfasis en la experimentación, implementación propia y análisis crítico de los resultados. Al finalizar, se espera que quien lea este material tenga una visión clara para seleccionar, adaptar e implementar algoritmos que optimicen recursos como memoria y tiempo de procesamiento, incluso en sistemas complejos a partir de bloques básicos bien elegidos. ## Contenido del sitio Este sitio reúne los reportes desarrollados durante el curso “Análisis de Algoritmos” de la Maestría en Ciencia de Datos e Información (INFOTEC, 2025), los cuales están organizados por tema. Cada reporte aborda un conjunto específico de algoritmos, desde estructuras lineales y métodos de ordenamiento, hasta algoritmos avanzados para búsqueda e intersección de conjuntos. En particular: - El **Reporte 1** introduce el enfoque experimental y el análisis de tiempo sobre estructuras simples. - El **Reporte 2** aborda las estructuras de datos y su representación computacional. - En el **Reporte 3** se analizan distintos algoritmos de ordenamiento en el modelo de comparación. - El **Reporte 4** trata algoritmos de búsqueda secuencial y binaria, comparando su desempeño práctico. - Finalmente, el **Reporte 5** se enfoca en algoritmos de intersección de listas y conjuntos, relevantes en sistemas de recuperación de información y bases de datos a gran escala.