This document explains the structure of algorithms in programming at a B1 English level, with Spanish translations provided in a two-column format for clarity.
| English (B1) | Spanish Translation |
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| What is an Algorithm Structure? An algorithm is a set of steps to solve a problem or do a task in programming. Its structure is how these steps are organized to work correctly and efficiently. It includes: - Input: The data the algorithm starts with. - Processing: The actions or calculations it does. - Output: The result it gives. - Control Flow: The order of steps, like loops or decisions. - Data Structures: How data is stored, like lists or tables. A good structure makes the algorithm clear, fast, and easy to use. |
¿Qué es la estructura de un algoritmo? Un algoritmo es un conjunto de pasos para resolver un problema o hacer una tarea en programación. Su estructura es cómo se organizan estos pasos para funcionar correctamente y de manera eficiente. Incluye: - Entrada: Los datos con los que empieza el algoritmo. - Procesamiento: Las acciones o cálculos que realiza. - Salida: El resultado que produce. - Flujo de control: El orden de los pasos, como bucles o decisiones. - Estructuras de datos: Cómo se guardan los datos, como listas o tablas. Una buena estructura hace que el algoritmo sea claro, rápido y fácil de usar. |
| Main Parts of an Algorithm’s Structure 1. Start (Initialization): - Prepare variables or data to begin. - Example: In a sorting algorithm, set up an array or a counter. 2. Handle Input: - Read or check the input data. - Example: Make sure an array is not empty before sorting. 3. Main Steps (Processing): - Do the calculations or actions to solve the problem. - Example: In Bubble Sort, compare two numbers and swap them if they’re in the wrong order. 4. Control Structures: - These control how the algorithm moves: - Sequential: Do steps one after another. - Conditional: Make decisions with “if” or “else” (e.g., check if a number is big). - Loops: Repeat steps with “for” or “while” (e.g., check every number in a list). - Recursive: The algorithm calls itself with smaller parts (e.g., to calculate a factorial). 5. Output: - Give the final result. - Example: Show a sorted list or the answer to a calculation. 6. End (Termination): - Stop when the job is done or if there’s a problem. - Example: A loop stops when all items are checked. |
Partes principales de la estructura de un algoritmo 1. Inicio (Inicialización): - Preparar variables o datos para empezar. - Ejemplo: En un algoritmo de ordenamiento, preparar un array o un contador. 2. Manejar la entrada: - Leer o verificar los datos de entrada. - Ejemplo: Asegurarse de que un array no esté vacío antes de ordenar. 3. Pasos principales (Procesamiento): - Hacer los cálculos o acciones para resolver el problema. - Ejemplo: En Bubble Sort, comparar dos números y cambiarlos si están en el orden incorrecto. 4. Estructuras de control: - Estas controlan cómo se mueve el algoritmo: - Secuencial: Hacer los pasos uno tras otro. - Condicional: Tomar decisiones con “if” o “else” (ejemplo: verificar si un número es grande). - Bucles: Repetir pasos con “for” o “while” (ejemplo: revisar cada número en una lista). - Recursivo: El algoritmo se llama a sí mismo con partes más pequeñas (ejemplo: calcular un factorial). 5. Salida: - Dar el resultado final. - Ejemplo: Mostrar una lista ordenada o la respuesta a un cálculo. 6. Fin (Terminación): - Parar cuando el trabajo está hecho o si hay un problema. - Ejemplo: Un bucle termina cuando se revisan todos los elementos. |
| Types of Algorithm Structures Algorithms have different ways to solve problems. Here are common types: 1. Brute Force: - Try every possible answer. - Example: Linear search checks every item in a list to find one. - Structure: A simple loop that tries everything. 2. Divide and Conquer: - Split the problem into smaller parts, solve them, and combine answers. - Example: Merge Sort splits a list, sorts each part, and joins them. - Structure: Uses recursion to break down and rebuild. 3. Greedy: - Choose the best option at each step. - Example: Picking the smallest coin to make change. - Structure: Make choices one by one. 4. Dynamic Programming: - Solve small parts and save answers to use later. - Example: Fibonacci numbers save results to avoid repeating work. - Structure: Uses a table or recursion to store answers. 5. Backtracking: - Try solutions and go back if they don’t work. - Example: Solving a puzzle like Sudoku by trying numbers. - Structure: Recursive steps that try and undo. 6. Randomized: - Use randomness to make things easier. - Example: QuickSort picks a random pivot to sort faster. - Structure: Adds random choices to steps. |
