Rust Algorithms

Repositorio de autoestudio de algoritmos y estructuras de datos en Rust, pensado para practicar resolución de problemas, análisis de complejidad y hábitos de entrevista técnica.

El objetivo es que este proyecto sirva como material de estudio reutilizable: cada solución debe tener una implementación clara, tests automatizados y notas que expliquen el patrón usado.

Qué Contiene

• Soluciones de algoritmos organizadas por patrón.
• Tests de integración para validar cada ejercicio.
• Notas de estudio con ideas, invariantes y errores comunes.
• Un plan de práctica por semanas.
• Una ruta avanzada para ampliar el alcance después del plan base.
• Wiki con documentación resumida del avance.

Estructura

AGENTS.md
ROADMAP.md
LICENSE.md
LICENSE-MIT
LICENSE-APACHE
LICENSE-CC-BY-SA-4.0.md
.github/
  workflows/
    ci.yml
src/
  patterns/
    binary_search.rs
    dynamic_programming.rs
    graphs.rs
    greedy.rs
    hashing.rs
    heaps.rs
    intervals.rs
    linked_lists.rs
    matrices.rs
    math_bit.rs
    range_queries.rs
    recursion_backtracking.rs
    sliding_window.rs
    stack_queue.rs
    string_algorithms.rs
    trees.rs
    tries.rs
    two_pointers.rs
    weighted_graphs.rs
tests/
  binary_search_test.rs
  dynamic_programming_test.rs
  graphs_test.rs
  greedy_test.rs
  hashing_test.rs
  heaps_test.rs
  intervals_test.rs
  linked_lists_test.rs
  matrices_test.rs
  math_bit_test.rs
  range_queries_test.rs
  recursion_backtracking_test.rs
  sliding_window_test.rs
  stack_queue_test.rs
  string_algorithms_test.rs
  trees_test.rs
  tries_test.rs
  two_pointers_test.rs
  weighted_graphs_test.rs
  property_algorithms_test.rs
benches/
  algorithm_families.rs
diagrams/
  core-patterns.mmd
  math-geometry.mmd
  optimization-patterns.mmd
  recursive-structures.mmd
notes/
  week-01.md
  week-02-03.md
  week-04-05.md
  week-06.md
  week-07-08.md
  week-09-10.md
  week-11-12.md
  week-13.md
  week-14-15.md
  week-16.md
  week-17-18.md
  week-19-20.md
  week-21-23.md
  week-24-25.md
  complexity-cheatsheet.md
  mock-interview-rubric.md
  review-queue.md
  simulations/
    simulacro-01-minimum-window-substring.md
    simulacro-02-course-schedule.md
    simulacro-03-coin-change.md
  rust-interview-patterns.md
  mistakes.md
plan/
  criterios-seleccion-191-plus.md
  consolidacion-191-220.md
  estandar-rfc-0001.md
  horizonte-400.md
  matriz-cobertura-400.md
  plantilla-bloque-autonomo-191-plus.md
  plan-alcance-avanzado.md
  repeticiones-241-260.md
  simulacros-221-240.md
  plan-algoritmos-rust.md

Gobernanza

• AGENTS.md es la guía de arranque para humanos e IA en este repositorio.
• ROADMAP.md apunta al plan vivo sin duplicarlo.
• plan/estandar-rfc-0001.md registra la alineación de este repo con el Manual Fundacional RFC-0001.
• LICENSE.md resume la doble licencia: código bajo MIT OR Apache-2.0; contenido educativo bajo CC BY-SA 4.0.

Cómo Usarlo

Ejecutar los tests:

cargo test

Formatear el código:

cargo fmt

Lint y verificación completa:

cargo fmt --check
cargo clippy --all-targets
cargo test

Compilar benchmarks sin ejecutarlos:

cargo bench --no-run

Para estudiar un problema:

1. Leer el enunciado y escribir ejemplos.
2. Identificar el patrón principal.
3. Escribir tests antes de implementar.
4. Resolver con una solución clara.
5. Anotar complejidad temporal y espacial.
6. Registrar errores o bloqueos en la bitácora.

