← Volver al inicio

🎯 Algorithm Design Course

Curso completo de diseño de algoritmos avanzados. Cada módulo conecta teoría con aplicaciones reales, visualizaciones interactivas, código en C++/Python y quizzes estilo examen.

📚 6 Módulos 🎮 Interactivo 📝 Quizzes 💻 C++ & Python
⚔️
Módulo 1
Paradigmas de Diseño de Algoritmos

De un problema enunciado a una solución eficiente: modelado formal, análisis de complejidad, recurrences, divide & conquer, programación dinámica, greedy y búsqueda exhaustiva con podas.

Modelado ⟨S, A, T, c⟩ Complejidad & Recurrencias Divide & Conquer Dynamic Programming Greedy Backtracking Branch & Bound
Fundamentos • Plantillas base
📝
Módulo 2
Algoritmos de Strings & Secuencias

Procesamiento eficiente de texto y secuencias: pattern matching lineal, palíndromos, hashing robusto, estructuras de sufijos y problemas clásicos como LCS y edit distance.

KMP Z-Algorithm Manacher Rolling Hash Suffix Array & LCP LCS / Edit Distance
Cadenas • Matching & DP
🕸️
Módulo 3
Grafos & Optimización Combinatoria

Algoritmos en grafos para rutas, redes y recursos: caminos mínimos, árboles de expansión mínima, flujo máximo, matching, TSP/Knapsack y el puente hacia problemas NP-completos.

BFS / DFS Dijkstra & Floyd–Warshall MST (Prim/Kruskal) Max-Flow (Dinic) Matching / Bipartite Knapsack / TSP NP-completo
Redes • Rutas • Flujos
📐
Módulo 4
Geometría Computacional & Espacio

Algoritmos geométricos con garantías: closest pair, intersección de segmentos, Voronoi–Delaunay, convex hulls, arreglos de hiperplanos y aplicaciones en CAD, GIS, visión por computadora y GPU.

Closest Pair Segment Intersection Voronoi Diagrams Delaunay Triangulation Convex Hulls Hyperplane Arrangements Randomized Geometry GPU Geometry
Planos • Mallas • Topología
🔎
Módulo 5
Búsqueda Avanzada & Metaheurísticas

Técnicas avanzadas de búsqueda en espacios enormes: bitmask & podas agresivas, Meet-in-the-Middle, A* e IDA*, algoritmos de mejora iterativa (hill climbing, annealing), GA, ACO y RL/Q-learning.

State-Space Search Bitmask & Pruning Meet-in-the-Middle A* / IDA* Hill Climbing Simulated Annealing Genetic Algorithms Ant Colony (ACO) Reinforcement Learning Q-Learning
Optimización dura • RL • Heurísticas
Módulo 6
High-Performance Computing (HPC)

Llevar tus algoritmos al límite del hardware: modelos de memoria, algoritmos cache-aware, paralelismo en memoria compartida, vectorización SIMD, GPU computing, cómputo distribuido y casos reales.

Cache-Aware / Cache-Friendly Shared-Memory (OpenMP) SIMD Vectorization GPU / CUDA-style MPI & Distributed MapReduce / Data-Parallel Profiling & Tuning
Rendimiento extremo • Casos de estudio