Explora el paradigma de Divide and Conquer y aprende a implementar algoritmos de ordenamiento como Merge Sort y Quick Sort. Esta sesión te da las bases para descomponer problemas y construir soluciones eficientes.  

Profundiza en la búsqueda binaria y sus variantes, como la búsqueda ternaria y el uso de predicados. Aprende a optimizar procesos de localización en estructuras ordenadas y a elegir el enfoque adecuado según el problema.  

Aprende los fundamentos de la programación dinámica: subproblemas solapados, principio de optimalidad y enfoques top-down y bottom-up. Aplicaremos estos conceptos en problemas clásicos como el Knapsack.

Resuelve problemas clásicos como Maximum Subarray, Longest Increasing Subsequence y Matrix Chain Multiplication. Identifica patrones, modela estados y optimiza soluciones con técnicas dinámicas.  

Conoce los fundamentos de los grafos, sus representaciones (matriz y lista de adyacencia) y tipos más comunes. Esta sesión sienta las bases para implementar algoritmos sobre estructuras complejas.

Aprende a recorrer y analizar grafos con DFS. Veremos su aplicación en detección de ciclos, clasificación de aristas, timestamps y ordenamiento topológico, claves para resolver problemas estructurales en grafos.

Domina el recorrido por niveles en grafos con BFS y sus variantes. Aplicarás este algoritmo para encontrar caminos mínimos, explorar múltiples fuentes, manejar pesos 0-1 y verificar biparticiones.  

Conoce la estructura y propiedades clave de los árboles: altura, profundidad, diámetro, centro y centroide. Aprende a recorrerlos eficientemente con preorder, inorder y postorder.

Aprende a representar árboles con Euler Tour para optimizar consultas sobre subárboles y caminos. Explora las estructuras y aplicaciones de los Binary Search Trees para búsquedas eficientes y operaciones en conjuntos ordenados.