Study programme competencies |
Code
|
Study programme competences
|
A3 |
Capacidade para comprender e dominar os conceptos básicos de matemática discreta, lóxica, algorítmica e complexidade computacional e a súa aplicación para a resolución de problemas propios da enxeñaría. |
A4 |
Coñecementos básicos sobre o uso e a programación dos ordenadores, sistemas operativos, bases de datos e programas informáticos con aplicación na enxeñaría. |
B1 |
Capacidade de resolución de problemas |
B3 |
Capacidade de análise e síntese |
C2 |
Dominar a expresión e a comprensión de forma oral e escrita dun idioma estranxeiro. |
C3 |
Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida. |
C4 |
Desenvolverse para o exercicio dunha cidadanía aberta, culta, crítica, comprometida, democrática e solidaria, capaz de analizar a realidade, diagnosticar problemas, formular e implantar solucións baseadas no coñecemento e orientadas ao ben común. |
C6 |
Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñible para resolver os problemas cos que deben enfrontarse. |
C7 |
Asumir como profesional e cidadán a importancia da aprendizaxe ao longo da vida. |
C8 |
Valorar a importancia que ten a investigación, a innovación e o desenvolvemento tecnolóxico no avance socioeconómico e cultural da sociedade. |
Learning aims |
Subject competencies (Learning outcomes) |
Study programme competences |
Dominar os mecanismos de xestión dinámica da memoria. |
A4
|
B1
|
C2 C6
|
Coñecer os mecanismos de abstracción no deseño de estruturas de datos. |
A4
|
B1 B3
|
C2 C3 C6
|
Construír especificacións e deseñar o tipo abstracto a partir delas. |
A3 A4
|
B1 B3
|
C2 C3 C6
|
Usar as estructuras de datos adecuadas e programar os algoritmos de manipulación para solucionar problemas reais. |
A3 A4
|
B1 B3
|
C2 C3 C6
|
Asumir la necesidad de una buena especificación y un buen diseño como pasos previos a la codificación. |
A4
|
B3
|
C4 C6
|
Interiorizar las buenas prácticas de programación. |
A4
|
B3
|
C7 C8
|
Contents |
Topic |
Sub-topic |
Dynamic Memory Management |
Program memory organization.
Definition of pointer variables.
Dynamic memory allocation and free.
Pointer assignment and comparison operations. |
Introduction to Abstract Data Types |
Abstraction in programming: Concept, Evolution of abstract data type in computer programming, ADT and Object Oriented Programming.
Modularity in programming languages.
Abstract Data Type (ADT): Definition and concept, Differences between datatype, data structure and ADT, construction of ADT, Advantages of data abstraction. |
Listas |
Informal specification of List ADT.
Implementation of List ADT.
Ordered list ADT: specification and implementation.
Multilists and multiordered lists: concept, representations and usage. |
Stacks |
Informal specification of Stack ADT.
Implementation of Stack ADT.
Application on computer science. |
Queues |
Informal specification of Queue ADT.
Implementation of Queue ADT.
Queue variations. Priority queues.
Application on computer science. |
Trees |
Tree definition and terminology.
Binary Tree ADT: Informal specification, Implementation.
Binary Tree traversals. |
Binary Search Trees |
Binary Search Trees.
AVL Trees. |
Planning |
Methodologies / tests |
Ordinary class hours |
Student’s personal work hours |
Total hours |
Guest lecture / keynote speech |
30 |
30 |
60 |
Problem solving |
10 |
14 |
24 |
Laboratory practice |
20 |
26 |
46 |
Objective test |
3 |
15 |
18 |
|
Personalized attention |
2 |
0 |
2 |
|
(*)The information in the planning table is for guidance only and does not take into account the heterogeneity of the students. |
Methodologies |
Methodologies |
Description |
Guest lecture / keynote speech |
Nas clases presenciais de teoría, o profesor realizará unha breve descrición dos contidos temáticos e dos obxectivos básicos perseguidos, co fin de dotar o alumno dunha visión global da materia. Ademais tratará de establecer interrelacións con outros conceptos previamente adquiridos, de forma que se poida establecer unha liña temporal, e expoñerá a bibliografía
recomendada. Seguidamente pasará a desenvolver os contidos teóricos, utilizando como método a clase maxistral. |
Problem solving |
Nas clases presenciais de problemas, co fin de afianzar os conceptos teóricos presentaranse supostos prácticos, que nun principio serán resoltos polo profesor para orientar os alumnos. A medida que se avance no desenvolvemento teórico formularase a resolución de problemas por parte dos alumnos, constituídos en grupos de traballo. A devandita actividade, así como a discusión e participación activa en clase, valoraranse na nota final.
