Un algoritmo es una secuencia clara de pasos que, al seguirse, produce un resultado conocido de antemano. En pocas palabras, es un conjunto de instrucciones para una tarea específica.

Este término es muy conocido en informática y ciencias de la computación, donde se refiere a instrucciones para resolver una tarea de manera eficiente.

Hoy en día, el término se refiere a cualquier secuencia de acciones que se puede describir con precisión y dividir en pasos simples, y que conducen a la consecución de un objetivo. Por ejemplo, ir a la cocina, servir agua y poner una bolsita de té es un algoritmo para la tarea de «preparar té».

Los algoritmos en informática son instrucciones para computadoras, un conjunto de pasos descritos en código de programación. Existen algoritmos específicos para diferentes acciones, y algunos de ellos son bastante complejos. Uno de los objetivos del uso de algoritmos es hacer el código más eficiente y optimizarlo.

¿Quiénes usan algoritmos?

En un sentido general, absolutamente todos los seres vivos y algunos seres inanimados, porque cualquier secuencia de acciones que conduzca a un objetivo se puede considerar un algoritmo. La búsqueda de comida de un animal es un algoritmo; los movimientos de un robot también se describen mediante un algoritmo.

En un sentido estricto, como se usa el concepto en las ciencias de la computación, los algoritmos son utilizados por desarrolladores, algunos ingenieros y analistas, así como especialistas en aprendizaje automático, probadores (testers) y muchos otros. Es uno de los conceptos clave en las tecnologías de la información.

¿Para qué sirven los algoritmos?

Los algoritmos en informática son necesarios para la resolución eficiente de diversas tareas, incluyendo aquellas cuya ejecución «directa» tiene una alta complejidad o es incluso imposible. En la práctica, existen algoritmos para prácticamente cualquier cosa: ordenación, recorrido de estructuras de datos, búsqueda de elementos, filtrado de información, operaciones matemáticas, etc.

Por ejemplo, se puede ordenar una matriz mediante una búsqueda exhaustiva: esta es la solución más obvia. Pero se puede usar un algoritmo de ordenamiento rápido: es más complejo y no es tan obvio, pero funciona mucho más rápido y no sobrecarga tanto la potencia de la computadora. Estrictamente hablando, la búsqueda exhaustiva también es un algoritmo, pero muy simple.

Existen problemas algorítmicamente irresolubles, para cuya solución no existe ni puede existir un algoritmo. Pero la mayoría de las tareas en las tecnologías de la información son algorítmicamente resolubles, y los algoritmos se utilizan activamente en su trabajo.

Los algoritmos se aplican en todas las áreas de las tecnologías de la información y en muchas otras industrias. Las instrucciones para una máquina o línea de producción automatizadas son algoritmos; una receta de cocina también lo es.

Algoritmación

La algoritmación es el proceso de desarrollo y descripción de una secuencia de pasos que deben realizarse para resolver una tarea específica o lograr un objetivo concreto. La algoritmación es una etapa clave en la programación y el desarrollo de software.

En la algoritmación de una tarea, se crean instrucciones claras que la computadora puede comprender y ejecutar. Los algoritmos se pueden escribir como una descripción de texto, un diagrama de flujo, pseudocódigo u otras representaciones formalizadas. Sirven de base para escribir el código de un programa, que permite a la computadora resolver automáticamente tareas de acuerdo con las instrucciones desarrolladas previamente.

La algoritmación juega un papel importante en la informática y la programación, ya que los algoritmos bien diseñados garantizan la ejecución eficiente y correcta de las tareas, y también simplifican el proceso de depuración y mantenimiento del código del programa.

Propiedades principales de los algoritmos

  • Discreción: Un algoritmo no es una estructura única e indivisible, sino que consta de pequeños pasos individuales o acciones. Estas acciones siguen un orden determinado, una comienza después de que termina la otra.
  • Eficacia: La ejecución de un algoritmo debe llevar a algún resultado y no dejar ninguna incertidumbre. El resultado puede ser también infructuoso, por ejemplo, un algoritmo puede informar que no hay solución, pero debe haber un resultado.
  • Determinista: En cada paso no debe haber ambigüedades ni discrepancias, las instrucciones deben estar claramente definidas.
  • Masividad: Un algoritmo generalmente se puede extrapolar a tareas similares con diferentes datos de entrada; basta con cambiar las condiciones iniciales. Por ejemplo, el algoritmo estándar para resolver una ecuación cuadrática permanecerá sin cambios independientemente de los números que se utilicen en esa ecuación.
  • Claridad: Un algoritmo debe incluir solo acciones conocidas y comprensibles para el ejecutor.
  • Finitud: Los algoritmos son finitos, deben finalizar y producir un resultado, en algunas definiciones, en un número de pasos conocido de antemano.

