He estado trabajando como desarrollador de software durante 11 meses y solo he encontrado matrices, conjuntos, diccionarios, colas y un árbol o gráfico ocasional.
En cuanto a los algoritmos, además de la clasificación básica, la eliminación de duplicados, he incursionado un poco en algoritmos de aprendizaje automático como árboles de decisión, modelos ocultos de Markov. Una vez que apliqué el algoritmo Depth First Search con algunas heurísticas para el reconocimiento óptico de caracteres.
- ¿Cuáles son algunas de las lagunas en el algoritmo de reserva de entradas de irctc?
- ¿Es necesario que el vector se ordene para usar lower_bound?
- ¿Cuál es la diferencia entre una matriz y una variable?
- ¿Cuáles son los mejores algoritmos híbridos para el filtrado colaborativo y basado en contenido?
- ¿Tiene sentido saltar directamente a las máquinas de vectores de soporte en lugar de probar con otros algoritmos lineales, primero, en el aprendizaje automático?
Principalmente trabajando en desarrollo web, rara vez he implementado una estructura de datos avanzada desde cero y hay varias herramientas y bibliotecas para ayudarlo con algoritmos y estructuras de datos comunes, como Redis para colas y diccionarios. Dudo que alguien implemente Red-Black Trees o Tries desde cero. Dicho esto, es fundamental estar familiarizado con tantas estructuras de datos y algoritmos como nunca se puede saber qué necesitará y dónde.
