You’ll begin by learning what algorithms and data structures are. You will discover two data structures: linked lists and stacks. You will then learn how to calculate the complexity of an algorithm by using Big O Notation.

Welcome!

Implementing a linked list

Inserting a node at the beginning of a linked list

Removing the first node from a linked list

Understanding Big O Notation

Big O Notation: true or false?

Practicing with Big O Notation

Working with stacks

Implementing a Stack with the push method

Implementing the pop method for a stack

Using Python's LifoQueue

Work with Linked Lists and Stacks and Understand Big O notation

This second chapter will teach you the basics of queues, hash tables, trees, and graphs data structures. You will also discover what recursion is.

Working with queues

Implementing a queue for printer tasks

Using Python's SimpleQueue

Hash tables

Correcting bugs in a dictionary

Iterating  over a nested dictionary

Trees and graphs

Correcting bugs in a tree implementation

Building a weighted graph

Understanding Recursion

Fibonacci sequence

Towers of Hanoi

Queues, Hash Tables, Trees,  Graphs, and Recursion

This chapter will focus on searching algorithms, like linear search, binary search, depth first search, and breadth first search. You will also study binary search trees and how to search within them.

Búsqueda lineal y búsqueda binaria

Implementación de la búsqueda binaria

Búsqueda binaria mediante recursión

Árbol binario de búsqueda (BST)

Inserción de un nodo en un árbol de búsqueda binaria

Búsqueda del nodo mínimo de un BST

Búsqueda en profundidad (DFS)

Impresión de títulos de libros por orden alfabético

Uso del recorrido en preorden con notación polaca

Implementación de DFS para grafos

Búsqueda en anchura (BFS)

Uso de la búsqueda en anchura en árboles binarios

Búsqueda de un vértice de grafo mediante BFS

Searching algorithms

This chapter will teach you some sorting algorithms, like bubble sort, selection sort, insertion sort, merge sort, and quicksort.

Bubble Sort

Sorting numbers using bubble sort

Correcting a bug in the bubble sort algorithm

Selection Sort and Insertion Sort

Coding selection sort

Sorting cards using insertion sort

Merge sort

Merge sort: true or false?

Correcting a bug in the merge sort algorithm

Quicksort

Sorting numbers using quicksort

Implementing the quicksort algorithm

Congratulations!

Sorting algorithms

Course Glossary

La mayoría de los programas informáticos se basan en unas cuantas estructuras de datos y unos cuantos algoritmos. Descubre lo que hay detrás de la mayoría de tus interacciones informáticas en este curso de cuatro horas. Te familiarizarás con algunas de las estructuras de datos más comunes: listas enlazadas, pilas, colas, gráficos y árboles. También implementarás algoritmos populares como búsqueda en profundidad, búsqueda en anchura, ordenamiento de burbuja, ordenamiento por mezcla y ordenamiento rápido.

Los vídeos contienen transcripciones en directo que puedes mostrar haciendo clic en «Mostrar transcripción» en la parte inferior izquierda de los vídeos.
El glosario del curso se encuentra a la derecha, en la sección de recursos.
Para obtener créditos CPE, debes completar el curso y alcanzar una puntuación del 70 % en la evaluación cualificada. Puedes acceder a la evaluación haciendo clic en la llamada de créditos CPE situada a la derecha.

<h2>Reconocer Estructuras de Datos y Algoritmos Populares</h2>
La mayoría de los programas informáticos se basan en unos pocos algoritmos y estructuras de datos. Descubre lo que hay detrás de la mayoría de tus interacciones informáticas en este curso de cuatro horas. Te familiarizarás con algunas de las estructuras de datos más comunes: listas enlazadas, pilas, colas y árboles. También implementarás algoritmos populares como búsqueda en profundidad, búsqueda en anchura, ordenamiento de burbuja, ordenamiento por mezcla y ordenamiento rápido.

<h2>Aprende a detectar estructuras de datos y algoritmos en la vida cotidiana</h2>
Practicarás la aplicación de algoritmos y estructuras de datos a elementos como barajas de cartas, listas de reproducción de música, platos internacionales o pilas de libros. Acabarás el curso con la capacidad adquirida para reconocer algoritmos y estructuras de datos comunes y saber implementarlos en aplicaciones cotidianas.

<h2>Analizar la eficacia de los algoritmos</h2>
Durante el curso, aprenderás a analizar algoritmos populares en función de su eficiencia. Te familiarizarás con la "Notación Big O", la norma del sector para describir la complejidad de un algoritmo.

<h2>Perfecciona tus conocimientos de programación en Python</h2>
Estar versado en algoritmos y estructuras de datos significa enfocar problemas cotidianos y saber resolverlos utilizando código eficiente. Practicarás esto en Python, y aprenderás a aplicar estas habilidades elementales y transferirlas a cualquier lenguaje de programación.


Introduction to Object-Oriented Programming in Python

Explora estructuras de datos como listas enlazadas, pilas, colas, tablas hash y grafos; y algoritmos básicos.

Estructuras de datos y algoritmos en Python

Explora estructuras de datos como listas enlazadas, pilas, colas, tablas hash y grafos, así como algoritmos de búsqueda y ordenamiento.

Árbol binario de búsqueda (BST)

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