Presentación. Estructuras de Datos y Algoritmos (EDA) Profesorado. Profesorado. Grado en Ingeniería Informática. Profesorado (Dpto.

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1 Estructuras de Datos y Algoritmos (EDA) Grado en Ingeniería Informática Grupo:422 (tardes) Profesora: Yolanda Villate Curso en Moodle: https://moodle2.unizar.es/add/course/view.php?id=739 Estructuras de datos y algoritmos ( ) Presentación 1. Profesorado 2. Web de la asignatura 3. Directrices generales y créditos 4. Horarios y aulas 5. Relaciones con otras asignaturas 6. Objetivos 7. Programa 8. Bibliografía 9. Prácticas 10. Evaluación 11. Trabajo del estudiante 2 Profesorado Profesora grupo de tarde: Yolanda Villate yvillate at unizar dot es Despacho 0.06 (Edificio Ada Byron) Horario de tutorías: Hasta nuevo aviso:» Martes y jueves de 11:00 a 12:30» Jueves de 15:00 a 18:00 Cambios puntuales: avisaré con tiempo en clase y con una nota junto al horario publicado en mi despacho Profesorado Profesorado (Dpto. IIS Área LSI): Grupo de mañana: Javier Campos (D.1.12, jcampos at unizar dot es) Grupo de tarde: Yolanda Villate Prácticas: Javier Campos Jorge Bernad (D.0.07, jbernad at unizar dot es) Yolanda Villate 3 4

2 Web de la asignatura Servidor Web externo: Contiene: Material de clase del grupo de mañana Información de la asignatura, material de clase y adicional, calendario, colección de exámenes, avisos, etc. Información también accesible en o desde Moodle Acceso restringido en algunas zonas o material (usuario/contraseña) 5 6 Web de la asignatura La asignatura en Moodle (nueva plataforma Moodle 2): https://moodle2.unizar.es/add/course/view.php?id=739 Nombre del curso: Estructuras de datos y algoritmos ( ) Usuario/contraseña= las del correo unizar del estudiante Contraseña para automatricularse Contiene: Material de clase del grupo de tarde Enunciados de prácticas, y gestiones relacionadas Información de la asignatura, material de clase y adicional, calendario, colección de exámenes, avisos, etc Algunos enlaces llevan a documentos o páginas en la Web externa de la asignatura Acceso restringido en algunas zonas o material (usuario/contraseña) 7 Directrices generales y créditos Memoria de la titulación (Ministerio): Asignatura Obligatoria: Estructuras de datos y algoritmos (6 créditos) 2º curso - 1er semestre Organización (EINA): Horas de clase pizarra: 3 horas/semana 30 de teoría y 15 de problemas (aprox.) Prácticas: Práctica 0: sesión presencial de 2 horas en laboratorio Resto de prácticas: trabajos tutelados por profesor tutor de prácticas 8

3 Horarios y aulas Grupo de mañanas: Lunes y martes de 10 a 11 en el aula A.01, Clases de problemas: viernes de 10 a 11 (aula A.01) ó de 11 a 12 (aula A.07), según el subgrupo de problemas. Grupo de tardes: Lunes y martes de 17 a 18 en el aula A.01, Clases de problemas: viernes de 17 a 18 (aula A.07, NIPs pares) ó de 18 a 19 (aula A.01, NIPs impares). 9 Relaciones con otras asignaturas Semestre 1º: Programación I Semestre 2º: Programación II, Matemática Discreta Diseño imperativo descendente Diseño recursivo Estructuras de datos sencillas (vectores, tuplas, ficheros sec.) Análisis de la eficiencia de algoritmos Grafos (conceptos, representación y algoritmos) Semestre 3º: Estructuras de Datos y Algoritmos Semestre 4º: Tecnología de la Programación, Bases de Datos Semestre 5º: Inteligencia Artificial Semestres siguientes: Otras asignaturas de programación y de ingeniería del software 10 Objetivos (Resultados de aprendizaje ) Aprender a diseñar e implementar programas robustos de tamaño medio identificando, definiendo e implementando los TAD s necesarios; identificar, diseñar y definir Tipos Abstractos de Datos (TAD s) independientemente de su implementación; identificar, utilizar e implementar algunos TAD s fundamentales, como: pilas, colas, listas, árboles de búsqueda, tablas hash ; diseñar e implementar TAD s reutilizables y robustos en un lenguaje de programación modular o en un lenguaje orientado a objetos; comparar distintas alternativas de implementación de TAD s con respecto al tiempo de ejecución de algoritmos y al uso de la memoria, y de seleccionar la más adecuada en cada problema o contexto; conocer y aplicar los esquemas algorítmicos básicos (como dividir para vencer, búsqueda con retroceso, voracidad...) a la resolución de problemas. 11 Programa 1. Programación con Tipos Abstractos de Datos. 2. Tipos de datos lineales. 3. Tipos de datos arborescentes. 4. Tipos de datos funcionales. 5. Introducción a los grafos. 6. Introducción a los esquemas algorítmicos. 12

