Algoritmos de programación: conoce los diferentes tipos

En el mundo de la programación, los algoritmos representan el corazón de cualquier proceso computacional. Cada aplicación que utilizamos a diario, desde abrir una red social hasta realizar una transferencia bancaria en línea, funciona gracias a una serie de pasos lógicos y ordenados que resuelven problemas específicos: esos pasos son algoritmos.

Lejos de ser un concepto exclusivo de la informática, los algoritmos se encuentran presentes en nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, cuando seguimos una receta de cocina o cuando calculamos la ruta más corta en el transporte público, estamos aplicando un conjunto de instrucciones que conducen a un resultado esperado. Esa es la esencia de un algoritmo.

En el campo de la programación, los algoritmos adquieren una relevancia mayor porque son la base para la creación de software, sistemas operativos, aplicaciones móviles, plataformas de análisis de datos y, más recientemente, sistemas de inteligencia artificial. Por ello, aprender qué son y cuáles son sus tipos no solo resulta útil para estudiantes de ingeniería o ciencias de la computación, sino también para profesionales de distintas áreas que interactúan con tecnología.

El interés por la programación ha ido en aumento gracias a la digitalización de las empresas, el auge de las startups tecnológicas y la incorporación de materias de ciencias de la computación en la educación media y universitaria. Conocer los algoritmos de programación y sus distintos tipos se convierte en una herramienta estratégica para quienes buscan insertarse en el mercado laboral o emprender en el sector tecnológico.

1. ¿Qué es un algoritmo en programación?

Un algoritmo puede entenderse como un conjunto de instrucciones ordenadas y finitas que permiten resolver un problema o ejecutar una tarea. En palabras simples, es una receta que indica qué pasos seguir para llegar a un resultado.

Desde una perspectiva técnica, en programación un algoritmo es la descripción lógica y estructurada de un proceso que toma datos de entrada, los transforma mediante operaciones específicas y devuelve una salida concreta. Esta salida puede ser un valor numérico, un texto, una acción en pantalla o incluso la activación de otro proceso dentro de un sistema.

Por ejemplo, un algoritmo muy básico en programación puede ser el que determina si un número es par o impar. Aunque el problema sea sencillo, sigue una lógica clara: tomar un número, dividirlo entre 2 y verificar el residuo.

Características fundamentales de un algoritmo

Para que un conjunto de pasos sea considerado un algoritmo, debe cumplir con ciertas características esenciales:

• Precisión: Cada instrucción debe ser clara y sin ambigüedades. No puede dejar lugar a interpretaciones.

• Finitud: El algoritmo debe terminar en algún momento. Si los pasos son infinitos o no tienen un punto de cierre, no se considera un algoritmo válido.

• Orden: Los pasos deben seguir una secuencia lógica. Alterar ese orden puede producir resultados incorrectos.

• Eficiencia: Debe ser capaz de resolver el problema en un tiempo razonable y con un uso adecuado de recursos (memoria y procesamiento).

• Generalidad: Debe servir para resolver un conjunto de problemas similares, no únicamente un caso particular.

Estas características son especialmente importantes en programación, porque determinan la calidad y utilidad de un algoritmo dentro de un software.

Diferencia entre algoritmo y programa

Aunque muchas veces se utilizan como sinónimos, un algoritmo no es lo mismo que un programa.

• El algoritmo es la idea lógica que resuelve un problema: una descripción conceptual que puede expresarse en lenguaje natural, pseudocódigo o diagramas de flujo.

• El programa es la implementación práctica de ese algoritmo en un lenguaje de programación (como Python, Java o C++), que puede ejecutarse en un computador.

Por ejemplo, el algoritmo para calcular el área de un triángulo puede explicarse en lenguaje natural:

1. Tomar la base.

2. Tomar la altura.

3. Multiplicar base por altura.

4. Dividir el resultado entre dos.

Ese mismo algoritmo puede convertirse en un programa en Python con pocas líneas de código. En otras palabras, el programa es la traducción del algoritmo a un lenguaje que la máquina pueda comprender y ejecutar.

2. Componentes básicos de un algoritmo

Aunque los algoritmos pueden variar en complejidad, todos comparten una estructura fundamental que les da coherencia y los hace útiles en la programación. Comprender estos componentes es clave para diseñar algoritmos eficientes y trasladarlos posteriormente a programas de software.

