Guía completa de 23+ algoritmos esenciales de grafos con análisis de complejidad, casos de uso y visualizaciones interactivas.
Probar Plataforma InteractivaExplora el grafo nivel por nivel, visitando todos los vecinos antes de profundizar. Utiliza una cola para mantener el orden de exploración.
Explora lo más profundo posible en cada rama antes de retroceder. Utiliza una pila (o recursión) para rastrear el camino de exploración.
Ordenamiento lineal de vértices en un grafo acíclico dirigido (DAG) donde cada vértice aparece antes que todos los vértices a los que apunta.
Encuentra un camino que visita cada arista exactamente una vez en un grafo no dirigido. Existe cuando el grafo tiene exactamente 0 o 2 vértices de grado impar.
Encuentra los caminos más cortos desde un vértice fuente a todos los demás vértices en un grafo ponderado con pesos de arista no negativos.
Encuentra los caminos más cortos desde un vértice fuente y detecta ciclos de peso negativo. Funciona con pesos de arista negativos.
Encuentra los caminos más cortos entre todos los pares de vértices usando programación dinámica con vértices intermedios.
Construye el árbol de expansión mínima creciendo desde un solo vértice, siempre agregando la arista de peso mínimo que conecta a un nuevo vértice.
Construye el árbol de expansión mínima ordenando todas las aristas y usando Union-Find para evitar ciclos mientras agrega aristas de peso mínimo.
Construye el árbol de expansión mínima usando un enfoque paralelo basado en componentes, adecuado para entornos de computación distribuida.
Encuentra componentes fuertemente conectados en grafos dirigidos usando DFS con valores low-link y una pila.
Encuentra componentes fuertemente conectados usando dos pasadas DFS: una en el grafo original y otra en el grafo transpuesto.
Encuentra vértices cuya eliminación aumentaría el número de componentes conectados en un grafo no dirigido.
Encuentra aristas cuya eliminación aumentaría el número de componentes conectados en un grafo no dirigido.
Determina si un grafo puede colorearse con exactamente dos colores de manera que ningún vértice adyacente comparta el mismo color.
Detecta la presencia de ciclos en grafos dirigidos y no dirigidos usando varias técnicas como DFS y Union-Find.
Encuentra un camino que visita cada vértice exactamente una vez usando técnicas de retroceso y programación dinámica.
Encuentra la ruta más corta posible que visita cada ciudad exactamente una vez y regresa al punto de partida.
Asigna colores a los vértices de manera que ningún vértice adyacente comparta el mismo color, usando el número mínimo de colores.
Encuentra el subgrafo completo más grande donde cada par de vértices está conectado por una arista.
Determina si un grafo es cordal (cada ciclo de longitud 4 o más tiene una cuerda - una arista que conecta dos vértices no adyacentes en el ciclo).
Encuentra el flujo máximo desde una fuente hasta un sumidero en una red de flujo usando algoritmos como Ford-Fulkerson con caminos aumentantes.
Encuentra el corte de capacidad mínima que separa la fuente del sumidero, estrechamente relacionado con el flujo máximo por el teorema max-flow min-cut.
Experimenta visualizaciones interactivas y ejecución paso a paso de todos estos algoritmos.
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