Competencias do título |
Código
|
Competencias / Resultados do título
|
Resultados de aprendizaxe |
Resultados de aprendizaxe |
Competencias / Resultados do título |
Recoñecer a importancia do estudo da complexidade dos algoritmos e saber realizar estudos empíricos para determinala. |
A12 A13
|
B3
|
C3
|
Saber aplicar as técnicas de análise da complexidade dos algoritmos. |
A12 A13
|
B3
|
|
Identificar estruturas de datos adaptadas aos algoritmos estudados para obter implementacións máis eficientes e robustas. |
A13
|
B3
|
C3
|
Coñecer as técnicas máis utilizadas no deseño dos algoritmos. |
A12
|
B3
|
|
Utilizar diferentes modelos de computación e niveis de abstracción necesarios para o deseño de algoritmos. |
A12
|
B3
|
|
Comprender elementos de estudo sobre a complexidade computacional. |
A12 A13
|
B3
|
|
Contidos |
Temas |
Subtemas |
Tema 1
Título do tema: Análise de Algoritmos.
Código: T1
Presentación: Neste primeiro tema plantexase a análise da complexidade dos algoritmos como uno dos principais obxectivos do curso.
En síntese, tratase de engadir aos criterios que xa deben resultar familiares, os de estruturación e de correción dos programas, o da eficiencia dos algoritmos. |
Unidades de contido:
1. Análise da eficiencia dos algoritmos: Notacións asintóticas, Modelo de computación, Verificación empírica da análise.
2. Cálculo dos tempos de execución: Análise dos casos peor e medio, Cálculo da O, Resolución de recurrencias. |
Tema 2
Título do tema: Estruturas de datos.
Código: T2
Presentación: Neste segundo tema proponse unha revisión das estruturas de datos básicas (pilas, listas, colas, árbores, conxuntos e grafos) co obxectivo de estudar todas as implicacións do seu uso en canto ás complexidades espacial e temporal.
Igualmente profundarase no estudo de estruturas interesantes desde o punto de vista do tempo de execución: as taboas de dispersión e os montículos, estrutura ésta última á que recurriremos máis adiante cando se trate de implementar melloras en algoritmos de grafos e nalgún caso de programación dinámica. A complexidade da operación de procura pode servir como fio condutor en boa parte deste tema.
Convén nuna introdución desta parte do curso insistir nos criterios de estruturación que debemos manter no deseño de calquer aplicación, motivando o uso de tipos de datos abstractos e a súa implementación modular. O objectivo é dar así as liñas xerais da que se considera a disciplina de programación que debe esixirse ao estudante para a realización das prácticas. |
Unidades de contido:
1. Pilas, colas, listas.
2. Árbores, montículos.
3. Dispersión (hashing).
4. Conxuntos disxuntos.
5. Grafos (representación). |
Tema 3
Título do tema: Algoritmos sobre secuencias e conxuntos de datos
Código: T3
Presentación: O problema da ordenación dunha secuencia de elementos convértese nesta parte do curso nunha escusa ideal tanto para estudar a complexidade de varios tipos de algoritmos como para presentar diferentes estratexias de deseño de algoritmos que se poden extrapolar para a resolución doutros problemas.
Un dos algoritmos que merecen especial atención é á ordenación rápida, dado que permite introducir a característica fundamental dos algoritmos aleatorios, que compórtanse de forma distinta na execución dunha mesma entrada. Unha consecuencia directa é que o calificativo de peor caso ou mellor caso para una entrada deixa de ter sentido, aspecto que é importante debatir en clase. |
Unidades de contido:
1. Algoritmos de procura.
2. Algoritmos de ordenación: Inserción, Shell, Montículos (heapsort), Fusión (mergesort), Ordenación Rápida (quicksort).
3. Algoritmos aleatorios.
|
Tema 4
Título do tema: Algoritmos voraces
Código: T4
Presentación: Neste tema estúdanse algoritmos ávidos ou voraces. Unha vez explicada a técnica a través das súas características xerais que presentaremos coa axuda dalgún exemplo, estudaranse os algoritmos máis representativos desta categoría: os algoritmos de grafos, unha solución ao problema da mochila e algún problema de planificación de tarefas. |
Unidades de contido:
1. Problema da mochila.
2. Algoritmos de grafos: Ordenación Topolóxica, Árbore de recubrimiento mínimo, Caminos mínimos.
3. Problemas de planificación de sistemas informáticos.
|
Tema 5
Título do tema: Deseño de algoritmos por indución
Código: T5
Presentación: Neste punto, xa se viron ao longo do curso varios algoritmos que seguen a estratexia divide e vencerás: ordenación por fusión e ordenación rápida, procura dicotómica, suma da subsecuencia máxima. . . O traballo proposto na primeira unidad deste tema consiste básicamente en xeneralizar as formulacións da dita estratexia identificando as súas distintas características en cada un dos algoritmos propostos.