Entradas (inputs)

Un algoritmo necesita datos iniciales para poder trabajar. Estos datos, llamados entradas, pueden ser números, cadenas de texto, señales o cualquier información que sirva como base para el proceso.

Ejemplo: en un algoritmo que calcula el promedio de notas de un estudiante, las entradas serían todas las calificaciones obtenidas.

En programación, las entradas pueden provenir de:

• El teclado del usuario.

• Archivos almacenados en un sistema.

• Bases de datos.

• Sensores en dispositivos IoT.

• Información transmitida desde una red.

Proceso o secuencia de pasos

El proceso corresponde al conjunto de instrucciones que transforman las entradas en resultados. Aquí ocurre la lógica central del algoritmo.

Ejemplo: en el caso del cálculo del promedio, el proceso consistiría en sumar todas las notas y dividir el total entre la cantidad de notas ingresadas.

Este componente debe estar claramente definido, ya que si el proceso es ambiguo o presenta errores, el algoritmo producirá resultados incorrectos o inconsistentes.

Salidas (outputs)

La salida es el resultado final que entrega el algoritmo después de ejecutar el proceso. Puede ser un valor único, un conjunto de datos o incluso una acción ejecutada por un sistema.

Ejemplo: en el cálculo del promedio, la salida es la nota final del estudiante.

En programación, las salidas pueden mostrarse en pantalla, almacenarse en un archivo, enviarse a otra aplicación o activarse como señal de control para un dispositivo físico.

Ejemplo simple en pseudocódigo

Para ilustrar mejor estos componentes, veamos un ejemplo sencillo en pseudocódigo. Supongamos que queremos diseñar un algoritmo que determine el mayor de dos números:

• Entradas: los números A y B.

• Proceso: comparación entre A y B.

• Salida: el número mayor.

Este ejemplo deja en claro que, sin importar la complejidad, todos los algoritmos comparten la misma lógica estructural: entrada, proceso y salida.

3. Tipos de algoritmos según su naturaleza

Los algoritmos pueden clasificarse de diversas maneras, pero una de las más comunes es según su naturaleza. Esta clasificación permite entender no solo cómo se implementan, sino también qué tipo de problemas son capaces de resolver.

Algoritmos computacionales

Son aquellos diseñados para ser ejecutados en un computador. Se expresan en un lenguaje formal (pseudocódigo, diagramas o directamente en un lenguaje de programación) y requieren de procesamiento digital.

Ejemplo en programación: un algoritmo que ordena una lista de nombres en orden alfabético.
Aplicación: sistemas de e-commerce como Mercado Libre o Falabella utilizan algoritmos computacionales para mostrar los productos más relevantes según las búsquedas de los usuarios.

Algoritmos no computacionales

Estos no necesitan de un computador para ejecutarse, ya que pueden realizarse de manera manual o conceptual. Se utilizan mucho en la vida cotidiana y en áreas no tecnológicas.

Ejemplo: seguir una receta de cocina o resolver un cubo Rubik paso a paso.
Aplicación práctica: en educación, los profesores muchas veces utilizan algoritmos no computacionales para enseñar lógica matemática a estudiantes en niveles básicos.

Algoritmos cualitativos

Son aquellos que describen procesos mediante palabras e instrucciones secuenciales, sin necesidad de cálculos matemáticos.

Ejemplo: un algoritmo cualitativo podría ser el proceso para encender un computador:

1. Presionar el botón de encendido.

2. Esperar que cargue el sistema operativo.

3. Iniciar sesión con usuario y contraseña.

Empresas de telecomunicaciones como Entel o Movistar utilizan algoritmos cualitativos en manuales técnicos o de soporte, donde se indican los pasos a seguir para configurar un módem o un teléfono.

Algoritmos cuantitativos

En contraste, los algoritmos cuantitativos sí requieren cálculos matemáticos y operaciones numéricas. Son los más frecuentes en programación y en aplicaciones prácticas de software.

Ejemplo: calcular el promedio de ventas mensuales en una empresa.
En el sistema financiero, bancos como Banco de Chile o BCI emplean algoritmos cuantitativos para calcular tasas de interés, cuotas de crédito o simulaciones de inversión.