Tipos de estructuras de algoritmos Los algoritmos tienen diferentes formas de resolver problemas. Aquí hay tipos comunes: 1. Fuerza bruta: - Probar cada respuesta posible. - Ejemplo: La búsqueda lineal revisa cada elemento en una lista para encontrar uno. - Estructura: Un bucle simple que prueba todo. 2. Divide y conquista: - Dividir el problema en partes más pequeñas, resolverlas y combinar respuestas. - Ejemplo: Merge Sort divide una lista, ordena cada parte y las une. - Estructura: Usa recursión para dividir y reconstruir. 3. Voraz: - Elegir la mejor opción en cada paso. - Ejemplo: Escoger la moneda más pequeña para dar cambio. - Estructura: Tomar decisiones una por una. 4. Programación dinámica: - Resolver partes pequeñas y guardar respuestas para usarlas después. - Ejemplo: Números de Fibonacci guardan resultados para no repetir trabajo. - Estructura: Usa una tabla o recursión para almacenar respuestas. 5. Backtracking: - Probar soluciones y retroceder si no funcionan. - Ejemplo: Resolver un puzzle como Sudoku probando números. - Estructura: Pasos recursivos que prueban y deshacen. 6. Aleatorio: - Usar aleatoriedad para facilitar las cosas. - Ejemplo: QuickSort elige un pivote aleatorio para ordenar más rápido. - Estructura: Agrega elecciones aleatorias a los pasos. |
| How to Build an Algorithm’s Structure 1. Understand the Problem: - Know the input, output, and rules. - Example: For sorting, input is an unsorted list, output is a sorted list. 2. Pick a Method: - Choose a way to solve it (e.g., brute force or greedy) based on the problem. 3. List the Steps: - Break the problem into small, clear steps. - Example: In a search, check items and move to the next. 4. Choose Data Structures: - Decide how to store data (e.g., lists, trees, or tables). - Example: Use a list for sorting or a table for fast searches. 5. Plan the Flow: - Use loops, decisions, or recursion to control steps. - Example: Use a loop to check each item in a list. 6. Make it Better: - Check if it’s fast and uses little memory. - Example: Change a slow sort to a faster one like QuickSort. 7. Test It: - Make sure it works for all cases, like empty lists or wrong inputs. |
Cómo construir la estructura de un algoritmo 1. Comprender el problema: - Conocer la entrada, la salida y las reglas. - Ejemplo: Para ordenar, la entrada es una lista desordenada, la salida es una lista ordenada. 2. Elegir un método: - Escoger una forma de resolverlo (por ejemplo, fuerza bruta o voraz) según el problema. 3. Listar los pasos: - Dividir el problema en pasos pequeños y claros. - Ejemplo: En una búsqueda, revisar elementos y pasar al siguiente. 4. Elegir estructuras de datos: - Decidir cómo guardar datos (por ejemplo, listas, árboles o tablas). - Ejemplo: Usar una lista para ordenar o una tabla para búsquedas rápidas. 5. Planear el flujo: - Usar bucles, decisiones o recursión para controlar los pasos. - Ejemplo: Usar un bucle para revisar cada elemento en una lista. 6. Mejorarlo: - Verificar si es rápido y usa poca memoria. - Ejemplo: Cambiar un ordenamiento lento por uno más rápido como QuickSort. 7. Probarlo: - Asegurarse de que funcione para todos los casos, como listas vacías o entradas incorrectas. |
| Example: Binary Search Algorithm Let’s look at Binary Search, which finds a number in a sorted list. 1. Input: A sorted list and a number to find. 2. Start: - Set two pointers: low (start of list) and high (end of list).3. Main Steps: - While low is not bigger than high:- Find the middle: mid = (low + high) / 2.- Check the middle number: - If it’s the number, return its position. - If it’s too small, look in the right half ( low = mid + 1).- If it’s too big, look in the left half ( high = mid - 1).4. Output: Return the position or -1 if not found. 5. End: Stop when the number is found or the list is fully checked. Simple Code: <br>function binarySearch(list, target):<br> low = 0<br> high = list.length - 1<br> while low <= high:<br> mid = (low + high) / 2<br> if list[mid] == target:<br> return mid<br> if list[mid] < target:<br> low = mid + 1<br> else:<br> high = mid - 1<br> return -1<br>Structure: - Control: Loop with decisions. - Data: Sorted list. - Speed: Fast (checks fewer items each time). |
