En este módulo, se explorarán las estructuras de datos fundamentales que se estudian en la informática a nivel de pregrado. Se utilizará un modelo de lenguaje como ChatGPT para mejorar la codificación a través de la experimentación con prompts, conversaciones continuas y roles como ingeniero de software experto o tutor para principiantes. El objetivo es profundizar en la comprensión de problemas de ingeniería como la escalabilidad, mantenibilidad y seguridad.
A continuación se presentan algunas de las estructuras de datos que se revisarán:
| Estructura de Datos | Descripción |
|---|---|
| Arreglos | Colecciones de elementos del mismo tipo, accesibles por un índice. |
| Listas Enlazadas | Conjuntos de nodos donde cada nodo contiene un valor y un puntero al siguiente nodo. |
| Árboles | Estructuras jerárquicas que consisten en nodos conectados por aristas. |
| Grafos | Conjuntos de nodos conectados por aristas, que pueden ser dirigidos o no dirigidos. |
Este módulo busca no solo refrescar conocimientos sobre estructuras de datos, sino también profundizar en su aplicación práctica en la construcción de código de producción, aprovechando la asistencia de un modelo de lenguaje. ¡Prepárate para explorar y aprender!
En este documento se exploran las estructuras de datos fundamentales, centrándose en los arreglos y las listas enlazadas. Se discuten sus características, limitaciones y cómo se pueden utilizar en la programación, especialmente en el contexto de modelos de lenguaje como GPT.
Un arreglo es una colección de elementos almacenados en ubicaciones de memoria contiguas. Esto permite un acceso rápido y eficiente a los elementos si se conoce el índice del elemento deseado.
Es importante considerar el rendimiento en diferentes escenarios. Por ejemplo, al implementar un arreglo con miles de millones de números, se deben tener en cuenta los riesgos asociados con el uso de memoria.
Para explorar más sobre los riesgos, se puede formular la siguiente pregunta al modelo:
¿Qué pasaría si implementara miles de millones de números usando un arreglo? ¿Qué riesgos enfrentaría?
Las listas enlazadas son una alternativa a los arreglos que permiten una mayor flexibilidad en la inserción y eliminación de elementos, ya que no requieren el desplazamiento de otros elementos.
La elección entre usar un arreglo o una lista enlazada dependerá del escenario específico y de las necesidades del programa. Es fundamental considerar las características y limitaciones de cada estructura de datos al tomar decisiones de diseño en programación.
| Concepto | Arreglos | Listas Enlazadas |
|---|---|---|
| Almacenamiento | Contiguo | No contiguo |
| Acceso | O(1) | O(n) |
| Inserción | O(n) (desplazamiento necesario) | O(1) (si se tiene referencia) |
| Eliminación | O(n) (desplazamiento necesario) | O(1) (si se tiene referencia) |
| Flexibilidad | Limitada | Alta |
Este documento proporciona una visión general de las estructuras de datos fundamentales y su aplicación en la programación moderna, destacando la importancia de elegir la estructura adecuada según el contexto.
Este documento resume las ideas y conceptos discutidos en un video sobre la implementación de listas enlazadas y el uso de modelos de lenguaje (LLMs) como ChatGPT en el desarrollo de software. Se enfatiza la importancia de comprender el código generado por LLMs y las implicaciones de usar estructuras de datos como listas enlazadas en entornos de producción.
A pesar de sus ventajas, las listas enlazadas presentan ciertos inconvenientes: - Sobrecarga de memoria: Cada nodo requiere espacio adicional para almacenar un puntero. - Rendimiento de caché: Acceder a elementos no contiguos puede afectar el rendimiento. - Complejidad algorítmica: Puede ser más difícil de implementar y mantener.
Al implementar listas enlazadas en producción, se deben considerar los siguientes riesgos: | Riesgo | Descripción | |---------------------------------|------------------------------------------------------| | Agotamiento de recursos | Uso excesivo de memoria o CPU. | | Operaciones lentas | Tiempo de ejecución prolongado en ciertas operaciones.| | Ataques de complejidad algorítmica | Vulnerabilidades que pueden ser explotadas. | | Fugas de memoria | Pérdida de memoria no liberada adecuadamente. | | Problemas de concurrencia | Errores en el acceso a datos compartidos. |
Para mitigar los problemas mencionados, se pueden implementar las siguientes técnicas: - Limitación de tasa: Controlar la cantidad de operaciones permitidas en un tiempo determinado. - Gestión de memoria: Asegurarse de liberar la memoria no utilizada. - Validación de entradas: Comprobar que los datos de entrada sean válidos. - Control de concurrencia: Implementar mecanismos para manejar el acceso simultáneo a los datos.
