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Plataforma Maestra de Aprendizaje: Rust Full-Stack & Maestría Algorítmica#

Portal Web de Lectura: study.plynte.com Autor & Curador: @franguh · github.com/franguh Repositorio de Origen: Privado en github.com/franguh/learn-rust-algorithms Licencia: MIT (Código) · Material educativo asistido por IA (Ver Marco Legal)


🛡️ Información Crítica

Todo el material explicativo, notas de estudio, glosarios conceptuales, suites de pruebas unitarias y diagramas vectoriales SVG de este repositorio fueron elaborados desde cero mediante agentes avanzados de inteligencia artificial (Gemini Flash / Antigravity) curados y supervisados técnicamente por @franguh con fines estrictamente formativos de autoestudio. Protección de Terceros & Nominative Fair Use: Este compendio no distribuye ni reproduce material protegido de libros o cursos comerciales. Todos los PDFs de consulta local quedan permanentemente excluidos mediante .gitignore y .cfignore. Las menciones a publicaciones, algoritmos o marcas se realizan bajo estricto Uso Justo Nominativo sin afiliación comercial. Para consultar todos los términos de propiedad intelectual, cookies y exención de responsabilidad, consulta: 👉 Marco Legal, Transparencia IA y Política de Privacidad (LEGAL_Y_PRIVACIDAD.md)


🧭 Visión General de la Plataforma#

Este repositorio constituye un centro neurálgico de ingeniería de software estructurado en dos currículos integrales de alto rendimiento:

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E:\Learn\
├── rust-fullstack/        --> Curso 1: Ingeniería de Software Web de Extremo a Extremo en Rust
│   ├── 18 lecciones profundas (Rust, Actix Web, Postgres, React, TypeScript, Seguridad)
│   ├── Glosario Maestro de 110+ términos desglosados en 4 capas cognitivas
│   ├── 25 diagramas vectoriales SVG de arquitectura y memoria
│   └── 5 guías de verificación y soluciones exhaustivas
│
├── algoritmos-fast/       --> Curso 2: Maestría Algorítmica y Arquitectura de Memoria (70 Días / 10 Semanas)
│   ├── 70 sesiones diarias (Arrays, Grafos, DP, Tries, Árboles, Sistemas Distribuidos)
│   ├── Glosario Maestro de 106 términos con traza de hardware
│   ├── 80 diagramas vectoriales SVG (10 panorámicas + 70 sesiones diarias)
│   ├── 71 módulos de Rust probados y suite de pruebas unitarias
│   └── Banco de problemas clásicos y simulacros onsite FAANG Staff L6+
│
├── diagrams/              --> Suite de 3 Diagramas Maestros de Arquitectura y Despliegue
├── LEGAL_Y_PRIVACIDAD.md  --> Marco de transparencia de IA, fair use y privacidad
├── DEPLOY_CLOUDFLARE_GITHUB.md --> Guía de publicación en study.plynte.com con GitHub privado
├── .gitignore             --> Exclusión estricta de PDFs y archivos binarios
└── .cfignore              --> Reglas de exclusión para Cloudflare Pages Build

📚 Currículos Formativos#

1. Rust y Full-Stack: Fundamentos, Backend, Navegador y Operaciones#

Un recorrido guiado por la evidencia física de cómo opera el software web moderno sin abstracciones mágicas ni "SaaS plumbing":

  • 00 · Inicio: Protocolo de falsación, tutoría con IA y límites de validez de programas.
  • 01 · Rust Independiente (Lecciones 01–04): Semántica de memoria, ownership, préstamos (borrowing), modelado de errores exhaustivo con Result y colecciones.
  • 02 · Backend y Persistencia (Lecciones 05–08): Contratos HTTP, enrutamiento en Actix Web, invariantes transaccionales ACID en PostgreSQL y concurrencia asíncrona.
  • 03 · Navegador y Frontend (Lecciones 09–12): Árbol DOM, accesibilidad, TypeScript estricto, estado reactivo e integración cliente-servidor de extremo a extremo.
  • 04 · Diseño y Mantenibilidad (Lecciones 13–15): Detección de code smells, inversión de dependencias y aislamiento de fallos.
  • 05 · Operación y Producción (Lecciones 16–18): Autenticación criptográfica, observabilidad estructurada y diagnóstico full-stack en incidentes reales.
  • Recursos Clave:
  • 📖 Glosario Maestro de Rust Full-Stack: 110+ términos técnicos con intuición, significado riguroso, ejemplo y error común.
  • 📊 Diagramas Arquitectónicos: Mapas de ciclo de vida, memoria y capas de servicio.
  • 🧪 Verificación y Pruebas: Protocolos de ejecución y pruebas locales.

