Aprendizaje Interactivo de Teoría de Grafos
Aprendizaje Interactivo de Teoría de Grafos
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Convierte decisiones empresariales reales en modelos de optimización y resuélvelos en Python con herramientas gratuitas y de código abierto.
Ruta de Aprendizaje
Domina la teoría de grafos a través de lecciones interactivas
Lecciones Disponibles
Introducción a los Grafos
Una introducción completa a los fundamentos de la teoría de grafos, cubriendo definiciones, terminología, tipos, teoremas y aplicaciones.
Estructuras Fundamentales en Grafos
Explora las estructuras esenciales en grafos incluyendo caminos, recorridos, senderos, ciclos, conectividad, componentes y el lema del apretón de manos.
Árboles y Aplicaciones
Explora las propiedades fundamentales de los árboles, árboles de expansión, bosques, y sus aplicaciones en estructuras de datos y algoritmos.
Algoritmos de Recorrido de Grafos
Domina los algoritmos fundamentales de recorrido de grafos: Búsqueda en Profundidad (DFS) y Búsqueda en Anchura (BFS), junto con sus aplicaciones y variaciones.
Algoritmos de Caminos Más Cortos
Explora los algoritmos fundamentales para encontrar caminos más cortos: Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall, y A*, con sus aplicaciones y optimizaciones.
Árboles de Expansión Mínima
Aprende sobre los árboles de expansión mínima y los algoritmos fundamentales: Kruskal, Prim, y Borůvka, con sus aplicaciones en diseño de redes y optimización.
Conectividad de Grafos
Explora los conceptos avanzados de conectividad incluyendo componentes fuertemente conectados, puntos de articulación, puentes, y los algoritmos de Tarjan y Kosaraju.
Flujo de Redes
Domina los algoritmos de flujo de redes incluyendo Ford-Fulkerson, Edmonds-Karp, Dinic, y Push-Relabel, con aplicaciones en optimización y emparejamiento.
Árboles de Expansión Mínima
Conceptos Clave:
Haz clic para abrir la experiencia completa de lección interactiva.
Árboles de Expansión Mínima
Aprende sobre los árboles de expansión mínima y los algoritmos fundamentales: Kruskal, Prim, y Borůvka, con sus aplicaciones en diseño de redes y optimización.
# Árboles de Expansión Mínima
Visión General
Un Árbol de Expansión Mínima (MST, por sus siglas en inglés) es uno de los conceptos más importantes en la teoría de grafos con aplicaciones extensas en el diseño de redes, clustering, y optimización. Esta lección explora los algoritmos fundamentales para encontrar MSTs y sus aplicaciones del mundo real.
Convierte decisiones empresariales reales en modelos de optimización y resuélvelos en Python con herramientas gratuitas y de código abierto.
- Cada capítulo va de un caso de negocio a código probado
- Rutas, planificación, localización de instalaciones, finanzas y más
- Solo solvers gratuitos: HiGHS, CBC, SCIP y CP-SAT