M0.506 Estructura de datos y algoritmos oct 14 feb 15 Créditos: 5.0
Profesor responsable de la asignatura
Robert Clarisó Viladrosa
Consultores Víctor Sánchez Anguix
Índice
Presentación Descripción
La asignatura en el conjunto del plan de estudios Campos profesionales en que se proyecta Conocimientos previos
Información previa a la matrícula Objetivos y competencias
Contenidos Recursos
Consulta de los materiales de que dispone la asignatura Materiales y herramientas de apoyo
Bibliografía y fuentes de información Metodología
Evaluación
Consulta del modelo de evaluación Evaluación continua
Evaluación final Feedback Fechas clave
Presentación
Descripción
A la hora de diseñar un programa suele ser muy importante su eficiencia, es decir, que consuma la menor cantidad de recursos para llevar a cabo su cometido. Así pues nos interesa minimizar el tiempo de cálculo, el espacio de memoria para almacenar los datos, el número de mensajes que deben enviarse a través de la red, la cantidad de energía que consumida, etc.
● Las estructuras de datos se centran en cómo gestionar la información: son estrategias para organizar los datos de forma que se reduzca el tiempo de acceso y manipulación, así como el espacio de almacenamiento necesario.
● Los esquemas algorítmos se centran en el proceso de cálculo: son patrones generales que describen los pasos necesarios para alcanzar una solución y que deben particularizarse para el problema concreto a resolver.
Esta asignatura presenta los conceptos sobre estructuras de datos y algorítmica necesarios para realizar actividades de investigación. En particular, la asignatura revisa conceptos fundamentales de complejidad algorítmica (coste espacial y temporal, cálculo del coste de un algoritmo, órdenes de magnitud usuales) así como conceptos básicos de estructuras de datos (tipos abstractos de datos, gestión de apuntadores y memoria, etc). A partir de esta base, la asignatura profundiza en estructuras de datos frecuentas (pilas, colas, listas, árboles, heaps, tablas de hash) y presenta una introducción a algoritmos sobre grafos (recorridos, caminos mínimos, árboles generadores, etc.).
La asignatura en el conjunto del plan de estudios
Estructuras de datos y algoritmos es una asignatura optativa del Máster Interuniversitario en Ingeniería Computacional y Matemática.
Los conocimientos adquiridos en esta asignatura serán de utilidad en el desarrollo de prácticas en otras asignaturas del Máster. En particular, se recomienda cursar esta asignatura antes de cursar Optimización combinatoria.
Campos profesionales en que se proyecta
Los conceptos adquiridos en esta asignatura son fundamentales para desarrollar software que utilice de forma eficiente los recursos de cálculo disponibles. Por este motivo, esta asignatura es relevante para cualquier trabajo relacionado con el diseño e implementación de software, especialmente en el campo del I+D o de la matemática aplicada.
Conocimientos previos
Esta asignatura requiere conocimientos básicos de algorítmica: conocer las primitivas básicas de programación (bucles, condicionales, etc.) y comprender algoritmos descritos en pseudocódigo. También se requiere un conocimiento previo del lenguaje de programación orientado a objectos Java suficiente para escribir, ejecutar y testear programas.
Por otro lado, los materiales centrales de la asignatura están en inglés. Por este motivo, se recomienda tener un buen nivel de comprensión lectora de inglés técnico.
Información previa a la matrícula
Antes de cursar esta asignatura, es necesario disponer de conocimientos previos de algorítmica y programación en Java y tener un buen nivel de inglés técnico a nivel de lectura.
Objetivos y competencias
La competencias generales del Máster que se ponen de manifiesto en esta asignatura son:
● Aplicar los métodos matemáticos y computacionales a la resolución de problemas tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación.
● Diseñar, implementar y validar algoritmos utilizando las estructuras más convenientes.
Las competencias específicas de esta asignatura son:
● Conocer el concepto de tipo abstracto de datos y saber definir un tipo abstracto de datos para un problema concreto.
● Conocer los tipos abstractos de datos secuenciales (pilas, colas, listas) y sus operaciones, y saber utilizarlos para resolver problemas.