El uso de LLMs puede ser una herramienta valiosa para mejorar la comprensión y la calidad del código. Es fundamental no solo generar código, sino también cuestionar y analizar las decisiones detrás de su implementación. A medida que los LLMs se vuelven más potentes, la capacidad de los desarrolladores para interactuar con ellos y aprender de sus respuestas se vuelve crucial.
En este documento se resumen los conceptos clave sobre la implementación de listas doblemente enlazadas, así como la importancia de este tipo de estructura de datos en comparación con las listas simplemente enlazadas. Se abordarán las ventajas, desventajas y consideraciones a tener en cuenta al implementar esta estructura.
| Desventaja | Descripción |
|---|---|
| Mayor Uso de Memoria | Se requiere más memoria para almacenar punteros adicionales. |
| Complejidad en la Implementación | La lógica para manejar punteros es más compleja. |
Implementar una lista doblemente enlazada a partir de una lista simplemente enlazada previamente creada.
La implementación de listas doblemente enlazadas es un ejercicio valioso que no solo mejora la comprensión de las estructuras de datos, sino que también prepara al estudiante para enfrentar problemas más complejos en el desarrollo de software.
En este curso, se exploran diversas estructuras de datos, comenzando con arreglos y listas enlazadas, y avanzando hacia árboles, grafos y tablas hash. Se enfatiza la importancia de probar el código y considerar aspectos de escalabilidad y seguridad al implementar estas estructuras.
TreeNode para representar cada nodo.| Estructura de Datos | Ventajas | Desventajas |
|---|---|---|
| Arreglos | Acceso rápido a elementos | Tamaño fijo, costoso para insertar/eliminar |
| Listas Enlazadas | Inserciones y eliminaciones rápidas | Búsqueda lenta, mayor uso de memoria |
| Árboles | Búsqueda eficiente (si están balanceados) | Complejidad en la implementación |
| Grafos | Representación de relaciones complejas | Complejidad en la manipulación |
| Tablas Hash | Acceso rápido a datos | Colisiones y uso de memoria variable |
El curso proporciona una base sólida en estructuras de datos, enfatizando la importancia de la prueba y la mejora continua del código. Se anima a los estudiantes a experimentar con el código y utilizar herramientas modernas para optimizar sus implementaciones. En la próxima sesión, se explorarán los grafos como una estructura de datos fundamental.
En este curso, se exploran las estructuras de datos, centrándose en los grafos como una forma de modelar relaciones entre objetos. Se discuten sus aplicaciones en la vida real, como en mapas de navegación y redes sociales, así como la implementación y mejora de un grafo dirigido en Python.
graph.py).| Tipo de Grafo | Dirección | Ejemplo |
|---|---|---|
| Dirigido | Sí | Vuelo de Seattle a San José |
| No Dirigido | No | Carretera entre dos ciudades |
Los grafos son estructuras de datos versátiles que permiten modelar relaciones complejas en diversas aplicaciones. La implementación y mejora de estas estructuras son cruciales para su uso efectivo en sistemas del mundo real.
En este módulo, se ha explorado el trabajo con Modelos de Lenguaje Grande (LLM) para implementar estructuras de datos fundamentales, no solo los conceptos básicos de CS 101, sino también cómo llevar estas estructuras al mundo real considerando aspectos como escalabilidad, seguridad, documentación y pruebas. A continuación, se presentan las tareas prácticas que se deben realizar en el laboratorio calificado.
Se te asignarán dos problemas relacionados con grafos, que deberás resolver en dos casos: uno con un grafo pequeño (aproximadamente diez nodos) y otro con un grafo grande (miles de nodos).
Algoritmo Sugerido: Dijkstra.
Problema del Viajante
El laboratorio evaluará tu trabajo ejecutando tu código en algunos casos de prueba. También habrá pistas disponibles en caso de que te quedes atascado. Se espera que el LLM sea una herramienta útil durante esta actividad.
Al finalizar el laboratorio, se discutirá la última estructura de datos de este módulo: la tabla hash.
| Problema | Descripción | Algoritmo Sugerido |
|---|---|---|
| Cálculo de la Ruta Más Corta | Calcular la ruta más corta entre dos vértices de un grafo. | Dijkstra |
| Problema del Viajante | Calcular la ruta más corta que visite todos los vértices del grafo. | Problema del Viajante |
¡Buena suerte en tu laboratorio!
