Programming 101
Los bloques de construcción de cualquier sistema — estructuras de datos, complejidad y los patrones que todo software engineer necesita internalizar.
Tocá el círculo de cada paso para marcar tu progreso — se guarda en este navegador
- 01
¿Qué es una estructura de datos?
PendienteQué es una estructura de datos, la diferencia con un ADT, y cómo clasificarlas por organización lógica y gestión de memoria.
- 02
BigO Notation
PendienteCómo medir la eficiencia de un algoritmo. Las clases de complejidad — O(1), O(log n), O(n), O(n²) — y cuándo importa cada una.
- 03
Complejidad Amortizada
PendientePor qué insertar en un dynamic array es O(1) aunque a veces cueste O(n). Los métodos Aggregate, Accounting y Potential.
- 04
Arrays y Linked Lists
PendienteLa estructura más fundamental vs. la más flexible: trade-offs de acceso, inserción y cache locality.
- 05
Stacks y Queues
PendienteLIFO vs. FIFO — y los problemas donde cada uno es la herramienta correcta.
- 06
Árboles y BST
En desarrolloÁrboles binarios, búsqueda, y por qué los árboles balanceados cambian todo.
En desarrollo - 07
Hash Tables
En desarrolloLa estructura de datos más usada en producción: cómo funcionan, colisiones, y cuándo fallan.
En desarrollo - 08
Grafos
En desarrolloBFS, DFS y los problemas que solo se pueden modelar con nodos y aristas.
En desarrollo