Guía Docente 2018/2019

Transcripción

1 Guía Docente 2018/2019 Algoritmia Algorithmics Grado en Ingeniería Informática Presencial Universidad Católica San Antonio de Murcia - Tlf: (+34) info@ucam.edu -

2 Algoritmia Índice Algoritmia... 3 Breve descripción de la asignatura... 3 Requisitos Previos... 3 Objetivos... 3 Competencias y resultados de aprendizaje... 4 Metodología... 5 Temario... 6 Relación con otras asignaturas del plan de estudios... 8 Sistema de evaluación... 8 Bibliografía y fuentes de referencia... 9 Web relacionadas Recomendaciones para el estudio Material didáctico Tutorías

3 Algoritmia Módulo: Común de la Rama de Informática. Materia: Programación Carácter: Obligatoria Nº de créditos: 4,5 Unidad Temporal: 2º curso 1 er Semestre Profesor de la asignatura: Andrés Muñoz Ortega amunoz@ucam.edu Horario de atención a los alumnos/as: Lunes de 13:00 a 14:00 (Fuera de ese horario se puede solicitar cita vía correo electrónico indicado en la línea anterior) Profesor coordinador de curso: Andrés Bueno Crespo Profesor coordinador de módulo: Andrés Muñoz Ortega Breve descripción de la asignatura La asignatura de Algoritmia se basa fundamentalmente en explicar los conocimientos teóricos necesarios para cualquier tipo de programación informática. Con estos conocimientos, el alumno tendrá las herramientas necesarias para encontrar soluciones a diferentes tipos de problemas mediante programación software. En particular, se estudiarán algoritmos de recorrido de estructura de datos lineales y no lineales, algoritmos de clasificación y búsqueda, y técnicas de backtracking y hashing. Brief Description This subject is fundamentally based on explaining and understanding the theoretical concepts needed to develop any kind of programming in informatics. With these concepts, the student will have the fundamental tools to develop software solutions to different types of problem. In particular, the following concepts will be studied: Scanning of linear and non-linear data structures, Search and classification algorithms, backtracking and hashing. Requisitos Previos Son requisitos necesarios los conocimientos impartidos en las asignaturas de Fundamentos de Programación I y II Objetivos Los objetivos específicos de la asignatura son: 1. Que el alumno comprenda el esquema de funcionamiento de los algoritmos más importantes de clasificación, búsqueda, backtracking y hashing. 3

4 2. Que el alumno sea capaz de aplicar soluciones óptimas para la resolución de problemas utilizando algoritmos adecuados 3. Que el alumno sepa desarrollar aplicaciones informáticas aplicando el algoritmo correcto para un problema, es decir, que sea capaz de seleccionar un algoritmo de búsqueda, clasificación, backtracking o hashing, dependiendo del problema a resolver 4. Que el alumno sea capaz de detectar las importantes diferencias que se pueden obtener, en términos de rendimiento temporal, entre algoritmos aparentemente equivalentes en cuanto a su resultado. Competencias y resultados de aprendizaje Competencias transversales T1 - Capacidad de análisis y síntesis. T3 - Capacidad de gestión de la información. T4 - Resolución de problemas. T5 - Toma de decisiones. T6 - Trabajo en equipo. T11 - Razonamiento crítico. T14 - Aprendizaje autónomo. T15 - Adaptación a nuevas situaciones. T16 - Creatividad e innovación. T21 - Capacidad de reflexión. T22 - Comprender los puntos principales de textos claros y en lengua estándar si tratan sobre cuestiones relacionadas con el ámbito de estudio Competencias específicas C6 - Conocimiento y aplicación de los procedimientos algorítmicos básicos de las tecnologías informáticas para diseñar soluciones a problemas, analizando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos. C7 - Conocimiento, diseño y utilización de forma eficiente los tipos y estructuras de datos más adecuados a la resolución de un problema. 4