Na segunda unidad do tema exponse o uso dunha estratexia ascendente mediante a procura dunha solución xeral a partir das solucións de subproblemas elementais. Desde o punto de vista da eficiencia cuestionarase o uso de técnicas descendentes como divide e vencerás en determinadas situacións. Mentres que coa opción da programación dinámica procurarase un compromiso que permita, cando sexa posible, unha optimización da cantidade de memoria requerida polo algoritmo. |
Unidades de contido:
1. Divide e Vencerás.
2. Programación dinámica: Principio de optimalidade, Problema da mochila.
|
Tema 6
Título do tema: Exploración de grafos.
Código: T6
Presentación: O objectivo deste tema é o de dar unha visión máis ampla das aplicacións dos grafos no tratamento de problemas de diversa índole, así como a de non deixar de lado as técnicas algorítmicas ligadas ao desenrolo de importantes áreas da computación como a intelixencia artificial.
Os algoritmos de grafos vistos no tema de algoritmos voraces (T4) coinciden en realizar un percorrido de todos os nodos do grafo. Insistirase entón en cómo mellorar os tempos de execución dos algoritmos que se presenten evitando una análise exhaustiva de todos os nodos. |
Unidades de conteido:
1. Xogos de estratexia.
2. Percorridos.
3. Algoritmos con retroceso.
|
Tema 7
Título do tema: Complexidade Computacional.
Código: T7
Presentación: Neste último tema plantexamos un razoamento sobre o conxunto dos algoritmos capaces de resolver cada tipo de problema. Falaremos das complexidades dos problemas, de cotas inferiores para a complexidade dos problemas e de NP-compleción, en definitiva, das principales técnicas e conceptos que se utilizan no estudo da complexidade computacional. |
Unidades de contido:
1. NP-Completitud, Problemas NP-completos
|
Planificación |
Metodoloxías / probas |
Competencias / Resultados |
Horas lectivas (presenciais e virtuais) |
Horas traballo autónomo |
Horas totais |
Sesión maxistral |
A12 A13 B3 |
28.75 |
28.75 |
57.5 |
Proba de resposta breve |
A12 A13 B3 |
1.25 |
6.25 |
7.5 |
Prácticas de laboratorio |
A12 A13 B3 C3 |
19 |
19 |
38 |
Traballos tutelados |
A12 A13 B3 C3 |
4 |
2 |
6 |
Solución de problemas |
A12 A13 B3 |
5 |
10 |
15 |
Proba obxectiva |
A12 A13 B3 C3 |
4 |
20 |
24 |
|
Atención personalizada |
|
2 |
0 |
2 |
|
*Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado |
Metodoloxías |
Metodoloxías |
Descrición |
Sesión maxistral |
Clases maxistrais na exposición dos coñecementos teóricos utilizando diferentes recursos: o encerado, transparencias, proxeccións, demostracións e a facultade virtual. Pode incluir conferencia invitada. |
Proba de resposta breve |
En xeral consiste na realización de exercicios sobre a execución de casos sobre os algoritmos estudados ou sobre a súa adaptación a outras situacións. Estas probas son avaliadas. |
Prácticas de laboratorio |
Prácticas deseñadas polo profesor basadas nos coñecementos que o estudiante vai adquirindo nas clases maxistrais e que polo tanto as complementan.
Os estudantes desenvolverán estes traballos en parellas ao longo do curso, e individualmente nunha práctica final que se inclúe na proba objectiva.
Implementaranse programas que ilustren os problemas relacionados co el tema. Esixirase o informe de resultados para a súa avaliación. Ao longo das horas asignadas a cada práctica evaluaranse os informes da práctica anterior. |
Traballos tutelados |
Traballos tutelados propostos polo profesor e desenvoltos polos estudantes ou ben en grupo ou ben individualmente.
|
Solución de problemas |
Desenvolveranse exemplos sobre os coñecementos teóricos relacionados co tema, e resolveranse dúbidas. Avaliarase individualmente a resolución dalgúns problemas.
|
Proba obxectiva |
Avaliarase o dominio dos coñecementos teóricos e operativos da materia.