Wiki

La wiki es el punto de entrada recomendado para estudiar el avance, revisar patrones y seguir las semanas del plan:

Wiki de Rust Algorithms

Planes locales:

• Plan base de algoritmos en Rust
• Plan de alcance avanzado
• Horizonte 400
• Criterios de selección para problemas 191+
• Consolidación 191-220
• Matriz de cobertura Easy, Medium y Hard
• Plantilla de bloque autónomo para problemas 191+
• Repeticiones 241-260
• Simulacros 221-240
• Profundización 261-290
• Profundización 291-315
• Profundización 316-330
• Cierre 331-360
• Cierre 361-400
• Reporte de cierre de planeación del Horizonte 400
• Guía de explicación avanzada para simulacros
• Cierre del hito de 140 problemas
• Cierre del hito de 190 problemas

Páginas destacadas:

• Plan de Alcance Avanzado
• Cierre del Hito de 190 Problemas
• Guía de Complejidad
• Semana 1: Rust, Hashing, Arrays y Strings
• Semanas 2 y 3: Arrays, Strings, Hashing y Sumas de Prefijos
• Semanas 4 y 5: Two Pointers, Sliding Window y Stack
• Semana 6: Búsqueda Binaria
• Semanas 7 y 8: Recursión, Backtracking y Listas Enlazadas
• Semanas 9 y 10: Árboles
• Semanas 11 y 12: Grafos
• Semana 13: Montículos, Intervalos y Greedy
• Semanas 14 y 15: Programación Dinámica
• Semana 16: Simulacros y Repaso
• Semanas 17 y 18: Complejidad, Matemáticas y Bits
• Semanas 19 y 20: Tries y Cadenas
• Semanas 21 a 23: Grafos Ponderados
• Semanas 24 y 25: Consultas por Rangos
• Semana 26: Geometría y Temas Selectivos
• Semanas 27 y 28: Simulacros Avanzados
• Patrones de Rust para Entrevista

Estado Actual

• Semana documentada: 27-28
• Problemas implementados: 237
• Tests automatizados: 543 pruebas deterministas/property + 9 doctests
• Ruta avanzada: hito 190 completado; horizonte 400 documentado como plan opcional futuro
• Lenguaje: Rust

Benchmarks y Property Testing

Las dependencias criterion y proptest son solo de desarrollo. Se agregan porque el repo no solo comprueba respuestas: también enseña complejidad, invariantes y regresiones de rendimiento donde la señal es real.

Familia	Benchmarks	Property testing	Decision
binary_search	Si	Si	Bench para search_insert; property contra partition_point, porque la invariante de lower-bound es generativa.
dynamic_programming	Si	No por ahora	Bench para LIS; property tests requieren oraculos exponenciales acotados y se posponen para no agregar ruido.
range_queries	Si	Si	Bench de Fenwick; property compara prefijos contra un vector ingenuo tras actualizaciones.
string_algorithms	Si	No por ahora	Bench de KMP; property testing queda fuera hasta definir generadores ASCII/Unicode por algoritmo.
weighted_graphs	Si	No por ahora	Bench de Dijkstra; propiedades de grafos requieren generadores conectados/ponderados especificos.
two_pointers	No por ahora	Si	sorted_squares se prueba por multiconjunto ordenado; no se mide porque el coste O(n) ya queda claro y barato.
Resto de familias	No por ahora	No por ahora	La cobertura determinista actual expresa mejor los casos borde; se agregaran benches/properties solo cuando haya una invariante o regresion concreta que medir.

Enfoque de Estudio

Este repositorio prioriza:

• Comprender patrones antes que memorizar soluciones.
• Practicar con tests desde el inicio.
• Explicar decisiones y compensaciones.
• Repetir problemas fallados hasta dominarlos.
• Mantener notas útiles para repaso futuro.