En este módulo, se exploran diferentes tipos de datos utilizados para resolver problemas complejos en programación, centrándose en la implementación de tablas hash (o hash maps). Se discuten conceptos clave, ejemplos prácticos y se analizan las mejores prácticas al trabajar con estas estructuras de datos.
Ambos términos se utilizan de manera intercambiable para referirse a una estructura de datos que se asemeja a un arreglo, pero donde el índice puede ser cualquier valor, no solo un número.
Ejemplo Práctico:
from collections import Counter
import requests
import re
def contar_palabras(url):
response = requests.get(url)
texto = response.text
palabras = re.findall(r'\w+', texto.lower())
contador = Counter(palabras)
return contador
Counter: Proporciona métodos integrados y manejo de valores predeterminados, lo que simplifica el código.
Expresiones Regulares:
Counter frente a un diccionario estándar.Counter es una subclase de diccionario, lo que significa que su rendimiento es similar.No hay verificación de entradas, lo que puede llevar a problemas de seguridad.
Manejo de Errores:
El código tiene un manejo de errores genérico que no ayuda a depurar problemas específicos.
Expresiones Regulares:
Pueden ser complicadas y requieren experiencia para asegurar su correcto funcionamiento.
Problemas de Concurrencia:
No hay gestión de recursos ni registro de eventos, lo que puede causar problemas en entornos de producción.
Timeout en Solicitudes:
Probar el código con diferentes URLs y en diferentes idiomas.
Documentar el Código:
Asegurarse de que el código esté bien documentado para facilitar su comprensión y mantenimiento.
Refactorizar el Código:
Este módulo ha proporcionado una comprensión sólida de las tablas hash y su implementación en Python. Se ha enfatizado la importancia de trabajar con modelos de lenguaje (LLMs) para mejorar el proceso de codificación y resolver problemas comunes en entrevistas de programación. Se alienta a los estudiantes a seguir explorando y mejorando sus soluciones a través de la colaboración con LLMs.
Este curso ha proporcionado una introducción a la inteligencia artificial (IA) y al aprendizaje automático (ML), explorando cómo estas tecnologías permiten la creación de aplicaciones inteligentes. A lo largo del curso, se han abordado conceptos clave, herramientas y técnicas que son fundamentales para el desarrollo de software utilizando IA.
Cómo el aprendizaje automático permite construir aplicaciones inteligentes.
Tipos de Aprendizaje Automático
Comprensión de los transformadores, tecnología que sustenta la IA generativa.
IA Generativa
Aplicaciones en ingeniería de software más allá de la codificación:
Optimización de Prompts
Estrategias para mejorar la interacción con modelos de lenguaje:
Estructuras de Datos
Limitaciones en la implementación y problemas de seguridad.
Preparación para Entrevistas de Ingeniería de Software
En esta especialización, se profundizará en el uso de modelos de lenguaje como asistentes para mejorar las habilidades de desarrollo. Los temas a explorar incluyen:
Este curso ha sido solo el comienzo de un emocionante viaje en el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Se espera que los participantes continúen explorando y aplicando estos conceptos en su desarrollo profesional. ¡Gracias por participar!
Este curso ha proporcionado una introducción a la inteligencia artificial (IA) y al aprendizaje automático (ML), explorando cómo estas tecnologías permiten la creación de aplicaciones inteligentes. A lo largo del curso, se han abordado conceptos clave, herramientas y técnicas que son fundamentales para el desarrollo de software utilizando IA.
Cómo el aprendizaje automático permite construir aplicaciones inteligentes.
Tipos de Aprendizaje Automático
Comprensión de los transformadores, tecnología que sustenta la IA generativa.
IA Generativa
Aplicaciones en ingeniería de software más allá de la codificación:
Optimización de Prompts
Estrategias para mejorar la interacción con modelos de lenguaje:
Estructuras de Datos
Limitaciones en la implementación y problemas de seguridad.
Preparación para Entrevistas de Ingeniería de Software
En esta especialización, se profundizará en el uso de modelos de lenguaje como asistentes para mejorar las habilidades de desarrollo. Los temas a explorar incluyen:
Este curso ha sido solo el comienzo de un emocionante viaje en el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Se espera que los participantes continúen explorando y aplicando estos conceptos en su desarrollo profesional. ¡Gracias por participar!