● Conocer el concepto de complejidad asintótica, saber calcularla para un algoritmo dado y ser capaz de utilizarla para comparar dos algoritmos diferentes desde el punto de vista de su eficiencia.
● Conocer diferentes algoritmos de ordenación, sus ventajas e inconvenientes y saber elegir el más apropiado en un contexto concreto.
● Conocer diferentes estrategias de búsqueda de información (hashing, árboles de búsqueda), sus ventajas e inconvenientes y saber elegir la más apropiada en un contexto concreto.
● Conocer los principales algoritmos sobre grafos, su complejidad y ser capaz de utilizarlos para resolver problemas concretos.
● Ser capaz de elegir la estructura de datos más apropiada para un problema según criterios de eficiencia y justificar argumentadamente la decisión.
Contenidos
La asignatura se estructura en cuatro bloques temáticos:
Bloque temático Contenidos
1. Estructuras de datos secuenciales
Tipos abstractos de datos
Pilas, colas, listas
2. Ordenación (Sorting)
Complejidad asintótica
Algoritmos de ordenación
Colas con prioridad
3. Búsqueda (Searching)
Árboles
Árboles de búsqueda
Tablas de hash
4. Algoritmos sobre grafos
Grafos dirigidos y no dirigidos
Recorridos: DFS, BFS
Caminos mínimos
Árboles generadores
Recursos
Consulta de los materiales de que dispone la asignatura
Material Soporte
Algorithms Libro-manual
Diseño de estructuras de datos PDF
Materiales y herramientas de apoyo
El material central de la asignatura es un libro de referencia en este ámbito: "Algorithms, 4th Edition", de Robert Sedgewick y Kevin Wayne. Tanto por extensión como por profundidad, los contenidos del libro van más allá de lo que se estudiará en la asignatura y os será útil como referencia durante vuestra carrera profesional.
Para guiar el estudio del libro y focalizar los contenidos relevantes del libro dentro de la asignatura, en el aula de la asignatura podréis encontrar guías de estudio semanales de los contenidos a estudiar cada semana con consejos sobre cómo revisar el material del libro.
A modo de material complementario, en el aula de la asignatura podréis encontrar módulos didácticos UOC titulados "Diseño de estructuras de datos". Estos materiales os pueden servir como apoyo para resolver dudas que podáis tener revisando el libro de la asignatura. Sin embargo, estos materiales se centran mucho en cómo están implementadas las estructuras de datos, mientras que en esta asignatura nos centraremos más en saber cómo utilizarlas y los criterios para elegir la más apropiada.
Bibliografía y fuentes de información
Podéis encontrar más información en las siguientes referencias complementarias:
● Cormen, T.H.; Leiserson, C.E.; Rivest, R.L.; Stein, C. (2001). Introduction to Algorithms. Cambridge: MIT Press.
● Skiena, S.S. (1998). The Algorithm Design Manual. Berlin: Springer-Verlag.
● Goodrich, M; Tamassia, R. (2006), Data structures and algorithms in Java (4a ed). John Wiley and Sons.
● Collins, W. J. (2011). Data structures and the Java Collections Framework (3a ed). John Wiley and Sons.
Metodología
El estudio de la asignatura se centra en los módulos didácticos y el material complementario que se proporciona a través del campus virtual. La dedicación que se estima para esta asignatura es de 25 horas por crédito ECTS, es decir, aproximadamente unas nueve horas semanales incluyendo todas las actividades relacionadas con el estudio (lectura de materiales, participación en el foro, resolución de ejercicios, etc.).
continua. En las fechas que figuran en la tabla de Actividades de Evaluación del espacio del aula de Evaluación se enviará una colección de actividades que configurarán la evaluación continua.
Es muy recomendable consultar cualquier duda al profesor de la asignatura (o a los compañeros) a través del foro (lo más recomendable), o bien, a través del buzón personal.
El seguimiento activo de los espacios del aula (tablones, foro, planificación) es de primordial interés, dado que habitualmente se plantean dudas, se dan respuestas y se tratan temas relacionados con la materia de estudio.
Es importante intentar realizar un trabajo constante de estudio de los contenidos dado que esta es la vía habitual de asegurar el éxito para superar la asignatura. En este sentido van las propuestas de distribución temporal de aprendizajes incluidas en este documento y las otras que se puedan dar durante el curso.
Evaluación
Consulta del modelo de evaluación
Esta asignatura sólo puede superarse a partir de la evaluación continua (EC). La nota final de evaluación continua se convierte en la nota final de la asignatura. La fórmula de acreditación de la asignatura es la siguiente: EC.
Opción para superar la asignatura: EC
Final de asignatura: EC
Evaluación continua
La evaluación continua se ha diseñado para facilitar el seguimiento de la asignatura y la asimilación progresiva de las competencias. Está estructurada en cuatro Pruebas de Evaluación Continua (PEC), una por cada bloque temático, con las siguientes características:
Actividad Bloque temáticos Peso orientativo dentro
de la evaluación continua
PEC1 M1 25%
PEC2 M2 25%
PEC3 M3 25%
La nota final de la evaluación continua se determinará en función de las calificaciones parciales obtenidas, la participación del estudiante en el foro y haber demostrado un dominio suficiente en los aspectos fundamentales de la asignatura durante el semestre.
Se considera que un estudiante sigue la evaluación continua cuando hace la entrega de como mínimo el 50% de las Pruebas de Evaluación Continua (PEC) que se proponen. En esta asignatura hay 4 PEC y por lo tanto:
● Si un estudiante no entrega ningún PEC o entrega sólo una, la nota obtenida de la evaluación continua será una N.
● Si un estudiante entrega sólo dos o tres PECs, se hará la media considerando que las PEC no entregadas tienen una D.
● Si el estudiante entrega las cuatro PEC, se hará la media normalmente.
Las fechas de publicación de los enunciados de las pruebas y de entrega de los ejercicios se pueden consultar en el calendario de la asignatura. Tendréis que entregar cada PEC dentro de los plazos establecidos.
El seguimiento correcto de la asignatura os compromete a realizar las actividades de la evaluación continua de manera individual y según las indicaciones que pauta este Plan Docente. En caso de que no sea así, la evaluación continua se os evaluará con una D. En concreto: en caso de extrema similitud entre algún ejercicio de PEC de dos o más estudiantes que desacredite el hecho de haberla realizado individualmente, la nota final de AC será una D para todos ellos. Por otro lado, y siempre a criterio de los Estudios, el incumplimiento de este compromiso, puede suponer que no se os permita superar ninguna otra asignatura mediante evaluación continua ni en el semestre en curso ni en los siguientes.
Evaluación final
Esta asignatura no tiene pruebas finales: sólo puede superarse mediante la evaluación continua. La nota final de la asignatura será directamente la nota de evaluación continua.
Feedback
Podéis dirigir vuestras dudas generales sobre la asignatura (contenidos, evaluación, etc.) al foro del aula. Si tenéis dudas más individuales, los podéis plantear en el buzón personal del consultor.
El consultor también hará un seguimiento personalizado de la evaluación continua, revisarà todas las PEC entregadas y comentará de forma cualitativa a nivel grupal y/o individual la resolución. Estos comentarios os ayudarán a progresar en vuestro aprendizaje y a adquirir el conjunto de las competencias.
Fechas clave
Nombre EnunciadoInicio / Entrega Solución Calificación
PEC1 22/10/2014 12/11/2014 19/11/2014 26/11/2014
PEC2 19/11/2014 03/12/2014 10/12/2014 17/12/2014
PEC3 10/12/2014 08/01/2015 15/01/2015 22/01/2015
PEC4 14/01/2015 05/02/2015 10/02/2015 12/02/2015
U1. Estructuras de datos secuenciales Unidad 15/10/2014 12/11/2014
U2. Ordenación Unidad 12/11/2014 03/12/2014
U3. Búsqueda Unidad 03/12/2014 08/01/2015