4 Bibliografía Bibliografía básica: Weiss, M.A.: Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 3rd Edition, Pearson/Addison Wesley, Z.J. Hernández y otros: Fundamentos de Estructuras de Datos. Soluciones en Ada, Java y C++, Thomson, M.A. Weiss: Estructuras de datos en Java, Pearson/Addison Wesley, Data Structures & Problem Solving Using Java, 4th edition, 2010 Ejercicios: N. Martí Ollet, Y. Ortega Mallén, J.A. Verdejo López: Estructura de datos y algoritmos. Ejercicios y problemas resuelto s, Pearson Prentice Hall, L. Joyanes, I. Zahonero, M. Fernández y L. Sánchez: Estructura de datos. Libro de problemas, McGraw Hill, Bibliografía Java: P.J. Deitel, H.M. Deitel: Java. Cómo programar (7ª edición), Prentice Hall, Bibliografía complementaria: J. Campos: Estructuras de datos y algoritmos, Prensas Universitarias de Zaragoza, Colección Textos Docentes, X. Franch: Estructuras de datos. Especificación, diseño e implementación, 3ª edición, Ediciones UPC, D.P. Mehta y S. Sahni: Handbook of Data Structures and Applications, Chapman & Hall/CRC, Prácticas Durante el semestre se propondrán 5 enunciados de prácticas de programación a realizar: P0 Implementación de un TAD en memoria estática - práctica presencial - recordatorio de 1º y puesta en marcha - profesor en el laboratorio - no será necesario entregarla P1 Implementación de TADs lineales en memoria dinámica P2 y P3 Implementación de TADs arborescentes P4 Implementación de un TAD funcional La distribución concreta del número de prácticas de cada tema se ajustará al calendario y desarrollo del curso. 15 Prácticas Las prácticas se realizarán en parejas A cada pareja se le asignará un profesor tutor de prácticas Lenguaje: Java. Computador: cluster-hendrix (Eclipse). El código resultante de cada práctica deberá estar documentado, ser legible, utilizar diseño descendente, ser ejecutable sin errores, mostrar un funcionamiento conforme a lo solicitado y ser entregado antes de las fechas límite fijadas (prácticas 1 a 4). 16

5 Prácticas Práctica 0, presencial 4 posibilidades para asistir (reservas en laboratorio L1.02): 25 de sept. (semana A) ó 2 de oct. (semana B) sesiones de mañana: 12:00 a 14:00; sesiones de tarde: 17:00 a 19:00 Debéis reservar plaza para asistir en una fecha y horario concreto: En Moodle, plazo límite a las 18:30. El resto de prácticas es trabajo no presencial Equipos de 2 programadores, repartiéndose el trabajo a realizar y trabajando eficazmente en paralelo Obligatorio registrarse como pareja en Moodle, plazo límite a las 15:30. Se asignará a cada equipo un profesor tutor de prácticas 17 Prácticas: su evaluación Enunciados de prácticas: Se publicarán en Moodle Cada enunciado fijará una fecha límite de entrega para todos los alumnos Habrá seguimiento de las prácticas presentadas (1 a 4). Se calificarán con una nota cuantitativa de 0 a 10. Deberán entregarse todas las prácticas (1 a 4) La nota tendrá en cuenta: el funcionamiento de los programas según especificaciones, la calidad de su diseño y su presentación, la adecuada aplicación de los métodos de resolución, el cumplimiento de fechas de entrega y la capacidad de los dos integrantes del equipo para explicar y justificar el diseño realizado ENTREVISTA CON TUTOR 18 Evaluación global Examen escrito (70% de la nota final): Problemas de programación, preguntas conceptuales, resolver ejercicios. Examen sin apuntes Es necesaria una calificación mínima de 4.0 puntos para aprobar la asignatura Examen práctico de programación en laboratorio individual (30% de la nota final): Ejercicios de programación similares a los realizados en prácticas o en clase. Examen sin apuntes, ni código de prácticas, etc. Es necesaria una calificación mínima de 5.0 puntos en el examen práctico para aprobar la asignatura. Estarán exentos de este examen quienes obtengan en sus prácticas una nota final de mínimo 5.0 Su nota de examen práctico será la obtenida en sus prácticas, excepto si se presentan al examen práctico, en cuyo caso prevalecerá la nota obtenida en el examen individual 19 Evaluación global si (nota_exam_escrito>= 4.0) AND (nota_exam_práctico>= 5.0) entonces {la nota final es la suma ponderada de las partes:} nota_final:= nota_exam_escrito* nota_exam_práctico*0.30 sino {Suspenso seguro, no se alcanzan los mínimos} si (nota_exam_escrito< 4.0) entonces nota_final:= nota_exam_escrito sino nota_final:= mín(nota_exam_práctico, nota_exam_escrito*0.7+nota_exam_práctico*0.3) fsi fsi El plagio total o parcial en cualquiera de las prácticas o exámenes supondrá el suspenso de la asignatura. Ejemplo del lenguaje algorítmico que usaremos en la asignatura Las calificaciones obtenidas en los exámenes en primera convocatoria (escrito o laboratorio), se guardan para la siguiente convocatoria del mismo curso académico 20

6 Trabajo del estudiante La dedicación del estudiante para alcanzar los resultados de aprendizaje en esta asignatura se estima en 157 horas, de trabajo y estudio efectivo, en promedio distribuidas del siguiente modo: 49 horas de actividades presenciales: clases teóricas, de problemas, prácticas en laboratorio y entrevistas 41 horas de trabajo de programación en equipos de 2 personas para desarrollar los programas propuestos en las prácticas de laboratorio 61 horas de trabajo personal efectivo: estudio de apuntes y textos, resolución de problemas, preparación de clases y prácticas, desarrollo de programas 6 horas de los exámenes finales de teoría y de prácticas en laboratorio Preguntas 21 22

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