Curso de Programación competitiva
Descripción del Curso
En este curso aprenderás todo lo necesario sobre programación competitiva utilizando Python, desde los ejercicios más básicos hasta los niveles más avanzados.
Si aún no sabes programar y quieres adentrarte en este mundo, este curso es para ti. Aprenderás desde los conceptos fundamentales del lenguaje hasta la resolución de problemas complejos de lógica y algoritmos
Plan de Estudio
Fundamentos y Sintaxis Eficiente:
Introducción a Python para Competitiva: Configuración del entorno competitivo y optimización de entrada/salida mediante sys.stdin.
Tipos de Datos y Operadores:
Gestión de enteros de precisión arbitraria y aplicaciones de álgebra booleana en programación.
Estructuras de Control:
Implementación de estructuras condicionales anidadas y ciclos de alta eficiencia.
Colecciones de Datos:
Dominio de colecciones de listas, tuplas, diccionarios y optimización de búsquedas O"1" con set.
Lógica y Algoritmos Iniciales:
Manipulación avanzada de strings: slicing eficiente y algoritmos de búsqueda de patrones.
Recursividad vs. Iteración:
Análisis de recursividad vs. iteración y gestión del límite de profundidad "recursion limit".
Ordenamiento y Búsqueda:
Aplicación de métodos de ordenación nativos y búsqueda binaria mediante el módulo bisect.
Aritmética y Teoría de Números:
Algoritmos de divisibilidad, cálculo de MCD "Euclides" y generación de primos con la Criba de Eratóstenes.
Estructuras de Datos Avanzadas:
Implementación de Pilas "LIFO" y Colas "FIFO" utilizando collections.deque.
Heaps y Prioridad:
Gestión eficiente de conjuntos de datos priorizados mediante el módulo heapq.
Grafos Básicos:
Representación por listas de adyacencia y algoritmos de exploración fundamentales, BFS y DFS.
Introducción a la Complejidad Algorítmica:
Fundamentos de la Notación Big O y estimación de tiempos de ejecución para jueces en línea.
Estrategias de Resolución:
Implementación de algoritmos voraces para la resolución de problemas mediante óptimos locales.
Programación Dinámica "DP":
Optimización de problemas complejos mediante técnicas de memorización y tabulación.
Two Pointers y Sliding Window:
Optimización de recorridos en arreglos. .
Reseñas de la comunidad
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