Cómo usar este mapa conceptual para estudiar
- 1. Revisa primero el concepto principal y luego avanza por niveles para entender la jerarquía.
- 2. Convierte cada conexión en una frase completa para validar que comprendes la relación entre ideas.
- 3. Usa este ejemplo como base y adáptalo en el editor con tus apuntes, fechas o definiciones clave.
- 4. Repasa el mapa antes de exámenes y complétalo con preguntas del tema para mejorar la memoria activa.
Si quieres reforzar la base teórica, revisa qué es un mapa conceptual y luego aplica una estructura práctica con la guía de cómo hacer un mapa conceptual.
Conceptos clave del mapa conceptual de Algoritmos de Ordenación
Burbuja (Bubble Sort)
Compara elementos adyacentes e intercambia si están desordenados, repitiendo hasta ordenar. Simple pero ineficiente: O(n²) en el peor caso. Útil solo para fines didácticos.
Selección (Selection Sort)
Busca el mínimo del array no ordenado y lo coloca en su posición. O(n²) siempre. No es estable pero es sencillo de implementar.
Inserción (Insertion Sort)
Inserta cada elemento en su posición correcta dentro de la parte ya ordenada. O(n²) en el peor caso pero O(n) si los datos están casi ordenados. Estable y eficiente para arrays pequeños.
Merge Sort
Algoritmo divide y vencerás: divide el array en mitades, ordena recursivamente y fusiona. O(n log n) siempre. Estable pero requiere O(n) de memoria adicional.
Quick Sort
Elige un pivote, particiona en menores y mayores, y ordena recursivamente. O(n log n) promedio, O(n²) peor caso. En la práctica es el más rápido y se usa en implementaciones estándar.
Estabilidad y comparación
Un algoritmo es estable si mantiene el orden relativo de elementos iguales. Merge sort es estable; quick sort no. La elección depende del tamaño de datos, memoria disponible y requisitos de estabilidad.
Preguntas frecuentes sobre el mapa conceptual de Algoritmos de Ordenación
En promedio, Quick Sort es el más rápido con O(n log n) y bajo overhead. Merge Sort garantiza O(n log n) en el peor caso. Para aplicaciones del mundo real, las implementaciones estándar (como Timsort en Python) combinan lo mejor de ambos.
Un algoritmo de ordenación es estable si dos elementos con la misma clave mantienen su orden relativo original tras la ordenación. Esto importa cuando se ordena por múltiples criterios sucesivamente.
Insertion sort para arrays pequeños o casi ordenados. Merge sort cuando se necesita estabilidad y complejidad garantizada O(n log n). Quick sort para el caso general por su velocidad práctica. Counting/Radix sort para enteros en rango acotado.