2. Maestría Algorítmica y Arquitectura de Memoria (70 Días / 10 Semanas)#

Un programa intensivo enfocado en la física del hardware (CPU, registros, L1/L2 Cache, Stack vs Heap) y la resolución de problemas de nivel Junior a Staff L6+:

  • Semanas 1–2: Búsqueda binaria, punteros convergentes, Call Stack recursivo y listas enlazadas en RAM física.
  • Semanas 3–4: Quicksort, rehashing, pilas monótonas, árboles binarios, BFS/DFS, orden topológico y algoritmo de Dijkstra.
  • Semanas 5–6: Caché LRU en O(1), simulacros onsite FAANG, algoritmos voraces (greedy), backtracking y programación dinámica multidimensional.
  • Semanas 7–8: Manipulación de bits u32/u64, Tries con comodines, Disjoint Set Union (DSU), Trapping Rain Water, Fenwick Trees y Segment Trees.
  • Semanas 9–10: Algoritmos de libros (Knuth TAOCP), filtros de Bloom, HyperLogLog, hashing consistente y batería de tests diagnósticos Staff.
  • Recursos Clave:
  • 📖 Glosario Maestro de Algoritmos (106 Términos): Enciclopedia completa de estructuras de datos y complejidad computacional.
  • 📊 80 Diagramas Vectoriales SVG: Representación visual precisa de descriptores de memoria (ptr, len, cap), fat pointers y grafos.
  • 💻 Código Rust Verificado: 71 módulos con tests unitarios que compilan con rustc --test.
  • 🐍 Suite Python con 141 Tests: Implementaciones limpias con cobertura total automatizada.

📱 Experiencia de Estudio en Movil y Tablet (iPad)#

Para disfrutar de sesiones de lectura ergonómicas sin distracciones, analizamos las diferentes opciones de despliegue y consumo de notas:

Comparativa de Alternativas de Lectura
Comparativa de Alternativas de Lectura

Decisión Estratégica: Se adopta Cloudflare Pages (study.plynte.com) como portal público de lectura tipo libro interactivo con buscador instantáneo y seguimiento de progreso en localStorage, respaldado por el repositorio 100% privado en github.com/franguh.


🏗️ Arquitectura de Producción y Despliegue#

El flujo de trabajo desacopla de forma segura los archivos locales de desarrollo respecto a la entrega en el Edge:

Arquitectura Cloudflare Pages y Plynte
Arquitectura Cloudflare Pages y Plynte

  1. Desarrollo Local (E:\Learn): Modificaciones de lecciones y tests con protección de .gitignore excluyendo docs/*.pdf.
  2. Repositorio Privado (github.com/franguh/learn-rust-algorithms): Código seguro y versionado al que solo el autor tiene acceso.
  3. Pipeline de Compilación (Cloudflare Pages): Ejecución de node scripts/build_study_site.mjs para emitir el sitio estático optimizado en dist/ en ~20 segundos.
  4. Entrega Global (study.plynte.com): Servido a través de más de 300 centros de datos de Cloudflare con latencia ultra-baja (TTFB < 25ms) y certificado SSL/TLS automático.
  5. Seguridad y Telemetría Ética: Cabeceras _headers con Content-Security-Policy restrictivo, Cloudflare Web Analytics (sin cookies) y Microsoft Clarity con guarda de entorno de producción.

Para la guía detallada de comandos paso a paso, consulta: 👉 Guía Maestra de Despliegue en Cloudflare y GitHub (DEPLOY_CLOUDFLARE_GITHUB.md)


🤖 Ecosistema de MCPs y Herramientas Locales#

Ecosistema MCPs Recomendados
Ecosistema MCPs Recomendados

¿Necesitas instalar MCPs adicionales para compilar o publicar hoy?#

No. Tu sistema ya cuenta con:

  • git 2.54+: Control de versiones y bloqueo de archivos sensibles.
  • gh (GitHub CLI): Creación del repositorio remoto privado con un único comando: gh repo create learn-rust-algorithms --private.
  • node 22+: Ejecución inmediata del generador estático en menos de 1 segundo.
  • npx wrangler: Despliegue directo a Cloudflare Pages si deseas publicar desde la terminal.

Los servidores MCP adicionales (@cloudflare/mcp-server-cloudflare y github-mcp-server) son extensiones opcionales para cuando desees que el agente administre recursos en la nube de forma 100% autónoma.


🚀 Inicio Rápido en Tres Pasos#

1. Explorar el contenido localmente#

POWERSHELL
# Clonar o situarse en el directorio raíz
cd E:\Learn

# Ejecutar las pruebas del curso de Rust Full-Stack
cd rust-fullstack/01-rust
rustc --test 01-types-and-control-flow.rs
./01-types-and-control-flow.exe

# Ejecutar la suite algorítmica en Python
cd E:\Learn\algoritmos-fast\practica
python test_soluciones.py

2. Publicar en GitHub Privado#

POWERSHELL
cd E:\Learn
git init -b main
git add .
git commit -m "feat: initial commit with full-stack courses and 108 diagrams"
gh repo create learn-rust-algorithms --private --source=. --remote=origin --push

3. Conectar a Cloudflare Pages y study.plynte.com#

Sigue los pasos documentados en la Guía de Despliegue para vincular tu repositorio privado y habilitar el dominio personalizado.


👤 Autor y Contacto de Buena Fe#

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