1. Definición y comprensión del problema:
* Defina claramente el problema: ¿Cuál es el objetivo? ¿Cuáles son las entradas y salidas? ¿Qué limitaciones hay?
* Desglose el problema: Si es complejo, divídalo en subproblemas más pequeños y más manejables.
* Recopilar información: Investigue datos relevantes, recopile insumos y comprenda el contexto del problema.
2. Diseño y desarrollo de algoritmo:
* Desarrolle un algoritmo: Cree un procedimiento paso a paso para resolver el problema. Esto podría involucrar:
* Elegir una estructura de datos: ¿Qué estructura de datos representa mejor los datos del problema?
* Selección de una estrategia: ¿Involucrará la fuerza bruta, la recursión, los algoritmos codiciosos, la programación dinámica u otra técnica?
* Escribir pseudocódigo: Representando el algoritmo en una forma de alto nivel y legible por humanos.
* Prueba el algoritmo: Use pequeños ejemplos para validar su corrección y eficiencia.
3. Implementación (codificación):
* Elija un lenguaje de programación: Seleccione un lenguaje adecuado para el problema y sus restricciones.
* Código de escritura: Traducir el algoritmo al código, utilizando el lenguaje de programación elegido.
* Prueba el código: Pruebe a fondo la implementación con diversas entradas y casos de borde.
* Debug: Identificar y corregir cualquier error que surja durante las pruebas.
4. Evaluación y optimización:
* Analice la solución: Evalúe la complejidad del tiempo y el espacio del algoritmo, su eficiencia y su rendimiento en diversas entradas.
* Optimice la solución: Si es necesario, refine el algoritmo o la implementación para mejorar la eficiencia y el rendimiento.
* Refactor: Haga que el código sea más legible, mantenible y robusto.
5. Implementación y mantenimiento:
* Implemente la solución: Haga que el programa esté disponible para su uso. Esto podría implicar implementarlo en un servidor, crear un ejecutable o integrarlo en otro sistema.
* Mantenga la solución: Aborde cualquier error o error que surja después de la implementación y actualice el programa según sea necesario para cumplir con los requisitos de evolución.
Nota importante: Estas etapas pueden ser iterativas, lo que significa que puede revisar las etapas anteriores a medida que avanza a través del proceso de resolución de problemas. Por ejemplo, puede descubrir un mejor algoritmo durante la implementación, lo que requiere que vuelva a visitar la fase de diseño de algoritmo.