5 C8 - Capacidad para analizar, diseñar, construir y mantener aplicaciones de forma robusta, segura y eficiente, eligiendo el paradigma y los lenguajes de programación más adecuados. Resultados de aprendizaje RA Reproducir el esquema de funcionamiento de los algoritmos más importantes de clasificación, búsqueda y backtracking. RA Aplicar soluciones óptimas para la resolución de problemas utilizando estructuras de datos coherentes y algoritmos adecuados. RA Comparar diferentes soluciones algorítmicas atendiendo a criterios de eficiencia. RA Desarrollar aplicaciones informáticas aplicando el algoritmo correcto para un problema concreto. Metodología Metodología Horas Horas de trabajo presencial Horas de trabajo no presencial Exposición teórica 19,4 Grupos de discusión, seminarios 18 Evaluación 3,6 45 horas (40 %) Tutoría 4 Estudio personal 26,2 Lecturas recomendadas y búsqueda de información 5,9 67,5 horas (60 %) Realización de ejercicios, presentaciones, trabajos y 30,4 casos prácticos Actividades de aprendizaje 5,1 virtual TOTAL 112, ,5 5

6 Temario Programa de la enseñanza teórica Tema 1. Algoritmos de búsqueda. 1. Búsqueda lineal 2. Búsqueda binaria 3. Búsqueda en árboles binarios balanceados (AVL) 4. Búsqueda de patrones (Fuerza bruta, KMP, BM) Tema 2. Algoritmos de clasificación y ordenación. 1. Algoritmo de la burbuja 2. Algoritmo de inserción 3. Algoritmo de selección 4. Algoritmo Shell Short 5. Algoritmo Bucket Sort 6. Algoritmo Quick Sort 7. Algoritmo de mezcla directa 8. Algoritmo de mezcla natural Tema 3. Backtracking: Algoritmos de vuelta atrás. 1. Concepto de backtracking 2. Programación con backtracking 3. Ejemplos de algoritmos de backtracking 4. Optimización: Branch and bound Tema 4. Métodos de almacenamiento y búsqueda mediante cálculo de dirección basado en clave (hashing). 1. Introducción 6

7 2. Colisiones y alternativas para su solución 3. Borrado de elementos en tablas hash 4. Reordenamiento en tablas hash 5. Eficiencia de algoritmos hash Programa de la enseñanza práctica Práctica 1. Algoritmos de búsqueda La práctica consistirá en implementar algoritmos de búsqueda lineales y binarios, así como implementación del algoritmo de búsqueda de patrones de fuerza bruta. También se deberá explicar los algoritmos de búsqueda de patrones KMP y BM a partir del código proporcionado por el profesor. Por último se realizará un estudio comparativo de la eficiencia de los algoritmos de búsqueda de patrones estudiados en el correspondiente tema teórico. Práctica 2. Algoritmos de clasificación y ordenación La práctica consistirá en implementar diversos algoritmos de clasificación y ordenación vistos en el correspondiente tema teórico y aplicar una serie de benchmarks a estos algoritmos con la finalidad de realizar un estudio comparativo que justifique los diferentes niveles de eficiencia obtenidos con cada algoritmo. Práctica 3. Backtracking La práctica consistirá en varios problemas de aplicación real en comercios, procesos industriales, juegos, etc., que deben resolverse por el método de backtracking. Se estudiará la eficiencia de esos algoritmos y posibles mejores mediante la técnica de Branch and Bound. Práctica 4. Hashing La práctica consistirá en diseñar, implementar y utilizar diferentes estructuras y técnicas hash para el almacenamiento de una base de datos de clientes. Se realizará un estudio comparativo de las diferentes estructuras y técnicas utilizadas para justificar los diferentes niveles de eficiencia obtenidos. Se podrá consultar información adicional sobre puntuación, fechas de entrega, enunciado, etc. en el documento de Normativa de prácticas que se pondrá a disposición de los alumnos en el Campus Virtual. 7

