Respuestas modelo
Consulta aquí las respuestas correctas y explicaciones de las autoevaluaciones y los tests del manual. Ideal para repasar antes de un test o aclarar dudas.
1.03 · Algoritmos: Concepto, Características, Tipos y Diseño
17 preguntas con respuesta en este tema.
🎯 Autoevaluación (4)
¿Cuál de estas NO es una característica de un buen algoritmo?
- A. Finitud
- B. Ambigüedad ✓ CORRECTA
- C. Definibilidad
- D. Eficacia
Un algoritmo debe ser preciso (no ambiguo), finito, definido y eficaz.
¿Qué tipo de algoritmo usa una representación gráfica con rombos para decisiones?
- A. Pseudocódigo
- B. Diagrama de flujo ✓ CORRECTA
- C. Diagrama de clases
- D. ER
El diagrama de flujo usa rombos para decisiones, rectángulos para procesos, óvalos para inicio/fin.
Un algoritmo O(n²) con n=1000 hace aproximadamente cuántas operaciones?
- A. 1,000
- B. 10,000
- C. 1,000,000 ✓ CORRECTA
- D. 1,000,000,000
n² = 1000² = 1,000,000 operaciones.
¿Qué significa que un algoritmo sea "determinista"?
- A. Que siempre termina
- B. Que dada la misma entrada, produce la misma salida ✓ CORRECTA
- C. Que no usa bucles
- D. Que está escrito en C
Determinista significa que el resultado es predecible: misma entrada → misma salida.
📝 Test · Sección A · Opción múltiple (10)
¿Qué es un algoritmo?
- A. Un lenguaje de programación
- B. Una secuencia finita y ordenada de pasos para resolver un problema ✓ CORRECTA
- C. Un editor de código
- D. Un tipo de variable
Algoritmo: pasos ordenados y finitos que resuelven un problema.
¿Cuál NO es una característica de un buen algoritmo?
- A. Finitud
- B. Ambigüedad ✓ CORRECTA
- C. Definibilidad
- D. Eficacia
Un algoritmo debe ser preciso (no ambiguo), finito, definido y eficaz.
¿Qué es la complejidad algorítmica O(n)?
- A. El algoritmo es lento
- B. El tiempo crece linealmente con el tamaño de la entrada ✓ CORRECTA
- C. El algoritmo es óptimo
- D. El algoritmo no termina
O(n) = lineal. Si n se duplica, el tiempo se duplica.
Big-O se enfoca en:
- A. El mejor caso
- B. El caso promedio
- C. El peor caso ✓ CORRECTA
- D. El caso constante
Big-O describe el peor caso o cota superior asintótica.
O(1) significa:
- A. Un segundo
- B. Tiempo constante independientemente del tamaño ✓ CORRECTA
- C. Una operación
- D. Un ciclo
O(1) = tiempo constante. No depende del tamaño de la entrada.
O(log n) es típico de:
- A. Búsqueda lineal
- B. Búsqueda binaria ✓ CORRECTA
- C. Ordenamiento burbuja
- D. Sumar elementos
Búsqueda binaria divide el espacio a la mitad cada paso: O(log n).
Un algoritmo O(n²) con n=100 tarda:
- A. 100 ops
- B. 1,000 ops
- C. 10,000 ops ✓ CORRECTA
- D. 1,000,000 ops
n² = 100² = 10,000 operaciones.
La diferencia entre while y do-while es:
- A. Son iguales
- B. while evalúa antes, do-while después ✓ CORRECTA
- C. do-while es más rápido
- D. do-while no usa condición
while: precondición. do-while: postcondición.
Un diagrama de flujo usa rombos para:
- A. Inicio
- B. Proceso
- C. Decisión ✓ CORRECTA
- D. Salida
Rombo = decisión. Rectángulo = proceso. Óvalo = inicio/fin.
¿Qué es pseudocódigo?
- A. Código real
- B. Descripción en lenguaje natural estructurado ✓ CORRECTA
- C. Un compilador
- D. Un depurador
Pseudocódigo: descripción de un algoritmo en lenguaje natural estructurado.
✍️ Test · Sección B · Preguntas abiertas (3)
Explica la diferencia entre Big-O, Omega y Theta. Da un ejemplo de cada uno con un algoritmo.
Big-O: cota superior (peor caso). Omega: cota inferior (mejor caso). Theta: cota ajustada (caso promedio). Ej: búsqueda binaria: O(log n) peor, Omega(1) mejor (el elemento está al medio), Theta(log n).
¿Por qué O(n log n) es mejor que O(n²) para n grande? Calcula para n=1,000,000.
Porque n log n crece mucho más lento. Para n=10⁶: O(n²) = 10¹² ops, O(n log n) ≈ 20*10⁶ ops. Diferencia: 50,000x más rápido. En la práctica: 1 segundo vs 14 horas.
Diseña un algoritmo para encontrar el segundo número más grande de un arreglo de n elementos. Calcula su complejidad.
Algoritmo: encontrar el máximo (n-1 comparaciones) y luego el segundo (n-2 comparaciones). Total: 2n-3 = O(n). Alternativa más eficiente: tournament method: comparar en pares, mantener top 2.
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