Tanto nas clases de problemas coma nos exemplos mostrados durante as exposicións teóricas, cando estes impliquen o desenvolvemento de código ou pseudocódigo este realizarase mostrando os sucesivos pasos do deseño descendente. Con isto pretendemos: a) que o alumno se acostume ao uso deste método, e b) evitar que se perda nos detalles de sintaxe e as características particulares da linguaxe, en lugar de fixar a súa atención na comprensión e deseño da solución.
Como actividades non presenciais, formularanse exercicios adicionais que o alumno deberá resolver e comentar/corrixir co profesor durante as horas de titorías, colectivas e/ou individuais. Trátase de fomentar a participación dos alumnos e promover, na medida do posible, o diálogo aberto e a valoración de solucións. Ao finalizar cada tema, proporcionarase, utilizando os recursos virtuais de docencia, un test de autoavaliación para que ao alumno poida comprobar o progreso da súa aprendizaxe. |
Laboratory practice |
As clases de prácticas obrigan á realización de prácticas de programación sobre estruturas de datos nunha linguaxe de alto nivel. Impoñerase unha periodicidade na súa entrega para fomentar o estudo continuo. O enunciado das prácticas, que se proporcionará coa suficiente antelación para que o alumno o lea con detemento e analice en profundidade, detallará o problema e as especificacións, que deberán respectarse estritamente. Posteriormente, o labor do profesor será a de supervisar as sesións de prácticas, solucionando dúbidas e corrixindo erros de interpretación, malos hábitos de programación e erros de sintaxe, etc. |
Objective test |
Avaliación sumativa do alumno mediante un exame final ao termo do cuadrimestre. Este será eminentemente práctico para que o alumno poida demostrar que ha adquirido os coñecementos necesarios de abstracción e deseño de TADs e adestrouse o suficiente como para posuír as habilidades precisas para resolver supostos prácticos que impliquen a aplicación das devanditas estruturas. A puntuación asignada a cada unha das preguntas do exame irá consignada na proba. |
Personalized attention |
Methodologies
|
Problem solving |
Laboratory practice |
Objective test |
|
Description |
O desenvolvemento, tanto das clases maxistrais coma das de resolución de problemas e os laboratorios de prácticas, realizarase atendendo ao progreso dos alumnos nas capacidades de comprensión e asimilación dos contidos impartidos. O avance xeral da clase compaxinarase cunha atención específica a aqueles alumnos que presenten maiores dificultades na tarefa da aprendizaxe e cun apoio adicional a aqueles outros que presenten maior desenvoltura e desexen ampliar coñecementos.
No que respecta ás titorías individuais, dado o seu carácter personalizado, non deben dedicarse a estender os contidos con novos conceptos, senón a aclarar os conceptos xa expostos. O profesor utilizaraas como unha interacción que lle permita extraer conclusións respecto ao grao de asimilación da materia por parte dos alumnos. |
|
Assessment |
Methodologies
|
Description
|
Qualification
|
Problem solving |
Valoraranse os resultados, forma e condicións de realización de diversos traballos puntuables que se detallarán durante o curso e que se resolverán nas titorías de grupos reducidos. Os devanditos traballos poderán supoñer ata un 10% a maiores da nota final. |
10 |
Laboratory practice |
Realización obrigatoria por parellas. Necesario aprobar as prácticas para superar a materia. Non se permitirá a ausencia sen xustificar de máis dun 20% das horas asignadas. |
20 |
Objective test |
Realización obrigatoria. Necesario aprobar a proba para superar a materia. |
80 |
|
Assessment comments |
Criterios de avaliación - No caso da proba escrita, o criterio fundamental de avaliación será a demostración por parte do alumno do seu dominio dos contidos teóricos da materia. - No caso das demais actividades, prácticas e traballos puntuables, os criterios de avaliación serán o cumprimento dos requisitos e obxectivos formulados nos enunciados dos exercicios, o grao de asimilación das técnicas vistas nas sesións teóricas, a claridade das explicacións do alumno á hora de presentar a solución proposta, e a responsabilidade no uso axeitado dos recursos dispoñibles no laboratorio. - É imprescindible superar o exame para aprobar a materia. En caso de non entregar ou non aprobar as prácticas, a avaliación basearase exclusivamente na nota do exame teórico, que supón como máximo 7 puntos. Plaxio de traballos prácticos - De acordo á normativa de avaliación, revisión e reclamación das