8 Relación con otras asignaturas del plan de estudios Fundamentos de programación (I y II) y Cálculo Sistema de evaluación Convocatoria de Febrero/Junio/Septiembre: - Primera prueba parcial: 30% del total de la nota. - Temas 1 y 2 - Prueba final: 30% del total de la nota. - Temas 3 y 4 - Evaluación de prácticas y problemas: 40% del total de la nota. El profesor se reserva el derecho de mantener una entrevista personal con el alumno para comprobar la autoridad de las prácticas. Una inadecuada defensa de las prácticas supondrá el suspenso de esta parte de la asignatura. El alumno superará la asignatura cuando la media ponderada sea igual o superior a 5 puntos y tenga una nota de, al menos, 4 puntos en todas las partes que componen el sistema de evaluación cuya ponderación global sea igual o superior al 20%. Si el alumno tiene menos de un 4 en alguna de las partes cuya ponderación sea igual o superior al 20%, la asignatura estará suspensa y deberá recuperar esa/s parte/s en la siguiente convocatoria dentro del mismo curso académico. La/s parte/s superada/s en convocatorias oficiales (Febrero/Junio) se guardarán para las sucesivas convocatorias que se celebren en el mismo curso académico. En caso de que no se supere la asignatura en la Convocatoria de Septiembre, no contarán las partes aprobadas para sucesivos cursos académicos. El sistema de calificaciones (RD 1.125/2003. de 5 de septiembre) será el siguiente: 0-4,9 Suspenso (SS) 5,0-6,9 Aprobado (AP) 7,0-8,9 Notable (NT) 9,0-10 Sobresaliente (SB) La mención de matrícula de honor podrá ser otorgada a alumnos que hayan obtenido una calificación igual o superior a 9,0. Su número no podrá exceder del 5% de los alumnos matriculados en una materia en el correspondiente curso académico, salvo que el número de alumnos matriculados sea inferior a 20, en cuyo caso se podrá conceder una sola matrícula de honor. 8

9 Bibliografía y fuentes de referencia Bibliografía básica Joyanes Aguilar, L. C. Algoritmos, Programación y Estructura de Datos. 2ºEd. McGraw-Hill Interamericana, Serie Schaum (accesible mediante la plataforma a través de un ordenador con IP de la UCAM o a través de cualquier navegador desde Más información en Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. Introduction to Algorithms. The MIT Press, 3 edition, 2009 ((accesible mediante la plataforma BUSCAM través de un ordenador con IP de la UCAM o a través de cualquier navegador desde Más información en Bisbal Riera, J. Manual de algorítmica: Recursividad, complejidad y diseño de algoritmos. Editorial UOC, 2009 ((accesible mediante la plataforma e-libro través de un ordenador con IP de la UCAM o a través de cualquier navegador desde Más información en M. Rodríguez Artalejo, P. A. González Calero, M. A. Gómez Martín. Estructuras de datos. Un enfoque moderno. Editorial Complutense, (accesible mediante la plataforma e-libro través de un ordenador con IP de la UCAM o a través de cualquier navegador desde Más información en Gottfried, Byron S., Programación en C, Serie Schaum, 2º Edición, McGraw-Hill, 2013 (accesible mediante la plataforma a través de un ordenador con IP de la UCAM o a través de cualquier navegador desde Más información en Bibliografía complementaria Hernández Berlinches, R. Problemas de estructuras de datos y algoritmos. 1ª Edición. Editorial Universitaria Ramón Areces, Joyanes Aguilar, L., Zahonero Martínez, I. Programación en C. Metodología, algoritmos y estructuras de datos. 2º Edición. McGraw-Hill, 2005 (accesible mediante la plataforma a través de un ordenador con IP de la UCAM o a través de cualquier navegador desde Más información en Schildt, H., C. Manual de Referencia. 4ª Edición, McGraw-Hill, 2004 Nakamura, C., Adriana, M. Diseño de algoritmos y su codificación en C. 1ª Edición, McGraw-Hill, 2011 García Carballería, F. Problemas resueltos de programación en C. Paraninfo,