Tipos de algoritmos

A pesar de la palabra «secuencia», un algoritmo no siempre describe acciones en un orden rígidamente establecido. Esto es especialmente cierto ahora, con la proliferación de la asincronía en la programación. En los algoritmos hay lugar para condiciones, ciclos y otras construcciones no lineales.

  • Lineales: Este es el tipo de algoritmo más simple: las acciones se suceden unas a otras, cada una comienza después de que termina la anterior. No se intercambian, no se repiten, se ejecutan en cualquier condición.
  • Ramificados: En este tipo de algoritmo aparece la ramificación: algunas acciones se ejecutan solo si se cumplen ciertas condiciones. Por ejemplo, si un número es menor que cero, debe eliminarse de la estructura de datos. Se puede agregar una segunda rama: qué hacer si la condición es falsa, por ejemplo, el número es mayor que cero o igual a él. Puede haber varias condiciones, que pueden combinarse entre sí.
  • Cíclicos: Estos algoritmos se ejecutan en un bucle. Cuando un bloque de acciones termina, estas acciones comienzan de nuevo y se repiten un cierto número de veces. Un bucle puede incluir una acción o una secuencia, y el número de repeticiones puede ser fijo o depender de una condición: por ejemplo, repetir este bloque de código hasta que no queden celdas vacías en la estructura de datos. En algunos casos, un bucle puede ser infinito.
  • Recursivos: La recursión es el fenómeno en el que un algoritmo se llama a sí mismo, pero con diferentes datos de entrada. No es un bucle: los datos son diferentes, pero hay varios «ejemplares» de programas que funcionan, en lugar de uno solo. Un ejemplo conocido de algoritmo recursivo es el cálculo de los números de Fibonacci.

La recursión permite resolver elegantemente algunos problemas, pero se debe tener cuidado con ella: estos algoritmos pueden sobrecargar en gran medida los recursos del sistema y funcionar más lentamente que otros.

  • Probabilísticos: Estos algoritmos se mencionan con menos frecuencia, pero son un tipo bastante interesante: el funcionamiento del algoritmo depende no solo de los datos de entrada, sino también de variables aleatorias. Entre ellos, por ejemplo, se encuentran los conocidos algoritmos de Las Vegas y Montecarlo.
  • Principales y auxiliares: Esta es otra forma de clasificación. El algoritmo principal resuelve el problema inmediato, el auxiliar resuelve un subproblema y se puede utilizar dentro del principal; para ello, simplemente se indica su nombre y los datos de entrada. Un ejemplo de algoritmo auxiliar es cualquier función de programa.

Representación gráfica de los algoritmos

Los algoritmos se pueden registrar en texto, código, pseudocódigo o gráficamente, en forma de diagramas de flujo. Estos son diagramas especiales que constan de figuras geométricas que describen ciertas acciones. Por ejemplo, el punto inicial y final en el diagrama son, respectivamente, el comienzo y el final del algoritmo, un paralelogramo es la entrada o salida de datos, un rombo es una condición. Las acciones simples se indican mediante rectángulos, y las figuras se conectan mediante flechas: muestran las secuencias y los bucles.

Diagrama de flujo que muestra el algoritmo para calcular el factorial de un número.
Representación visual del algoritmo que calcula el factorial.

En los diagramas se indican acciones específicas, condiciones, número de repeticiones de bucles y otros detalles. Esto permite percibir los algoritmos de manera más visual.

Complejidad del algoritmo

El concepto de «complejidad» es uno de los conceptos clave en el estudio de los algoritmos. No significa lo difícil que es entender un método dado, sino los recursos gastados en el cálculo. Si la complejidad es alta, el algoritmo se ejecutará más lentamente y, posiblemente, consumirá más recursos de hardware; esto es algo que conviene evitar.

La complejidad generalmente se describe con la letra mayúscula O. Después, entre paréntesis, se indica el valor del que depende el tiempo de ejecución. Esta es una notación matemática que describe el comportamiento de diferentes funciones.

Tipos de complejidad: No analizaremos completamente la notación O-grande, como se le llama, simplemente enumeraremos las principales designaciones de complejidad en la teoría de algoritmos.

