Algoritmos de Árboles

Aprende a trabajar con estructuras de datos jerárquicas que impulsan bases de datos, sistemas de archivos y operaciones de búsqueda. Comprende los árboles de búsqueda binaria, explora árboles auto-balanceados como los árboles AVL y Rojo-Negro que garantizan operaciones O(log n), y domina técnicas de recorrido de árboles (inorden, preorden, postorden) esenciales para el procesamiento de datos y la evaluación de expresiones.

3 algoritmos

Trie (Árbol de Prefijos)

Intermediate

Estructura de datos basada en árboles que almacena cadenas eficientemente compartiendo prefijos comunes. Cada camino desde la raíz hasta una hoja representa una palabra o clave. Sobresale en autocompletado, corrección ortográfica, tablas de enrutamiento IP e implementaciones de diccionarios con operaciones O(m) donde m es la longitud de la clave.

O(m)

O(ALPHABET_SIZE × N × M)

treestring-algorithms

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Ancestro Común más Bajo (LCA)

Intermediate

Encuentra el nodo más profundo que es ancestro de dos nodos dados en un árbol. Operación fundamental en consultas de árboles con aplicaciones en biología computacional (evolución de especies), enrutamiento de redes y sistemas de control de versiones. Varios algoritmos ofrecen diferentes compensaciones entre tiempo y espacio.

Árbol AVL

Advanced

Primer árbol de búsqueda binaria auto-balanceado inventado en 1962 por Adelson-Velsky y Landis. Mantiene el equilibrio de altura mediante rotaciones, garantizando operaciones O(log n). El equilibrio más estricto que los árboles rojo-negro lo hace ideal para aplicaciones con muchas búsquedas como bases de datos y sistemas de archivos.

💡 Consejo de Aprendizaje

Comienza con los algoritmos de nivel principiante para construir tu base, luego avanza a temas intermedios y avanzados. Cada algoritmo incluye visualizaciones interactivas, análisis de complejidad y ejemplos de código en múltiples lenguajes.