Código: ISC-213 Estructuras de Datos y Algoritmos Año/Período: 2/3. Régimen: Horas de clase Área a la que pertenece: Teoría Computacional

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Martín Márquez Vega
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1 PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA MADRE Y MAESTRA FACULTAD DE CIENCIAS DE LA INGENIERIA DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA EN SISTEMAS Y COMPUTACIÓN PROGRAMA DE ASIGNATURA Asignatura: Código: ISC-213 Estructuras de Datos y Algoritmos Año/Período: 2/3 Régimen: Horas de clase Área a la que pertenece: Teoría Computacional Teóricas Prácticas Total General Resumen Total Resumen Total Horas Créditos Horas % Total Materia Horas % Total Materia 42 60% 28 40% 70 4 DESCRIPCIÓN GENERAL Desde antes de las computadoras, existían las estructuras de datos y los algoritmos. Ahora, en un mundo apoyado en sistemas computacionales, hay muchas más estructuras de datos y algoritmos, fundamentando el campo de las ciencias computacionales. Esta asignatura pretende brindar un estudio y tratamiento de los algoritmos y estructuras de datos como tecnologías. Se estudia una amplia ventana de algoritmos y estructuras de datos con el fin de conocer sus características fundamentales, así como sus implementaciones en lenguajes de programación reales y sus modelos matemáticos relacionados con la eficiencia en términos de tiempo y espacio. Se presentan distintos problemas reales de naturaleza algorítmica donde los estudiantes deben de proveer soluciones creativas basadas en la efectiva elección de las estructuras de datos y algoritmos más apropiados para las mismas tomando en cuenta restricciones de tiempo y espacio. OBJETIVOS Objetivos Generales: Al finalizar el curso, los estudiantes serán capaces de: 1. Demostrar familiaridad con las estructuras de datos y algoritmos comúnmente conocidos. 2. Analizar el rendimiento asintótico promedio y de peor caso de algoritmos. 3. Sintetizar estructuras de datos y algoritmos en situaciones de ingeniería común 4. Aplicar tópicos de matemáticas discretas a problemas de ingeniería En adición, esta asignatura aporta a satisfacer el objetivo del plan de estudios relacionado con el entendimiento sólido de la teoría computacional y las matemáticas fundamentales.

Horas % Total Materia Horas % Total Materia 42 60% 28 40% 70 4 DESCRIPCIÓN GENERAL Desde antes de las computadoras, existían las estructuras de datos y los algoritmos.

2 Objetivos Específicos: Al finalizar el curso, los estudiantes serán capaces de: 1. Reconocer las estructuras de datos fundamentales 2. Describir las características de las distintas estructuras de datos 3. Seleccionar una estructura de datos para algún problema de la vida real basándose en la complejidad computacional de sus operaciones, así como en otras restricciones establecidas de espacio y tiempo 4. Demostrar la corrección de distintos algoritmos utilizando pruebas inductivas e invariantes de bucle 5. Desarrollar algoritmos clásicos sobre grafos y de combinatoria INTERRELACIÓN CON OTRAS ASIGNATURAS Prerrequisitos: ISC-212 (Programación I) Asignaturas que debe cursado: MAT-111 II-221-T PROFESORADO Profesor responsable: Claustro de profesores: Roberto Abreu Felipe Núñez Raúl Roa Carlos Camacho METODOLOGÍA El curso se imparte principalmente a través de cátedras, debates y exposiciones indicadas por el profesor. Las presentaciones relacionadas con las cátedras serán publicadas en un enlace WWW provisto por el profesor el primer día de clases. La metodología de aprendizaje es una mezcla entre el aprendizaje basado en problemas y el aprendizaje tradicional, con más peso en el primero. Los estudiantes, protagonistas de su propio aprendizaje, deben por tanto responder activamente a las distintas evaluaciones teóricas y prácticas establecidas por el profesor. Las evaluaciones prácticas vienen en la forma de asignaciones de programación que reflejan situaciones de la vida real. Se exhorta a los estudiantes trabajar en pares. Cada par tiene un día extra para entregar cada evaluación sin penalidad alguna. Cada día adicional tendrá una penalidad de un 50% sobre el total máximo actual, hasta el cuarto día. Por ejemplo, si una asignación de 20 puntos se entrega 4 días luego de la fecha establecida, el puntaje máximo obtenido en función de los días es el siguiente: o El primer día adicional no cuenta para la penalidad. o El segundo pierde (20)(0.5) = 10 puntos para un máximo de 10 puntos. o El tercero pierde (10) * (0.5) = 5 puntos, para un máximo de 5 puntos. o El cuarto pierde (5) * (0.5) = 3, para un máximo de 2 puntos.

