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Cómo identificar problemas de recursión en entrevistas

Cómo identificar problemas de recursión en entrevistas técnicas

Publicado el 30/08/2025

Recursión: cómo identificar problemas adecuados para entrevistas de programación y por qué usarla

La recursión es una técnica fundamental de resolución de problemas donde una función se llama a sí misma para resolver una versión más pequeña del mismo problema hasta alcanzar un caso base que detiene la ejecución.

Ejemplo conceptual factorial: n! = n * (n-1)! con caso base 0! = 1

Propiedades clave de la recursión: un caso base que termine la llamada recursiva y un paso recursivo que reduzca el tamaño del problema

Paso 1: ¿Qué es recursión

La recursión funciona bien cuando el problema exhibe autorrepetición o estructura jerárquica. Pensar en el problema como instancias más pequeñas de sí mismo ayuda a decidir si la recursión es la herramienta adecuada

Paso 2: Lista de comprobación para decidir si usar recursión

1. Puedo descomponer el problema en versiones más pequeñas de sí mismo Ejemplo factorial: n! = n * (n-1)!

2. La solución sigue naturalmente un enfoque divide y vencerás Ejemplos: búsqueda binaria, merge sort

3. Estoy recorriendo estructuras jerárquicas como árboles o grafos Ejemplo: recorridos en árbol como inorder preorder postorder

4. Necesito explorar múltiples elecciones o caminos Ejemplo: generación de subconjuntos, permutaciones, problemas de backtracking como N Queens

Si la mayoría de estas condiciones se cumplen, la recursión es una buena opción

Paso 3: Patrones comunes de problemas recursivos

Patrón divide y vencerás Descomponer en partes independientes y combinar resultados Ejemplos clásicos: merge sort, quick sort, búsqueda binaria

Recorrido de árboles y grafos Estructuras recursivas por naturaleza Ejemplos: DFS recursivo y aplicaciones sobre árboles

Backtracking Explorar todas las posibilidades y retroceder cuando un camino es inválido Ejemplos: N Queens, Sudoku, generación de permisos y subconjuntos

Relaciones de recurrencia Problemas que mapean directamente a una fórmula recursiva Ejemplos: factorial, fibonacci aunque fibonacci sin memorización es ineficiente

Paso 4: Señales de que un problema no es recursivo

El problema es puramente iterativo y no requiere descomposición Ejemplo sumar elementos de un arreglo sin estructura jerárquica

No existe un subproblema más pequeño y autosimilar

No hay necesidad de ramificación múltiples ni recorrido jerárquico ni divide y vencerás

Puntos rápidos para decidir

Pregunta principal Puedo definir el problema en términos de versiones más pequeñas de sí mismo Si no entonces no es recursión Si sí entonces ¿requiere recorrido jerárquico o exploración de múltiples caminos Si la respuesta es afirmativa entonces usa recursión

Consejos prácticos

Siempre identifica claramente el caso base y el paso recursivo

Considera la complejidad espacial por la pila de llamadas y usa memorización o programación dinámica cuando haya solapamiento de subproblemas

Para problemas de backtracking piensa en cómo construir la solución paso a paso y revertir cambios al retroceder

Palabras finales

La recursión destaca cuando hay autorrepetición, estructuras jerárquicas o múltiples decisiones a explorar. Si puedes definir de forma clara un caso base y un paso recursivo, la recursión suele ofrecer una solución más clara y elegante. Practica identificando subproblemas y pronto será natural reconocer cuándo aplicarla en entrevistas.

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