Diferencia clave:

• Los cualitativos explican procesos en términos de pasos descriptivos.

• Los cuantitativos utilizan fórmulas matemáticas y requieren operaciones.

Ambos tipos pueden coexistir en un mismo problema. Por ejemplo, el algoritmo para planificar un presupuesto mensual podría comenzar con instrucciones cualitativas (ordenar gastos por categoría) y terminar con cálculos cuantitativos (sumar ingresos y restar egresos).

4. Tipos de algoritmos en programación

Cuando hablamos de algoritmos aplicados directamente en programación, encontramos diferentes enfoques diseñados para resolver problemas concretos. Estos tipos son ampliamente utilizados en desarrollo de software, análisis de datos e inteligencia artificial.

Algoritmos de búsqueda

Los algoritmos de búsqueda permiten localizar un elemento dentro de un conjunto de datos.

• Búsqueda lineal: recorre uno a uno los elementos de una lista hasta encontrar el valor buscado. Es simple pero poco eficiente en listas grandes.

• Búsqueda binaria: funciona sobre listas ordenadas, dividiendo el conjunto en mitades sucesivas hasta encontrar el dato. Es mucho más eficiente.

Plataformas de educación en línea como U-Cursos o Moodle utilizan algoritmos de búsqueda para localizar rápidamente archivos, tareas o discusiones dentro de grandes bases de datos.

Algoritmos de ordenamiento

Son utilizados para organizar datos según un criterio, ya sea numérico o alfabético.

• Burbuja (Bubble Sort): compara elementos adyacentes y los intercambia si están en el orden incorrecto. Es simple, pero lento en listas largas.

• Quicksort: selecciona un “pivote” y divide la lista en sublistas menores y mayores, ordenándolas recursivamente. Es muy eficiente.

• Mergesort: divide la lista en partes más pequeñas, las ordena y luego las une. Ideal para grandes volúmenes de datos.

En el retail online (como Ripley o Paris.cl), los algoritmos de ordenamiento permiten mostrar productos por precio, popularidad o relevancia.

Algoritmos recursivos

Un algoritmo recursivo se define a sí mismo: es decir, un problema grande se resuelve dividiéndolo en problemas más pequeños de la misma naturaleza.

Ejemplo: el cálculo del factorial de un número (n! = n × (n-1) × (n-2) … × 1).

En la investigación universitaria, los algoritmos recursivos son fundamentales en áreas como bioinformática, donde se analizan grandes secuencias genéticas en instituciones como la Universidad de Chile o la Pontificia Universidad Católica.

Algoritmos voraces (greedy algorithms)

Estos algoritmos toman siempre la decisión localmente más óptima en cada paso, con la esperanza de que esto lleve a una solución global eficiente.

Ejemplo clásico: el problema del cambio de monedas: seleccionar siempre la moneda de mayor valor posible hasta completar la cantidad.
Empresas de transporte como Red Metropolitana de Movilidad (ex Transantiago) pueden usar algoritmos voraces para optimizar rutas de buses según tiempos y costos.

Programación dinámica

A diferencia de los voraces, los algoritmos de programación dinámica descomponen el problema en subproblemas, guardando las soluciones parciales para reutilizarlas. Esto ahorra tiempo y recursos.

Ejemplo: cálculo de la secuencia de Fibonacci de manera eficiente.
Empresas como Chilexpress o Correos de Chile aplican programación dinámica para optimizar rutas de entrega considerando múltiples variables (distancia, tráfico, tiempos).

Algoritmos probabilísticos

Son aquellos que incorporan un grado de azar en sus decisiones. No siempre entregan el mismo resultado para una misma entrada, pero suelen ser más rápidos o más simples para problemas complejos.

Ejemplo: algoritmos de Monte Carlo, utilizados para simulaciones estadísticas.
En el mercado financiero, la Bolsa de Santiago utiliza algoritmos probabilísticos para evaluar riesgos y simular escenarios de inversión.

Comparación de tipos de algoritmos en programación:

• Los de búsqueda y ordenamiento son esenciales en bases de datos y sistemas de consulta.

• Los recursivos y dinámicos son claves en problemas complejos que requieren optimización.

