*`P` [Búsqueda en profundidad](src/algorithms/tree/depth-first-search) (DFS)
*`P` [Búsqueda en anchura](src/algorithms/tree/breadth-first-search) (BFS)
* **Grafos**
*`P` [Búsqueda en profundidad](src/algorithms/graph/depth-first-search) (DFS)
*`P` [Búsqueda en anchura](src/algorithms/graph/breadth-first-search) (BFS)
*`P` [Algoritmo de Kruskal’s](src/algorithms/graph/kruskal) - encontrar el árbol de expansión mínima (MST) para el grafo no dirigido ponderado
*`A` [Algoritmo de Dijkstra](src/algorithms/graph/dijkstra) - encontrar las trayectorias más cortas a todos los vértices del grafo desde un solo vértice
*`A` [Algoritmo de Bellman-Ford](src/algorithms/graph/bellman-ford) - encontrar las trayectorias más cortas a todos los vértices del gráfico desde un solo vértice
*`A` [Algortimo de Floyd-Warshall](src/algorithms/graph/floyd-warshall) - encuentra los caminos más cortos entre todos los pares de vértices
*`A` [Ciclo de detección](src/algorithms/graph/detect-cycle) - para gráficos dirigidos y no dirigidos (versiones basadas en DFS y Conjuntos Disjuntos)
*`A` [Algoritmo de Prim](src/algorithms/graph/prim) - encontrar el árbol de expansión mínima (MST) para una grafo no dirigido ponderada
*`A` [Puntos de Articulación](src/algorithms/graph/articulation-points) - Algoritmo de Tarjan (basado en DFS)
*`A` [Puentes](src/algorithms/graph/bridges) - Algoritmo basado en DFS
*`A` [Senda Euleriana y un Circuito Euleriano](src/algorithms/graph/eulerian-path) - algoritmo de Fleury - Visite cada borde exactamente una vez
*`A` [Ciclo Hamiltoniano](src/algorithms/graph/hamiltonian-cycle) - visite cada vértice exactamente una vez
*`A` [Componentes Fuertemente Conectados](src/algorithms/graph/strongly-connected-components) - Algoritmo de Kosaraju
*`A` [Problema del Vendedor Itinerante](src/algorithms/graph/travelling-salesman) - la ruta más corta posible que visita cada ciudad y vuelve a la ciudad de origen
* **Criptografia**
*`P` [Hash Polinomial](src/algorithms/cryptography/polynomial-hash) - función de hash rodante basada en polinomio
* **Sin Categoria**
*`P` [Torre de Hanoi](src/algorithms/uncategorized/hanoi-tower)
*`P` [Rotación de matriz cuadrada](src/algorithms/uncategorized/square-matrix-rotation) - algoritmo in situ
*`P` [Juego de los saltos](src/algorithms/uncategorized/jump-game) - retroceso, programación dinámica (de arriba hacia abajo + de abajo hacia arriba) y ejemplos codiciosos
*`P` [Caminos Unicos](src/algorithms/uncategorized/unique-paths) -etroceso, programación dinámica y ejemplos basados en el Triángulo de Pascal
*`P` [Terrazas Pluviales](src/algorithms/uncategorized/rain-terraces) - problema de atrapamiento de aguas pluviales (programación dinámica y versiones de fuerza bruta)
*`A` [Problema de N-Reinas](src/algorithms/uncategorized/n-queens)
*`A` [Una gira de Caballeros](src/algorithms/uncategorized/knight-tour)
### Algoritmos por Paradigma
Un paradigma algorítmico es un método o enfoque genérico que subyace al diseño de una clase de algoritmos.
Es una abstracción superior a la noción de algoritmo, del mismo modo que un algoritmo es una abstracción superior a un programa de ordenador.
* **Fuerza Bruta** - mira todas las posibilidades y selecciona la mejor solución
*`A` [Problema del Vendedor Itinerante](src/algorithms/graph/travelling-salesman) - la ruta más corta posible que visita cada ciudad y vuelve a la ciudad de origen
* **Codiciosos** - escoja la mejor opción en el momento actual, sin ninguna consideración para el futuro.
