Propósito 7: Del Problema a la Solución

1. ¿Qué es el Pensamiento Computacional?

Es un método para resolver problemas complejos usando conceptos de la informática. No es pensar *como* una computadora, sino aplicar una **estrategia lógica** para encontrar soluciones que una computadora (o un humano) pueda seguir.

Técnicas Clave:

• Descomposición: Dividir un problema grande en partes más pequeñas y manejables.
• Reconocer Patrones: Encontrar similitudes o tendencias en los datos.
• Abstracción: Ignorar los detalles innecesarios y enfocarse en lo importante.
• Diseño de Algoritmos: Crear una serie de pasos ordenados para resolver el problema.

2. ¿Qué es un Algoritmo?

Un algoritmo es una serie de **pasos ordenados, finitos y precisos** que describen cómo resolver un problema o realizar una tarea. Son la base de toda la programación.

Partes de un Algoritmo (Pág. 96)

• Entrada: Los datos que el algoritmo necesita para empezar (ej. los ingredientes).
• Proceso: Las operaciones y pasos que transforman la entrada (ej. la receta).
• Salida: El resultado obtenido después del proceso (ej. el platillo terminado).

Características (Pág. 98)

• Definido: Cada paso es claro y no ambiguo.
• Finito: Siempre debe terminar después de un número de pasos.
• Preciso: El orden de los pasos importa y debe seguirse.

Tipos (Pág. 97)

• Determinista: Siempre da el mismo resultado con la misma entrada (ej. 2 + 2 siempre es 4).
• No Determinista: Puede dar resultados diferentes con la misma entrada (ej. un algoritmo que sugiere música).

3. Pasos y Métodos para Solucionar Problemas

Resolver un problema no es solo programar, ¡es tener un plan! El pensamiento algorítmico sigue una metodología clara para asegurar que la solución sea la correcta.

Pasos Clave (Pág. 103)

1. Identificar el Problema: ¿Qué se necesita resolver exactamente?
2. Comprender el Problema: ¿Qué datos tengo (Entrada)? ¿Qué resultado espero (Salida)?
3. Analizar Alternativas: ¿Hay varios caminos? ¿Cuál es más rápido, más fácil o usa menos recursos?
4. Seleccionar la Mejor Solución: Elegir la alternativa óptima y definir los pasos.

Métodos Comunes (Pág. 103)

Son estrategias avanzadas para abordar algoritmos:

• Fuerza Bruta: Probar *todas* las soluciones posibles (lento pero seguro).
• Divide y Vencerás: Dividir el problema en sub-problemas más pequeños.
• Método Voraz: Tomar la mejor decisión *en este momento*, sin pensar en el futuro.

4. Diagramas de Flujo

Es la **representación gráfica** de un algoritmo. Usa símbolos universales para mostrar la secuencia de pasos y las decisiones, facilitando la comprensión del proceso.

Simbología Básica (Pág. 101)

Tipos de Diagramas (Pág. 100)

Se usan en muchos campos para mostrar flujos de Documentos, de Datos o de Procesos industriales.

5. Pseudocódigo

Es una forma de representar un algoritmo usando **lenguaje natural** mezclado con estructuras de programación. No es un lenguaje real, sino una herramienta de diseño para planificar la lógica *antes* de escribir código.

Características Clave (Pág. 104)

• Lenguaje Sencillo: Fácil de leer y entender por humanos.
• Flexible: No tiene reglas de sintaxis estrictas.
• Independiente: No depende de un lenguaje de programación (como Java o Python).
• Herramienta de Diseño: Ayuda a centrarse en la lógica sin preocuparse por puntos y comas.

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