10 Wirth, N. Algoritmos y Estructuras de Datos. Prentice Hall, Aho, A.V., Hopcroft, J.E., Ullman, J.D. Estructuras de Datos y Algoritmos. Addison-Wesley, Web relacionadas DevC++: IDE y compilador de C para Windows: CodeBlocks: IDE y compilador de C para Windows/Linux: ACM-ICPC: Concurso internacional de programación de algoritmos: AlgorithmStudy: Proyecto de estudio de algoritmos: IngeBook: Plataforma de libros on-line gratuitos: Accesible a través de un ordenador con IP de la UCAM o a través de cualquier navegador desde Más información en Recomendaciones para el estudio La asignatura es eminentemente práctica y se centra en la capacidad de resolver problemas y razonamiento crítico del alumno. Por tanto, se recomienda al alumno que siga al día los boletines de prácticas y ejercicios de programación propuestos para cada tema de manera que se refuercen los contenidos teóricos, ya que estos ejercicios prácticos están orientados a que el alumno se plantee las ideas fundamentales detrás de los algoritmos explicados en clase, así como entender y experimentar cómo se obtienen os tiempos de ejecución calculados teóricamente, las posibles mejoras sobre papel de los algoritmos dados, etc. Aunque los temas de la asignatura pueden estudiarse por separado, el incremento de la dificultad planteado en el curso hace recomendable que el alumno lleve un seguimiento continuo de la asignatura, y no pase a estudiar un tema hasta haber comprendido y controlado los algoritmos e ideas fundamentales detrás de éstos incluidos en cada tema. Material didáctico Además de la bibliografía recomendada, en el apartado de Recursos del Campus Virtual se proporcionará al alumno el material didáctico necesario organizado en carpetas por temas para el seguimiento de la asignatura que consistirá en: Apuntes sobre cada uno de los temas tratados. Enlaces a páginas Web donde aumentar la información sobre los temas con ejercicios interactivos. Ejercicios para practicar y posteriormente las soluciones a los mismos. Ejercicios de repaso del lenguaje C así como bibliotecas de las estructuras de datos más comunes. 10

11 Presentaciones Polimedia con explicación oral del profesor de los temas más importantes y/o dificultosos Videos guiados con ejercicios resueltos por el profesor a través de la plataforma LiveScribe Para esta asignatura se utilizaran las aulas preparadas con ordenadores y con los programas necesarios para impartir el temario. Es recomendable disponer de un lápiz de memoria para guardar los ejercicios propuestos y resueltos. Aplicaciones Se recomienda utilizar alguno de los dos IDEs (DevC++ / CodeBlocks) indicados en la sección Web Relacionadas para desarrollar y compilar los programas en C que se pedirán en los boletines de prácticas. El alumno puede utilizar cualquier otro software para realizar las prácticas en C, pero debe asegurarse que las aplicaciones realizadas compilan y se ejecutan correctamente en al menos uno de estos dos IDEs mencionados. Tutorías Breve descripción Además de las tutorías presenciales con el profesor en el Departamento, a través del campus virtual se van a establecer diferentes mecanismos de tutorización, soportados por las distintas herramientas disponibles: Foros: Sirven para promover la interacción entre todos los participantes en la asignatura. Se establecerá un tema en el foro por cada tema de la asignatura más un tema específico para prácticas y otro tema para cuestiones generales relacionadas con la asignatura. Mensajes privados y/o correo electrónico: Toda la comunicación directa con el profesor puede realizarse mediante estas herramientas. Preferiblemente correo electrónico. Se realizará diariamente, con un compromiso de respuesta en menos de 48 horas lectivas desde la recepción del mismo. Teléfono: En las horas de tutorías el profesor atenderá a los alumnos por éste método, fuera de ese horario también será posible contactar con el profesor por teléfono previa petición. 11