Algoritmia para Problemas Difíciles

cuando los problemas se resisten …

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  1. Introducción. Los problemas NP-difíciles.
  2. Algoritmos aproximados. Concepto. Diseño de algoritmos. Garantías y límites.
  3. Algoritmos probabilistas: Las Vegas y Montecarlo. Análisis. Generadores pseudoaleatorios.
  4. Heurísticas.  Simulated annealing (templado simulado).
  5. Algoritmos genéticos.
  6. Estructuras de datos avanzadas. String matching.
  7. Estructuras de datos avanzadas. Análisis amortizado.

Publicado por Elvira

September 3rd, 2013 at 3:55 pm

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