*`P` [El juego de los saltos](src/algorithms/uncategorized/jump-game)
*`A` [Problema de la Mochila no Consolidada](src/algorithms/sets/knapsack-problem)
*`A` [Algoritmo de Dijkstra](src/algorithms/graph/dijkstra) - encontrar la ruta más corta a todos los vértices del gráfico
*`A` [Algortimo de Prim](src/algorithms/graph/prim) - finding Minimum Spanning Tree (MST) for weighted undirected graph
*`A` [Algoritmo de Kruskal](src/algorithms/graph/kruskal) - encontrar el árbol de expansión mínima (MST) para una gráfica no dirigida ponderada
* **Divide y Venceras** - divide el problema en partes más pequeñas y luego resuelve esas partes.
*`A` [Algoritmo de Bellman-Ford](src/algorithms/graph/bellman-ford) - encontrar el camino más corto a todos los vértices del grafo
*`A` [Floyd-Warshall Algorithm](src/algorithms/graph/floyd-warshall) -encuentra los caminos más cortos entre todos los pares de vértices
*`A` [Coincidencia por Expresiones regulares](src/algorithms/string/regular-expression-matching)
* **De Retorceso** - de manera similar a la fuerza bruta, trate de generar todas las soluciones posibles, pero cada vez que genere la siguiente solución, compruebe si cumple con todas las condiciones, y sólo entonces continúe generando soluciones posteriores. De lo contrario, retroceda y siga un camino diferente para encontrar una solución. Normalmente se utiliza la travesía del espacio estatal.
*`P` [Juego de Saltos](src/algorithms/uncategorized/jump-game)
*`A` [Ciclo Hamiltoniano](src/algorithms/graph/hamiltonian-cycle) - Visite cada vértice exactamente una vez
*`A` [Problema de las N-Reinas](src/algorithms/uncategorized/n-queens)
*`A` [Gira de Caballeros](src/algorithms/uncategorized/knight-tour)
*`A` [Suma Combinada](src/algorithms/sets/combination-sum) - encuentra todas las combinaciones que forman una suma específica.
* **Ramas y Limites** - recuerde la solución de menor costo encontrada en cada etapa de la búsqueda de rastreo, y utilice el costo de la solución de menor costo encontrada hasta el momento como un límite más bajo en el costo de una solución de menor costo para el problema, a fin de descartar soluciones parciales con costos mayores que la solución de menor costo encontrada hasta el momento. Normalmente se utiliza la travesía BFS en combinación con la travesía DFS del árbol del espacio de estado.
## Como usar este repositorio
**Instalar las dependencias**
```
npm install
```
**Correr ESLint**
Es posible que desee ejecutarlo para comprobar la calidad del código.
```
npm run lint
```
**Correr los tests**
```
npm test
```
**Correr tests por nombre**
```
npm test -- 'LinkedList'
```
**Campo de Juegos**
Puede jugar con estructuras de datos y algoritmos en el archivo `./src/playground/playground.js` y escribir
pruebas para ello en `./src/playground/__test__/playground.test.js`.
A continuación, simplemente ejecute el siguiente comando para comprobar si el código funciona como se espera:
```
npm test -- 'playground'
```
## Información Util
### Refrencias
[▶ Estructuras de datos y Algoritmos en YouTube](https://www.youtube.com/playlist?list=PLLXdhg_r2hKA7DPDsunoDZ-Z769jWn4R8)
### Notación O Grande
Orden de crecimiento de los algoritmos especificados en la notación O grande.
![Graficas de Notación O grande ](./assets/big-o-graph.png)
Fuente: [Notación O grande, Hoja de atajos](http://bigocheatsheet.com/).
A continuación se muestra la lista de algunas de las notaciones de Big O más utilizadas y sus comparaciones de rendimiento
frente a diferentes tamaños de los datos de entrada.
| Notación O grande | Cálculos para 10 elementos | Cálculos para 100 elementos | Cálculos para 1000 elementos |