Algoritmos de GrafosIntermediate

Ordenamiento Topológico

Ordena vértices de un Grafo Acíclico Dirigido (DAG) de modo que para cada arista u→v, u viene antes de v. Usa enfoque basado en DFS. Esencial para resolución de dependencias, sistemas de construcción y programación de cursos.

#graph#dag#dfs#dependency

Complexity Analysis

Time (Average)

O(V + E)

Expected case performance

Space

O(V)

Memory requirements

Time (Best)

O(V + E)

Best case performance

Time (Worst)

O(V + E)

Worst case performance

📚 CLRS Reference

Introduction to Algorithms•Chapter 22•Section 22.4

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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Búsqueda en Anchura (BFS)

Intermediate

Explora un grafo nivel por nivel, visitando todos los vértices en la profundidad actual antes de avanzar más profundo. Usa una cola y es ideal para encontrar caminos más cortos en grafos no ponderados. Las aplicaciones incluyen resolución de laberintos, análisis de redes sociales y encontrar conexiones entre nodos.

Búsqueda en Profundidad (DFS)

Intermediate

Explora un grafo yendo lo más profundo posible a lo largo de cada camino antes de retroceder. Se implementa usando una pila o recursión, lo que lo hace natural para problemas recursivos. Se usa para búsqueda de caminos, detección de ciclos, ordenamiento topológico y generación de laberintos.

Algoritmo de Dijkstra

Advanced

Encuentra los caminos más cortos desde un vértice fuente único a todos los demás vértices en un grafo ponderado. Impulsa sistemas de navegación GPS y protocolos de enrutamiento de redes. Funciona eficientemente con pesos de arista no negativos usando un enfoque codicioso con una cola de prioridad.

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