Ejemplo: Algoritmo de búsqueda binaria Veamos la búsqueda binaria, que encuentra un número en una lista ordenada. 1. Entrada: Una lista ordenada y un número a buscar. 2. Inicio: - Establecer dos punteros: low (inicio de la lista) y high (final de la lista).3. Pasos principales: - Mientras low no sea mayor que high:- Encontrar el medio: mid = (low + high) / 2.- Revisar el número del medio: - Si es el número, devolver su posición. - Si es muy pequeño, buscar en la mitad derecha ( low = mid + 1).- Si es muy grande, buscar en la mitad izquierda ( high = mid - 1).4. Salida: Devolver la posición o -1 si no se encuentra. 5. Fin: Parar cuando se encuentra el número o se revisa toda la lista. Código simple: <br>función búsquedaBinaria(lista, objetivo):<br> low = 0<br> high = lista.longitud - 1<br> mientras low <= high:<br> mid = (low + high) / 2<br> si lista[mid] == objetivo:<br> devolver mid<br> si lista[mid] < objetivo:<br> low = mid + 1<br> sino:<br> high = mid - 1<br> devolver -1<br>Estructura: - Control: Bucle con decisiones. - Datos: Lista ordenada. - Velocidad: Rápido (revisa menos elementos cada vez). |
| Important Points - Clear: Make steps easy to read. - Fast: Use less time and memory. - Modular: Break into small, reusable parts. - Strong: Handle errors or empty inputs. - Scalable: Work well with big data. |
Puntos importantes - Claro: Hacer los pasos fáciles de leer. - Rápido: Usar menos tiempo y memoria. - Modular: Dividir en partes pequeñas y reutilizables. - Fuerte: Manejar errores o entradas vacías. - Escalable: Funcionar bien con datos grandes. |
| Data Structures in Algorithms The way data is stored changes how the algorithm works: - Lists: Good for checking items one by one. - Trees: Good for fast searches or organized data. - Graphs: Used for networks, like finding the shortest path. - Tables: Fast for looking up data. For example, an algorithm to find the shortest path (like Dijkstra’s) uses a priority queue to pick the next step, shaping how it works. |
Estructuras de datos en algoritmos La forma en que se guardan los datos cambia cómo funciona el algoritmo: - Listas: Buenas para revisar elementos uno por uno. - Árboles: Buenos para búsquedas rápidas o datos organizados. - Grafos: Usados para redes, como encontrar el camino más corto. - Tablas: Rápidas para buscar datos. Por ejemplo, un algoritmo para encontrar el camino más corto (como el de Dijkstra) usa una cola de prioridad para elegir el siguiente paso, lo que define cómo funciona. |
| Real-World Example: Sorting a List Bubble Sort: - Input: Unsorted list. - Structure: - Use two loops: one to go through the list, another to compare pairs. - Swap numbers if they’re in the wrong order. - Output: Sorted list. - Speed: Slow for big lists. Merge Sort: - Structure: Split the list, sort each part, and combine them. - Speed: Faster for big lists but uses more memory. The structure (loops vs. splitting) changes how fast it works. |
Ejemplo del mundo real: Ordenar una lista Bubble Sort: - Entrada: Lista desordenada. - Estructura: - Usar dos bucles: uno para recorrer la lista, otro para comparar pares. - Cambiar números si están en el orden incorrecto. - Salida: Lista ordenada. - Velocidad: Lento para listas grandes. Merge Sort: - Estructura: Dividir la lista, ordenar cada parte y combinarlas. - Velocidad: Más rápido para listas grandes, pero usa más memoria. La estructura (bucles vs. división) cambia qué tan rápido funciona. |
| Conclusion An algorithm’s structure is the plan for how it takes data, processes it, and gives results. It uses steps, decisions, loops, and data structures to work well. By understanding the problem, picking the right method, and making it efficient, you can create good algorithms. Each algorithm’s structure fits the problem it solves. |
Conclusión La estructura de un algoritmo es el plan de cómo toma datos, los procesa y da resultados. Usa pasos, decisiones, bucles y estructuras de datos para funcionar bien. Al entender el problema, elegir el método correcto y hacerlo eficiente, puedes crear buenos algoritmos. Cada estructura se adapta al problema que resuelve. |