cualificacións dos estudos de grao e máster universitario*, o plaxio e a utilización de material non
orixinal, incluído aquel obtido a través da internet, sen indicación
expresa da súa procedencia e, se é o caso, o permiso do seu autor/a,
poderá ser considerada causa de cualificación de suspenso na actividade. Polo tanto, o plaxio dos traballos de prácticas levará consigo unha nota global de NON APTO, tanto ao estudante que presente material copiado coma a que o facilitase, e polo tanto a cualificación de SUSPENSO na convocatoria anual. Primeira e segunda oportunidade - As cualificacións obtidas en actividades como prácticas e titorías de grupo serán válidas tan só para o curso académico no que se realicen. Manteranse para aqueles alumnos suspensos ou non presentados na primeira oportunidade, que só terán a opción de realizar de novo as prácticas para mellorar a nota. Non se permitirán cambios de parellas de prácticas. - Os alumnos que aproben a materia na primeira oportunidade (xuño) non poderán repetir o exame nin entregar de novo os traballos para mellorar a súa cualificación. Matrícula a tempo parcial - Os alumnos matriculados a tempo parcial que solicitasen e obtido dispensa académica poderán entregar as actividades avaliables nas condicións e prazos específicos que se establecerán para tal efecto e se comunicará ao alumnado afectado a principio de curso. En calquera caso, será obriga do estudante comunicar a súa situación ao profesorado e comprometerse co calendario que se lle propoña. Non presentado - De acordo á normativa de avaliación, revisión e reclamación das cualificacións dos estudos de grao e máster universitario*, terá a condición de Non presentado" (NP) aquel estudante que, estando matriculado nunha materia, non concorra ás distintas actividades de avaliación que se establezan para o curso académico. Para esta materia, cando non se presente á proba do período oficial de avaliación. Oportunidade adiantada de Decembro - As condicións de avaliación da oportunidade adiantada serán as mesmas que para a primeira oportunidade. * Normativa de avaliación, revisión e reclamación das cualificacións dos
estudos de grao e máster universitario, aprobadas por Consello
de Goberno de la Universidade ds Coruña o 19 de decembro de 2013. http://www.udc.es/export/sites/udc/normativa/_galeria_down/academica/avaliacionrevrecl.pdf
|
Sources of information |
Basic
|
Joyanes Aguilar, L. (1999). Estructura de datos : libro de problemas . McGraw-Hill,
Cairó O. y Guardati S. (2006). Estructuras de datos. McGraw-Hill Interamericana de México, S.A. de C.V.
Weiss, M.A. (1995). Estructuras de datos y algoritmos.. Wilmington, Delaware. Addison-Wesley Iberoamericana
Joyanes Aguilar, L. y Zahonero Martínez, I. (1998). Estructuras de Datos: algoritmos, abstracción y objetos.. Madrid. McGraw-Hill/Interamericana de España
Dale, N. y Lilly, S.C. (1989). Pascal y Estructuras de datos (segunda edición). Madrid. McGraw-Hill/Interamericana de España |
|
Complementary
|
Standish, T.A. (1994). Data structures, algorithms, and software principles. . Addison-Wesley
Carmona Poyato, A.; Medina Carnicer, R.; Madrid Cuevas, F. J.; Romero Del Castillo. J. A.; Fernández (1999). Estructuras de Datos. Publicaciones de la Universidad de Córdoba y Obra Social y Cultural Cajasur
Hernández, R., Lázaro, J.C., Dormido, R. y Ros, S. (2001). Estructuras de datos y algoritmos.. Madrid. Prentice Hall
Hernández, R., Carmona, E., Martínez, R. y Pastor, R. (2006). Problemas de estructuras de datos y algoritmos. Editorial Universitaria Ramón Areces |
Página oficial de FreePascal: http://www.freepascal.org/ Manual de FreePascal en castellano: |
Recommendations |
Subjects that it is recommended to have taken before |
Algoritmos/614G01011 | Bases de Datos/614G01013 | Paradigmas de Programación/614G01014 | Deseño Software/614G01015 |
|
Subjects that are recommended to be taken simultaneously |
|
Subjects that continue the syllabus |
Programación I/614G01001 | Informática Básica/614G01002 | Matemática Discreta/614G01004 |
|
|