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• Presentación e índice

1. Análisis en el caso peor:
1. Repaso de conceptos.
2. Montículos y el problema de ordenación.
3. Árboles rojinegros.
2. Análisis del caso promedio:
1. Probabilidad.
2. Análisis probabilista.
3. Árboles binarios de búsqueda construidos aleatoriamente.
4. Tries, árboles digitales de búsqueda y Patricia.
5. Listas “skip”.
6. Árboles aleatorizados.
3. Análisis amortizado:
1. Conceptos básicos. Método agregado. Método contable. Método potencial.
2. Primer ejemplo: análisis de tablas hash dinámicas.
3. Montículos agregables (binomiales y de Fibonacci).
4. Estructuras de conjuntos disjuntos.
5. Listas lineales auto-organizativas.
6. Árboles auto-organizativos (“splay trees”).
4. Introducción a los algoritmos de biología computacional:
1. Algoritmos de reconocimiento de patrones (KMP y BM).
2. Árboles de sufijos.
3. Primeras aplicaciones de los árboles de sufijos.