Seleccionar una estructura de datos para algún problema de la vida real basándose en la complejidad computacional de sus operaciones, así como en otras restricciones establecidas de espacio y tiempo

3 o A partir del quinto día no obtiene puntos. LOGROS El egresado de la asignatura posee una profunda base de los fundamentos de la teoría de algoritmos y estructuras de datos. Al finalizar la asignatura, los estudiantes serán capaces de estudiar rigurosamente las necesidades de tiempo y espacio para la solución de un problema, y seleccionar las estructuras de datos y algoritmos más apropiados para la situación. Competencias logradas: - Capacidad de análisis y síntesis. - Capacidad de organización y planificación. - Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica. - Capacidad para trabajar en equipo. - Habilidad para trabajar de forma autónoma. - Capacidad para diseñar y debatir diferentes soluciones de un mismo problema. CONTENIDO DE LA TEORÍA 1. Fundamentos a. El Rol de los Algoritmos en la Computación b. Crecimiento de Funciones c. Estructuras de Datos i. Estructuras de Datos Básicas 2. Análisis Asintótico de Algoritmos 3. Divide y Vencerás a. Recurrencias y Análisis Asintótico de Algoritmos D&V b. Merge-Sort c. Quicksort 4. Árboles a. Árboles Binarios de Búsqueda (BST) b. BSTs Auto-Balanceados: Árboles Rojo-Negro c. Árboles B 5. Tablas de Hash a. Fundamentos: Diccionarios y Tablas de Acceso Directo. b. Funciones de Hash c. Manejo de Colisiones i. Encadenamiento por Separado ii. Prueba Lineal iii. Prueba Cuadrática iv. Hashing Doble 6. Elementos de Programación Dinámica a. El Principio de la Optimalidad y Problemas Solapados b. Memoización c. Acercamientos Top-Down y Bottom-Up 7. Elementos de Algoritmos Voraces 8. Teoría de Grafos a. Representación de Grafos en Computadoras b. Búsquedas por Anchura y Profundidad

algoritmos más apropiados para la situación. Competencias logradas: - Capacidad de análisis y síntesis. - Capacidad de organización y planificación.

4 c. Ordenamiento Topológico y Conectividad d. Árboles de Expansiones Mínimas e. Caminos Más Cortos GUIA DE LAS PRÁCTICAS Se utilizarán prácticas de programación como herramientas de control de aprendizaje. Durante todo el período, los estudiantes serán expuestos a problemas de naturaleza algorítmica y de la vida real, y se espera que los estudiantes provean soluciones creativas empleando las estructuras de datos y los algoritmos apropiados para cada problema. La eficiencia en el uso de los recursos del computador es por lo tanto el indicador mayoritario de la calidad de las soluciones. Las soluciones que resuelvan correctamente un problema, pero que lo hagan de una manera ineficiente, serán altamente penalizadas. EVALUACIÓN Normas de evaluación: La asignatura se compone de un componente teórico y practica las cuales estarán entre lazadas, de la siguiente forma: CF= 40% Promedio Final Teoría Sin Examen Final + 40% Promedio Final Laboratorio Sin Examen Final + 20% Examen Final. Guía de evaluación(teoría): Porcentajes Asignados: Tareas 20% 1er Parcial 25% ----> Fecha: 09/02/2013 2do Parcial 25% ---> Fecha: 09/03/2013 Final 30% Para garantizar el aprendizaje activo y el espíritu de investigación, se asignarán problemas semanales y se recolectarán las soluciones a principio de cada clase. Estos problemas están relacionados con las matemáticas discretas, los algoritmos, estructuras de datos y sus implementaciones en sistemas de computación reales. Guía de evaluación (Laboratorio): Porcentajes Asignados: Prácticas 40% Quices 40% Final 20% Las prácticas y los quices serán asignados y evaluados cada 2 semanas. Para ver el formato de las prácticas y tareas, ver la guía de documentos entregados.

Durante todo el período, los estudiantes serán expuestos a problemas de naturaleza algorítmica y de la vida real, y se espera que los estudiantes provean soluciones creativas empleando las

5 BIBLIOGRAFÍA Biblioteca Internet Bibliografía Básica: Introduction to Algorithms / Cormen et al. (Cambridge: MIT Press, 3ra ed. 2009) The Algorithm Design Manual / Skiena. (New York: Springer, 2da ed. 2010) Bibliografía de Prácticas: Introduction to Algorithms / Cormen et al. (Cambridge: MIT Press, 3ra ed. 2009) Programming Challenges / Skiena et al. (New York: Springer, 2003) From Baylor to Baylor, ACM-ICPC World Finals. (Competitive Learning Institute, 2009) Project Euler, de: Sphere Online Judge, de: Caribbean Online Judge, de: Bibliografía Complementaria:

(Cambridge: MIT Press, 3ra ed. 2009) Programming Challenges / Skiena et al.

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