• Los voraces son útiles en situaciones donde se necesita rapidez.

• Los probabilísticos aportan soluciones aproximadas en problemas demasiado grandes o costosos de resolver de manera exacta.

5. Cómo se diseñan los algoritmos

El diseño de algoritmos es un proceso metodológico que busca transformar un problema en una secuencia de pasos claros y ejecutables. No se trata únicamente de escribir instrucciones, sino de hacerlo de manera eficiente y estructurada, garantizando que el resultado sea correcto y que los recursos utilizados sean los mínimos posibles.

Planteamiento del problema

Todo diseño comienza con la definición precisa del problema. Antes de escribir cualquier línea de pseudocódigo o código, es necesario responder:

• ¿Qué se quiere resolver?

• ¿Cuáles son los datos de entrada disponibles?

• ¿Qué resultado se espera obtener?

Ejemplo práctico: Supongamos que una empresa de transporte quiere un algoritmo que calcule el costo más bajo de traslado entre dos ciudades. El problema debe plantearse claramente: “Diseñar un algoritmo que encuentre la ruta más económica considerando distancias y peajes”.

Descomposición en pasos lógicos

Una vez definido el problema, se debe dividir en subproblemas más pequeños que sean fáciles de resolver. Este enfoque, llamado divide y vencerás, es ampliamente usado en programación.

Ejemplo: Para calcular el promedio de notas de un curso, los pasos serían:

1. Leer todas las notas.

2. Sumarlas.

3. Dividir la suma entre la cantidad de notas.

4. Mostrar el resultado.

Cada paso es simple, pero en conjunto resuelven el problema completo.

Uso de pseudocódigo

El pseudocódigo es una herramienta intermedia que permite expresar algoritmos en un lenguaje cercano al humano, pero con estructura lógica similar a un lenguaje de programación.

Ventajas:

• Fácil de entender incluso por personas que no programan.

• Sirve como guía antes de implementar el algoritmo en un lenguaje formal.

• Reduce errores al traducir ideas a código.

Ejemplo en pseudocódigo para determinar si un número es par o impar:

Diagramas de flujo

Otra herramienta muy usada en el diseño de algoritmos son los diagramas de flujo, que representan gráficamente cada paso del proceso.

Ventajas:

• Visualizan la lógica de manera más intuitiva.

• Facilitan la detección de errores en la secuencia.

• Se utilizan mucho en educación y en proyectos de gran escala.

Ejemplo: en un call center, un diagrama de flujo puede definir los pasos para atender a un cliente: saludo inicial → verificación de identidad → resolución de problema → cierre de llamada.

Ejemplo de algoritmo desarrollado paso a paso

Supongamos que queremos diseñar un algoritmo para calcular el promedio de gastos mensuales.

1. Planteamiento del problema: calcular el gasto promedio a partir de una lista de montos mensuales.

2. Entradas: lista de gastos mensuales.

3. Proceso:

   • Sumar todos los gastos.

   • Dividir la suma por la cantidad de meses.

4. Salida: el gasto promedio mensual en CLP.

Pseudocódigo:

Algoritmo PromedioGastos
Entrada: lista de gastos G[1…n]
Proceso:
Suma = 0
Para i desde 1 hasta n hacer
Suma = Suma + G[i]
FinPara
Promedio = Suma / n
Salida: Escribir “El gasto promedio mensual es “, Promedio, ” CLP”
FinAlgoritmo

Este ejemplo es útil no solo en la vida cotidiana, sino también en el sector financiero, donde bancos y fintech aplican algoritmos similares para evaluar el comportamiento de consumo de sus clientes.

6. Aplicaciones de los algoritmos en la vida real

Aunque muchas veces se asocian únicamente con la informática, los algoritmos están presentes en casi todos los aspectos de nuestra vida cotidiana. Cada vez que usamos una aplicación en el celular, realizamos una operación bancaria o consultamos un buscador en Internet, estamos interactuando con algoritmos. La transformación digital de empresas, instituciones educativas y servicios públicos ha multiplicado sus aplicaciones.

En la educación

En las últimas décadas, se avanza en la inclusión de contenidos relacionados con la informática en colegios y universidades. Los algoritmos son una pieza central en la enseñanza de programación, ya que permiten a los estudiantes desarrollar pensamiento lógico y habilidades de resolución de problemas.

