Algoritmo para estudiar para un examen
Examen parcial de estructuras de datos y algoritmos
La programación es una herramienta destinada a optimizar los criterios de rendimiento asociando las actividades a los recursos limitados [1]. En la programación, los trabajos se dividen primero en piezas de trabajo. A continuación, se determina que cada pieza de trabajo se realizará mediante qué pasos y en qué secuencia. La organización de los exámenes se considera generalmente un problema de programación. Sin embargo, hay muchas aplicaciones diferentes en términos de condiciones y restricciones. La existencia de diferentes objetivos y prioridades en cada institución académica provoca diferentes modelos de programación de exámenes [2]. Cuando se examina la literatura sobre los problemas de programación de exámenes, se observa que la gran mayoría de los estudios relacionados con la programación de exámenes están relacionados con el tiempo [3,4,5,6]. Los estudios difieren en cuanto a tipos de examen, objetivos, variables y restricciones. Los métodos utilizados en la solución del problema son muy variados. Los modelos de programación matemática se prefieren para los problemas de baja complejidad. A medida que aumenta el número de variables y restricciones, resulta más difícil encontrar soluciones con modelos matemáticos y se prueban métodos metaintuitivos. Para los problemas más complejos se pueden utilizar nuevos modelos intuitivos. En la Tabla 1 se resumen los enfoques y modelos utilizados en la programación de exámenes.
Preguntas y respuestas del examen de estructuras de datos y algoritmos
No creo que cubrir el CLRS en 10 días sea humanamente posible, a menos que ya lo hayas estudiado y lo estés repasando ahora… pero si me equivoco, me gustaría saber cómo fuiste capaz de cubrirlo en 10 días
Me encanta el hecho de que tu descripción de un ingeniero medio utilice el pronombre «ella». En realidad, aterricé de forma anónima para asegurarme de que no era un guión. Me ha resultado muy útil este post. Gracias.
He sido abordado por un reclutador de uno de los FANG y he estado preparando desde las últimas 4 semanas (sólo en los fines de semana). Puedo resolver problemas en Hackerrank pero solo de la división fácil y a veces de la media. ¿Crees que debería presentarme a la entrevista telefónica o debería pedir más tiempo, como unos meses, cuando sea capaz de resolver problemas medios y difíciles con facilidad en dichas plataformas de codificación? También, cuando dices de leer el CLRS, ¿es realmente leer, analizar e introspeccionar sobre él o sólo hojearlo?
Hola Milad, esta es una historia genial e inspiradora. Muchas gracias por publicarla. ¿Es necesario aprender las pruebas matemáticas en el CLRS para las entrevistas? o nos las saltamos y nos centramos en la resolución de problemas y la codificación, lo pregunto porque el CLRS está lleno de pruebas matemáticas
Documentos de examen de estructuras de datos y algoritmos
¡Se acerca la época de exámenes! Tengo una asignatura de algoritmos y estructuras de datos bastante fuerte con un examen de 3 horas. Las cosas que se cubren incluyen implementaciones de listas de arrays, listas enlazadas, tablas hash, recursión de cola, ordenación recursiva (quicksort, mergesort) y programación dinámica (principalmente knapsack). Simplemente he estado haciendo preguntas de tutoriales y realmente no se profundiza.. ¿Simplemente implementaron los algoritmos en papel? ¿Cómo se debe estudiar para un examen de algoritmos (escrito a mano)?9 comentarioscompartirinformar83% UpvotedOrdenar por: mejor
Examen final de algoritmos
Se pueden llevar a cabo investigaciones futuras incluyendo otros parámetros como variables de entrada y añadiendo otros algoritmos de aprendizaje automático al proceso de modelización. Además, es necesario aprovechar la eficacia de los métodos de DM para investigar los comportamientos de aprendizaje de los estudiantes, abordar sus problemas, optimizar el entorno educativo y permitir la toma de decisiones basada en datos.
Información adicionalNota del editorSpringer Nature se mantiene neutral con respecto a las reclamaciones jurisdiccionales en los mapas publicados y las afiliaciones institucionales.Información suplementariaArchivo adicional 1: Dataset.Rights and permissions
Smart Learn. Environ. 9, 11 (2022). https://doi.org/10.1186/s40561-022-00192-zDownload citationShare this articleAnyone you share the following link with will be able to read this content:Get shareable linkSorry, a shareable link is not currently available for this article.Copy to clipboard
