Desarrollo de un motor lógico para la generación y resolución eficiente de grafos espaciales complejos utilizando Python.
Aunque Amazing parece un reto de software, mi enfoque de ADE me permitió verlo como un problema de investigación operativa: ¿cómo encontrar el camino más corto con el menor consumo de recursos? Gracias a 42 Madrid, pude implementar soluciones que gestionan la memoria de forma quirúrgica y algoritmos de búsqueda que son la base de los motores de recomendación y logística moderna. Es la unión entre la eficiencia técnica y la resolución de problemas lógicos.
El proyecto consistió en crear un entorno capaz de generar laberintos perfectos (grafos sin ciclos) y resolverlos automáticamente. El núcleo del trabajo no fue el aspecto visual, sino la eficiencia algorítmica: minimizar la complejidad temporal para que el sistema pudiera procesar mapas de gran escala instantáneamente, gestionando estructuras de datos dinámicas en Python.
El laberinto se trata como un grafo de nodos. Utilicé técnicas de recursividad y pilas (stacks) para asegurar que cada generación resultara en un "laberinto perfecto". Este tipo de estructuras son idénticas a las que se utilizan en análisis de redes sociales o rutas de logística urbana.
Para la resolución, el foco fue el rendimiento. Implementé una lógica que analiza las bifurcaciones y toma decisiones basadas en el estado actual de la matriz de datos, evitando bucles infinitos y garantizando siempre la solución más directa hacia el objetivo (Goal).