diff --git a/doc/Informe.tex b/doc/Informe.tex
index 6ba6bae..5d3124a 100644
--- a/doc/Informe.tex
+++ b/doc/Informe.tex
@@ -74,6 +74,7 @@ Xavier Canales
 
 \newpage
 \subsection{Divide and Conquer}
+\lstinputlisting{pseudo/divide_and_conquer.txt}
 
 \newpage
 \section{Resultados}
@@ -128,6 +129,10 @@ La siguiente tabla contiene los resultados de las pruebas de los 2 algoritmos me
 \newpage
 \subsection{Gráfico}
 
+\begin{center}
+	\includegraphics[width=0.96\textwidth,height=0.96\textheight,keepaspectratio]{graph.png}
+\end{center}
+
 \newpage
 \section{Conclusiones}
 Para encontrar el par de puntos más cercano la ecuación es\\$ d = \sqrt{(x_1 - x_2)^2 + (y_1 - y_2)^2} $
diff --git a/doc/graph.png b/doc/graph.png
new file mode 100644
index 0000000..2875d81
Binary files /dev/null and b/doc/graph.png differ
diff --git a/doc/pseudo/brute_force.txt b/doc/pseudo/brute_force.txt
index 66ba871..e03f6e8 100644
--- a/doc/pseudo/brute_force.txt
+++ b/doc/pseudo/brute_force.txt
@@ -1,24 +1,15 @@
-entrada: point_t = dirección de memoria de points
-		 n = numero de 
-		 *minimum_dist = dirección de memoria para la distancia minima
-
-salida: 
-
-point_t * funcion brute_force(inicio point_t *points, inicio n, inicio *minimum_dist){
-	
-	point_t *closest_pair = espacio de memoria igual a el doble de point_t
-	inicio i
-	inicio j
-	inicio dist
-
-	ciclo(inicio i = 0 hasta i < n con paso i++){
-		ciclo (inicio j = i + 1 hasta j < n; j++){
-			si((dist = funcion distance(punto i, punto j)) < *minimum_dist){
-				*minimum_dist = dist
-				par_mas_cercano[0] = punto i
-				par_mas_cercano[1] = punto j
+entrada: array: arreglo de n puntos; n: tamaño del arreglo
+salida: los dos puntos mas cercanos con su distancia
 
