Programación DinámicaBeginner

Fibonacci (Programación Dinámica)

Calcula números de Fibonacci eficientemente usando programación dinámica para evitar cálculos redundantes. Demuestra el poder de la memoización al transformar una solución recursiva de tiempo exponencial en un algoritmo de tiempo lineal. Una introducción clásica a los conceptos de programación dinámica.

#dynamic-programming#memoization#recursion#optimization

Complexity Analysis

Time (Average)

O(n)

Expected case performance

Space

O(n)

Memory requirements

Time (Best)

O(n)

Best case performance

Time (Worst)

O(n)

Worst case performance

📚 CLRS Reference

Introduction to Algorithms•Chapter 15•Section 15.1

Quick Presets

Compute F(n) - Enter n (0-15)

Note: Higher values may generate many visualization steps due to recursion

Step: 1 / 0

Animation Speed500ms

SlowFast

Keyboard Shortcuts

Space Play/Pause← → StepR Reset1-4 Speed

Real-time Statistics

Algorithm Performance Metrics

Progress0%

Comparisons

Swaps

Array Accesses

Steps

1/ 0

Algorithm Visualization

Step 1 of 0

Initialize array to begin

Default

Comparing

Swapped

Sorted

Code Execution

Currently executing

Previously executed

Implementation

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Multiplicación de Cadenas de Matrices

Advanced

Encuentra la forma óptima de colocar paréntesis en una cadena de matrices para minimizar el número de multiplicaciones escalares. Problema clásico de programación dinámica del Capítulo 15 de CLRS.

O(n³)

O(n²)

dynamic-programmingoptimization

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Subsecuencia Común más Larga (LCS)

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Encuentra la subsecuencia más larga presente en dos secuencias en el mismo orden. Usa programación dinámica para construir una tabla de soluciones. Las aplicaciones incluyen alineación de secuencias de ADN, herramientas de diferencia de archivos (diff) y detección de plagio.

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Distancia de Edición (Levenshtein)

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