Avaliarase igualmente a práctica individual final. |
Atención personalizada |
Metodoloxías
|
Solución de problemas |
Prácticas de laboratorio |
Traballos tutelados |
|
Descrición |
Clases de problemas en grupos reducidos: desenvolveranse exemplos sobre os coñecementos teóricos relacionados co tema, e resolveranse dúbidas.
Traballos tutelados ben individuais ben en grupo sobre algún aspecto do tema a estudar. Son controlados por parte do profesor mediante tutorías en grupo e controles de avaliación.
Prácticas de aula de informática: implementaranse programas que ilustren os problemas relacionados co tema. Pedirase o informe de resultados para a súa avaliación.
|
|
Avaliación |
Metodoloxías
|
Competencias / Resultados |
Descrición
|
Cualificación
|
Solución de problemas |
A12 A13 B3 |
Avaliación de 3 traballos nos que desenvolveranse exemplos sobre os coñecementos teóricos relacionados co tema trala resolución de dúbidas.
Realizaranse durante as horas de Traballo en Grupo Reducido (TGR) planificadas ao longo do curso, podendo nalgún caso completarse en horas no presenciais. |
10 |
Proba obxectiva |
A12 A13 B3 C3 |
Avaliarase o dominio dos coñecementos teóricos e operativos da materia.
Exame individual de teoría (2h): 50%
Exame individual de prácticas (2h): 20%
Para ser convocada/o ao exame de prácticas da 1ª oportunidade, é necesaria a entrega en prazo de todas as prácticas de laboratorio. |
70 |
Prácticas de laboratorio |
A12 A13 B3 C3 |
4 prácticas realizadas en parellas, nas que se avaliará: estruturación dos programas, calidade da documentación, claridade, adecuación e explicación dos resultados.
A entrega en tempo e forma das prácticas é condición necesaria para acceder ao exame individual final de prácticas da 1ª oportunidade.
A avaliación realízase mediante titorías de seguimento das prácticas, durante as horas de práctica. |
10 |
Proba de resposta breve |
A12 A13 B3 |
3 probas escritas de avaliación continua, nas que se avaliará o dominio dos contidos dos traballos académicos a revisar.
Realizaranse durante as horas de teoría e anunciaranse con polo menos 5 días de antelación. |
10 |
|
Observacións avaliación |
Na 2ª oportunidade o estudante poderá presentarse novamente tanto ao exame de prácticas como ao exame teórico (partes previstas na proba obxectiva). O exame individual de prácticas (proba obxectiva) terá lugar no mesmo día fixado para o exame da materia e poderán establecerse distintos turnos dependendo do número de estudantes matriculados; é necesario dispor, previamente, do material de todas as prácticas realizadas no longo do curso na
conta de usuario de cada estudante. Presentarse ao exame de prácticas ou ao exame de teoría suporá unha
calificación distinta ao "non presentado" na acta correspondente. Según o previsto na Norma que regula o réxime de dedicación ao estudo dos estudantes de Grao da UDC, os estudiantes poderán optar por unha dedicación a tempo parcial. A súa implantación no ámbito desta materia suporá que, de forma xeral, a calificación que figurará na acta será a mellor entre a obtida según o criterio especificado nesta sección da guía docente, e a obtida únicamente coa proba obxectiva ponderando nun 70% o exame de teoría e nun 30% o exame de prácticas. Na oportunidade adiantada de decembro o 100% da avaliación corresponderá a un exame específico de teoría que incluirá cuestións relacionadas coas prácticas.
|
Fontes de información |
Bibliografía básica
|
M. A. Weiss (1995). Estructuras de Datos y Algoritmos. Addison Wesley
G. Brassard y P. Bratley (1997). Fundamentos de Algoritmia. Prentice Hall
U. Manber (1989). Introduction to Algorithms - A Creative Approach. Addison Wesley |
|
Bibliografía complementaria
|
R. Sedgewick (1988). Algorithms. Addison Wesley
R. Peña Marí (2005). Diseño de Programas. Formalismo y Abstracción. Tercera edición.. Pearson Prentice Hall
B. W. Kernighan y D. M. Ritchie (1991). El lenguaje de programación C, 2ª edición. Prentice Hall
T. H. Cormen, C. E. Leiserson y R. L. Rivest (1990). Introduction to Algorithms. MIT Press |
|
Recomendacións |
Materias que se recomenda ter cursado previamente |
Matemática Discreta/614G01004 | Programación II/614G01006 |
|
Materias que se recomenda cursar simultaneamente |
|
Materias que continúan o temario |
Concorrencia e Paralelismo/614G01018 | Sistemas Intelixentes/614G01020 |
|
|