Ejemplos:

• En la educación media, asignaturas de tecnología incluyen ejercicios básicos de algoritmos mediante diagramas de flujo.

• En universidades como la Pontificia Universidad Católica de Chile o la Universidad Técnica Federico Santa María, los cursos introductorios de programación se centran en diseñar algoritmos antes de pasar a lenguajes como Python o C++.

Además, las plataformas de educación online como U-Cursos, Edutic y las implementaciones de Google for Education utilizan algoritmos de búsqueda y clasificación para organizar contenidos académicos y mejorar la experiencia de aprendizaje.

En las telecomunicaciones

Las empresas de telecomunicaciones dependen en gran medida de los algoritmos para ofrecer servicios de calidad.

Ejemplos:

• Entel, Movistar y Claro emplean algoritmos de optimización para asignar ancho de banda en tiempo real y evitar saturaciones en sus redes.

• Algoritmos de enrutamiento permiten que las llamadas telefónicas y los datos de Internet lleguen por la ruta más rápida y estable.

• Sistemas de atención al cliente utilizan algoritmos de inteligencia artificial para clasificar solicitudes y derivarlas automáticamente al área correspondiente.

En la banca y el sector financiero

El sector financiero es uno de los que más utiliza algoritmos, tanto en procesos internos como en servicios al cliente.

Ejemplos:

• Los bancos como BancoEstado, BCI y Banco de Chile usan algoritmos de verificación para detectar fraudes en tiempo real.

• Las fintech aplican algoritmos de aprendizaje automático para evaluar riesgos crediticios y ofrecer préstamos personalizados.

• Plataformas de inversión como Renta4 Chile emplean algoritmos probabilísticos para simular escenarios de rentabilidad y recomendar carteras a sus clientes.

En la inteligencia artificial y big data

Los algoritmos son la base de la inteligencia artificial (IA), ya que permiten entrenar modelos de reconocimiento de patrones y predicciones.

Ejemplos:

• Startups como NotCo utilizan algoritmos de inteligencia artificial para analizar ingredientes y crear alimentos basados en plantas.

• En el sector salud, hospitales y clínicas emplean algoritmos de big data para predecir la demanda de camas, insumos y personal médico.

• En el área de transporte, aplicaciones como Cabify o Didi en Chile usan algoritmos de optimización para asignar conductores al pasajero más cercano.

En startups y emprendimientos tecnológicos

El ecosistema de emprendimientos tecnológicos, impulsado por iniciativas como Start-Up, ha generado múltiples aplicaciones de algoritmos en proyectos innovadores.

Ejemplos:

• Startups de logística aplican algoritmos de programación dinámica para optimizar tiempos de entrega.

• Empresas de e-commerce locales utilizan algoritmos de recomendación similares a los de Amazon para sugerir productos basados en el historial de compra.

• Proyectos de ciberseguridad desarrollados  implementan algoritmos de encriptación avanzados para proteger datos sensibles.

7. Ventajas y desventajas de los diferentes tipos de algoritmos

Los algoritmos no solo se diferencian por su lógica interna o el tipo de problema que resuelven, sino también por sus ventajas y limitaciones. Evaluar estos aspectos es fundamental para elegir el tipo de algoritmo adecuado en cada situación.

Eficiencia y optimización

Ventajas:

• Algunos algoritmos, como la búsqueda binaria o Quicksort, destacan por su eficiencia, permitiendo resolver problemas en tiempos muy reducidos incluso con grandes volúmenes de datos.

• Los algoritmos de programación dinámica aprovechan resultados previos para optimizar cálculos, evitando operaciones repetidas.

Desventajas:

• Los algoritmos simples (como la búsqueda lineal o el ordenamiento burbuja) pueden resultar extremadamente lentos en conjuntos de datos extensos.

• La eficiencia depende de la calidad del diseño: un mal planteamiento puede hacer que un algoritmo sea más costoso en tiempo y memoria de lo necesario.

Complejidad de implementación

Ventajas:

• Algoritmos sencillos son fáciles de implementar y entender, lo que los convierte en herramientas ideales para introducir conceptos básicos de programación.

• Permiten entrenar el pensamiento lógico y estructurado sin requerir conocimientos avanzados.