  • O(1) significa que el algoritmo se ejecuta en un tiempo constante fijo. Estos son los algoritmos más eficientes.
  • O(n) es la complejidad de los algoritmos lineales. n aquí y en adelante denota el tamaño de los datos de entrada: cuanto mayor es n, más tiempo se tarda en ejecutar el algoritmo.
  • O(n²) también significa que cuanto mayor es n, mayor es la complejidad. Pero la dependencia aquí no es lineal, sino cuadrática, es decir, la velocidad aumenta mucho más rápido. Estos son algoritmos ineficientes, por ejemplo, con bucles anidados.
  • O(log n) es un algoritmo más eficiente. La velocidad de su ejecución se calcula logarítmicamente, es decir, depende del logaritmo de n.
  • O(√n) es un algoritmo cuya velocidad depende de la raíz cuadrada de n. Es menos eficiente que el logarítmico, pero más eficiente que el lineal.
  • También existen O(n³), O(nn) y otros algoritmos ineficientes con altos grados. Su complejidad crece muy rápidamente, y es mejor no utilizarlos.

Descripción gráfica de la complejidad: Un gráfico ayuda a comprender mejor la complejidad en la notación O-grande. Muestra cómo cambia el tiempo de ejecución de un algoritmo en función del tamaño de los datos de entrada. Cuanto más suave sea la línea del gráfico, más eficiente será el algoritmo.

La notación O-grande se utiliza para evaluar la eficiencia del uso de una secuencia de acciones determinada. Si los datos son grandes o abundantes, se intentan buscar algoritmos más eficientes para acelerar el funcionamiento del programa.

Uso de algoritmos en las tecnologías de la información

Aquí hay algunos ejemplos del uso de diferentes algoritmos en las áreas de programación. En realidad, hay muchos más; hemos tomado solo una parte para ayudar a comprender la importancia práctica de los algoritmos.

  • Desarrollo de software y sitios web: Los algoritmos se utilizan para el análisis sintáctico, es decir, el «análisis» de estructuras con datos, como JSON. El análisis sintáctico es una de las tareas básicas, por ejemplo, en la web. También se necesitan algoritmos para dibujar estructuras dinámicas, mostrar notificaciones, configurar el comportamiento de la aplicación y mucho más.
  • Trabajo con datos: Los algoritmos se utilizan de forma muy activa al trabajar con bases de datos, archivos donde se almacena la información, estructuras como matrices o listas. Puede haber muchísimos datos, y la elección del algoritmo correcto permite acelerar el trabajo con ellos. Los algoritmos resuelven problemas de ordenación, modificación y eliminación de los elementos necesarios, adición de nuevos datos. Con su ayuda, se llenan y se recorren estructuras como árboles y grafos.

Los algoritmos tienen una importancia especial en Big Data y el análisis de datos: allí permiten procesar una enorme cantidad de información, incluyendo información sin procesar, sin gastar demasiados recursos.

  • Tareas de búsqueda: Los algoritmos de búsqueda son un área compleja separada. Se destacan en un grupo separado, que actualmente cuenta con decenas de algoritmos diferentes. La búsqueda es importante en la ciencia de datos, en los métodos de inteligencia artificial, en el análisis y mucho más. El ejemplo más obvio son los motores de búsqueda como Google o Yandex. Por cierto, los detalles sobre los algoritmos utilizados suelen mantenerse en secreto por parte de los motores de búsqueda.
  • Aprendizaje automático: En el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, el enfoque de los algoritmos es ligeramente diferente. Si un programa normal funciona según un orden de acciones dado, una «máquina inteligente», una red neuronal o un modelo entrenado, forma el algoritmo por sí misma durante el entrenamiento. El desarrollador describe el modelo y lo entrena: le proporciona datos iniciales y muestra ejemplos de cómo debe verse el resultado final. Durante el entrenamiento, el modelo mismo elabora un algoritmo para lograr este resultado.

Estos algoritmos de IA pueden ser aún más potentes que los normales y se utilizan para resolver tareas que el desarrollador no puede dividir en acciones simples de forma consciente. Por ejemplo, para el reconocimiento de objetos es necesario utilizar una enorme cantidad de procesos en el sistema nervioso: una persona simplemente no es capaz de describirlos todos para repetirlos mediante programación.

Durante la creación y el entrenamiento del modelo, el desarrollador también puede utilizar algoritmos. Por ejemplo, el algoritmo de retropropagación del error permite entrenar redes neuronales.

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