Referencias Bibliográficas: [Okasaki, 1999,Sedgewick and Wayne, 2011]
Temas
- Estructuras de datos persistentes.
- Unión-búsqueda de conjuntos disjuntos (union-find)
con compresión de trayectoria.
- Filtros de Bloom y sus propiedades probabilísticas.
- Listas por niveles para búsqueda balanceada
probabilística.
- Árboles de segmentos y árboles de Fenwick para
consultas de rango.
- Estructuras de datos espaciales: árboles k-d,
quadtrees.
- Estructuras de datos inconscientes de la caché.
Aprendizaje esperado (Learning Outcomes)
- Implementar estructuras de datos persistentes con
compartición estructural [Usar].
- Diseñar union-find con unión por rango y compresión de
trayectoria [Usar].
- Aplicar estructuras especializadas para resolver
problemas específicos de dominio [Evaluar].
- Evaluar compensaciones espacio-tiempo en estructuras
de datos probabilísticas [Evaluar].
Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM
