Problemas Computacionales y su Resolución

¿Qué es un problema computacional?

Un problema computacional es una tarea o desafío que se puede resolver mediante un conjunto de instrucciones (algoritmo). Cada problema computacional tiene:

• Entrada: Datos iniciales que se reciben.
• Salida: El resultado esperado.
• Proceso: Pasos lógicos que transforman la entrada en salida.

Ejemplo cotidiano

Si queremos hacer una torta, seguimos una receta con ingredientes (entrada), un conjunto de pasos (proceso) y obtenemos una torta lista para comer (salida).

Etapas para la Resolución de Problemas

Para resolver problemas computacionales seguimos estas etapas:

1. Comprensión del problema

Antes de programar, debemos responder:

• ¿Qué se quiere lograr? (Objetivo)
• ¿Qué datos tenemos? (Entradas)
• ¿Qué resultado esperamos? (Salidas)
• ¿Hay restricciones o condiciones? (Limitaciones)

📌 Ejemplo: Calcular el área de un triángulo.

• Entrada: Base y altura.
• Salida: Área del triángulo.
• Restricción: Los valores deben ser positivos.

2. Planificación

Diseñamos una estrategia para resolver el problema:

• Dividir el problema en pasos más pequeños.
• Seleccionar la mejor técnica.
• Prever recursos y tiempo necesarios.

En nuestro ejemplo, aplicamos la fórmula:
📝 Área = (Base * Altura) / 2

3. Implementación

Traducimos la solución a código en un lenguaje de programación. Por ejemplo, en Python:

# Función para calcular el área de un triángulo
def calcular_area_triangulo(base, altura):
    return (base * altura) / 2

# Solicitar datos al usuario
base = float(input("Ingrese la base: "))
altura = float(input("Ingrese la altura: "))

# Calcular y mostrar resultado
area = calcular_area_triangulo(base, altura)
print("El área del triángulo es:", area)

4. Pruebas y Depuración

Probamos el código con diferentes valores y corregimos errores si es necesario.

5. Análisis y Documentación

Explicamos los pasos tomados, cómo funciona la solución y posibles mejoras.

Interpretación de Enunciados

Para resolver problemas, es importante entender los enunciados correctamente:

• Leer con atención.✔
• Identificar palabras clave.✔
• Consultar términos desconocidos.✔
• Dibujar esquemas o diagramas para visualizar mejor.✔

Modelización de Problemas

Podemos representar la solución de un problema de varias maneras:

1. Diagramas de flujo

Un diagrama de flujo usa símbolos gráficos para representar el proceso.

📌 Ejemplo: Representar el cálculo del área de un triángulo.

Inicio → Leer base, altura → Calcular área → Mostrar resultado → Fin

2. Pseudocódigo

Es un lenguaje intermedio entre el lenguaje humano y la programación.

Ejemplo:

Inicio
    Leer base
    Leer altura
    área ← (base * altura) / 2
    Escribir "El área del triángulo es: ", área
Fin

3. Lenguaje de programación

Convertimos el pseudocódigo en código real, como el ejemplo en Python.

Ejercicios para Practicar

✏ Ejercicio 1: Identificar las entradas, salidas y restricciones del siguiente problema:

📌 Una tienda ofrece un 10% de descuento en compras mayores a $5000. Escribir un algoritmo que calcule el precio final después del descuento.

✏ Ejercicio 2: Crear un diagrama de flujo para decidir si un número ingresado es par o impar.

✏ Ejercicio 3: Escribir el pseudocódigo para calcular el sueldo de un empleado considerando horas trabajadas y salario por hora.

📖 Prueba de escritorio: Realizar pruebas en papel con valores de ejemplo antes de programar.

Resumiendo..

Resolver problemas computacionales requiere analizar el enunciado, planificar la solución, implementarla y verificar su funcionamiento. Con la práctica, vas a desarrollar habilidades para abordar problemas más complejos de manera eficiente.

🚀 ¡Manos a la obra y a programar!