Desventajas:

• Algoritmos más avanzados, como los probabilísticos o los de programación dinámica, suelen tener una implementación compleja que requiere experiencia.

• La complejidad aumenta el riesgo de errores en la codificación y dificulta la tarea de mantenimiento o depuración.

Escalabilidad en grandes volúmenes de datos

Ventajas:

• Algunos algoritmos están diseñados para escalar con eficacia, soportando millones de registros sin comprometer el rendimiento.

• Algoritmos de ordenamiento avanzados permiten manejar grandes bases de datos con rapidez y precisión.

Desventajas:

• No todos los algoritmos responden bien al aumento de datos. Los más básicos colapsan en escenarios de alto volumen, generando tiempos de espera poco prácticos.

• A veces la escalabilidad implica un mayor consumo de recursos, lo que puede ser un problema en dispositivos con limitaciones de memoria o procesamiento.

Limitaciones según el tipo de problema

Ventajas:

• Cada tipo de algoritmo está optimizado para un conjunto específico de problemas. Por ejemplo, los voraces suelen ser ideales en situaciones donde se busca rapidez de decisión.

• Los algoritmos recursivos simplifican la solución de problemas que naturalmente se dividen en partes más pequeñas.

Desventajas:

• Los algoritmos voraces no siempre garantizan la solución óptima global, aunque entreguen buenos resultados en menor tiempo.

• Los algoritmos probabilísticos pueden dar resultados distintos en cada ejecución, lo que no es adecuado para problemas que requieren precisión absoluta.

8. Futuro de los algoritmos en la programación

El desarrollo de los algoritmos ha acompañado la evolución de la informática desde sus inicios. Sin embargo, en los últimos años, su papel ha cobrado aún más relevancia debido al crecimiento exponencial de los datos, la inteligencia artificial y las nuevas arquitecturas de hardware. El futuro de la programación está íntimamente ligado a la innovación en algoritmos.

Algoritmos en inteligencia artificial y aprendizaje automático

La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (machine learning) se apoyan en algoritmos cada vez más sofisticados para reconocer patrones, realizar predicciones y tomar decisiones.

• Los algoritmos de aprendizaje supervisado son utilizados para entrenar modelos a partir de grandes volúmenes de datos previamente etiquetados.

• Los algoritmos de aprendizaje no supervisado permiten descubrir patrones ocultos sin necesidad de que los datos estén clasificados.

• Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo se aplican en sistemas que aprenden mediante prueba y error, como los robots autónomos o los sistemas de recomendación.

El futuro apunta hacia algoritmos más adaptativos, capaces de mejorar sus propios resultados con el uso continuado.

Tendencias en computación cuántica

La computación cuántica representa un cambio radical en la forma de procesar información. Sus principios permiten resolver problemas en tiempos impensados para la computación clásica.

• Algoritmos cuánticos como el de Shor (para factorización de números primos) o el de Grover (para búsqueda en bases de datos) demuestran que ciertas tareas pueden ejecutarse exponencialmente más rápido con un computador cuántico.

• El futuro apunta a diseñar nuevos algoritmos híbridos que combinen la computación clásica con la cuántica, aprovechando lo mejor de ambos mundos.

Esto abrirá posibilidades en áreas como la criptografía, la simulación molecular y la optimización logística a gran escala.

Algoritmos adaptativos y en tiempo real

El aumento de datos generados en tiempo real exige algoritmos que no solo sean rápidos, sino también adaptativos.

• Los algoritmos de streaming permiten procesar datos a medida que llegan, sin necesidad de almacenarlos primero en grandes bases.

• Los algoritmos adaptativos pueden modificar su comportamiento según el contexto: por ejemplo, ajustar su nivel de precisión en función de la capacidad de cómputo disponible.

• Se espera que los algoritmos del futuro logren un equilibrio entre velocidad, precisión y consumo energético, factores clave en la programación moderna.

El futuro de los algoritmos se perfila con tres tendencias claras: el avance de la inteligencia artificial, el potencial transformador de la computación cuántica y el desarrollo de algoritmos adaptativos capaces de responder en tiempo real. Todo ello confirma que los algoritmos seguirán siendo un pilar esencial en la evolución de la programación y la tecnología.