+funcion brute_force(points, n) {
+	para i = 0 mientras que i < n - 1 hacer
+		para j = i + 1 mientras que j < n hacer
+			si distance(points[i], points[j]) < distancia_minimo entonces
+				distancia_minimo = distancia
+				closest_pair[0] = points[i]
+				closest_pair[1] = points[j]
 			}
 		}
-	}	
-}
\ No newline at end of file
+	}
+	return par_mas_cerca y distancia_minimo
+fin funcion
diff --git a/doc/pseudo/divide_and_conquer.txt b/doc/pseudo/divide_and_conquer.txt
new file mode 100644
index 0000000..39f8a4d
--- /dev/null
+++ b/doc/pseudo/divide_and_conquer.txt
@@ -0,0 +1,84 @@
+entrada: array: arreglo de n puntos; n: tamaño del arreglo
+salida: los dos puntos mas cercanos con su distancia
+
+funcion divide_and_conquer_run(puntos_x, nx, puntos_y, ny)
+	si nx <= 4 then
+		par_mas_cerca2 = brute_force(puntos_x, nx, d)
+		par_mas_cerca[0] = par_mas_cerca2[0]
+		par_mas_cerca[1] = par_mas_cerca2[1]
+		return d
+	fin si
+
+	medio = puntos_x[nx / 2].x;
+
+	izquerda = -1
+	derecha = ny
+	para i = 0 mientras que i < ny hacer
+		si puntos_y[i].x < medio entonces
+			puntos_y2[++izquerda] = puntos_y[i]
+		sino
+			puntos_y2[--derecha] = puntos_y[i]
+		fin si
+	fin para
+
+	para i = ny - 1 mientras que derecha < i hacer
+		par_mas_cerca2[0] = puntos_y2[derecha]
+		puntos_y2[derecha] = puntos_y2[i]
+		puntos_y2[i] = par_mas_cerca2[0]
+	fin para
+
+	min_d = divide_and_conquer_run(puntos_x, nx / 2, puntos_y2, izquerda + 1)
+	d = divide_and_conquer_run(puntos_x + nx / 2, nx - nx / 2, puntos_y2 + izquerda + 1, ny - izquerda - 1)
+
+	si d < min_d entonces
+		min_d = d
+		par_mas_cerca[0] = par_mas_cerca2[0]
+		par_mas_cerca[1] = par_mas_cerca2[1]
+	fin si
+	d = sqrt(min_d)
+
+	izquerda = -1
+	derecha = ny
+	para i = 0 mientras que i < ny hacer
+		x = puntos_y[i].x - medio
+		si x <= -d o x >= d entonces
+			continuar
+		fin si
+		si x < 0 entonces
+			puntos_y2[++izquerda]  = puntos_y[i]
+		sino
+			puntos_y2[--derecha] = puntos_y[i]
+		fin si
+	fin para
+
+	mientras que izquerda >= 0 hacer
+		x0 = puntos_y2[izquerda].y + d
+
+		mientras que derecha < ny y puntos_y2[derecha].y > x0 hacer
+			derecha = dercha + 1
+		fin mientras
+		si derecha >= ny entonces
+			romper
+		fin si
+
+		x1 = puntos_y2[izquerda].y - d
+		para i = derecha mientras que i < ny y puntos_y2[i].y > x1 hacer
+			si distance(puntos_y2[izquerda], puntos_y2[i])) < min_d entonces
+				min_d = x
+				par_mas_cerca[0] = puntos_y2[izquerda]
+				par_mas_cerca[1] = puntos_y2[i]
+			fin si
+		fin para
+		izquerda = izquerda - 1
+	fin mientras
+	return min_d
+fin funcion
+
+funcion divide_and_conquer(puntos, n) {
+	puntos_x = puntos
+	puntos_y = puntos
+	sort(puntos_x, n)
+	sort(puntos_y, n)
+	distancia_minimo y par_mas_cerca = divide_and_conquer_run(puntos_x, n, puntos_y, n)
+	return par_mas_cerca y distancia_minimo
+fin funcion
diff --git a/src/divide_and_conquer.c b/src/divide_and_conquer.c
index 9cb11e4..e37a928 100644
--- a/src/divide_and_conquer.c
+++ b/src/divide_and_conquer.c
@@ -98,7 +98,7 @@ double divide_and_conquer_run(point_t *points_x, unsigned int nx, point_t *point
 			points_y2[++left] = points_y[i];
 		}
 		else {
-			points_y2[--right]= points_y[i];
+			points_y2[--right] = points_y[i];
 		}
 	}
 
@@ -119,7 +119,8 @@ double divide_and_conquer_run(point_t *points_x, unsigned int nx, point_t *point
 	d = sqrt(min_d);
 	free(closest_pair2);
 
-	left = -1; right = ny;
+	left = -1;
+	right = ny;
 	for (i = 0; i < ny; i++) {
 		x = points_y[i].x - mid;
 		if (x <= -d || x >= d) {
@@ -144,12 +145,13 @@ double divide_and_conquer_run(point_t *points_x, unsigned int nx, point_t *point
 		}
 
 		x1 = points_y2[left].y - d;
-		for (i = right; i < ny && points_y2[i].y > x1; i++)
+		for (i = right; i < ny && points_y2[i].y > x1; i++) {
 			if ((x = distance(points_y2[left], points_y2[i])) < min_d) {
 				min_d = x;
 				closest_pair[0] = points_y2[left];
 				closest_pair[1] = points_y2[i];
 			}
+		}
 		left--;
 	}