Programa Docente de 21714014 - ANÁLISIS DE ALGORITMOS Y ESTRUCTURAS DE DATOS

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Créd. teoría:

Créd. práctica:

Créd. ECTS:

Tipo Asignatura:

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Matric. 2023-24:

Matric. 2024-25:

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Requisitos Previos

Para poder cursar con razonables posibilidades de éxito esta asignatura es requisito haber superado, en primer lugar las dos asignaturas de programación de primer curso (Introducción a la Programación y Metodología de la Programación), y en segundo lugar, en particular para el temario asociado a Análisis de Algoritmos, es requisito tener superadas las asignaturas de matemáticas (Cálculo, Estadística y Matemática Discreta).

Cualquier matrícula efectuada que incumpla estos requisitos obviamente es responsabilidad exclusiva del estudiante.

Recomendaciones

Saber aplicar en la práctica la descomposición de problemas, el diseño modular y la abstracción operacional.
Saber especificar de manera informal los algoritmos mediante precondiciones y postcondiciones.
Ser capaz de definir algoritmos de una manera correcta mediante el uso de estructuras de control, bucles, sentencias condicionales, etc. según convenga a la finalidad, eficiencia y claridad del código.
Conocer los mecanismos de transferencia de parámetros y utilizarlos correctamente.
Conocer y usar correctamente los tipos de datos básicos que ofrecen los lenguajes de programación y especialmente, los tipos estructurados: cadenas de caracteres, vectores, matrices, registros y ficheros.
Dominar el uso de punteros y la gestión dinámica de memoria.
Ser capaz de implementar, en un lenguaje de programación de alto nivel, programas de pequeño y mediano tamaño haciendo uso de la descomposición modular del software.
Saber elegir y diseñar adecuadamente casos de prueba para los programas y funciones implementados.
Distinguir y saber resolver sumas aritméticas y geométricas. Reconocer otras sumas notables: la armónica y la expresión del número e mediante serie de potencias.
Conocer las nociones básicas de combinatoria (combinaciones y permutaciones) y los rudimentos de la probabilidad discreta: variable aleatoria discreta, noción de probabilidad, hipótesis de equiprobabilidad.
Saber resolver ecuaciones de recurrencia lineales sencillas.

Sería recomendable que el alumno dispusiera de un ordenador personal donde instalarse el compilador de C++ utilizado en las prácticas, con objeto de obtener un mejor aprovechamiento de los contenidos impartidos en la asignatura.

Los alumnos deben comprobar periódicamente el estado del curso en el campus virtual, donde se publicarán con la debida antelación diversos materiales docentes, convocatorias, calificaciones y, en definitiva, información vital para el seguimiento de la asignatura.

En particular, los alumnos tienen la obligación de conocer las noticias
publicadas a través del tablón de anuncios virtual del curso, cuyos mensajes sustituyen a los que tradicionalmente se colocaban en un tablón físico y que se consideran la fuente oficial de comunicación de la asignatura.

Los alumnos son responsables de proteger sus ficheros y datos personales,
incluyendo sus contraseñas de acceso al correo electrónico y al campus
virtual.

Documento	Primer Apellido	Segundo Apellido	Nombre	Categoria
12370109	ALONSO	DE LA HUERTA	JOSÉ ANTONIO	PROFESOR TITULAR ESCUELA UNIVERSITARIA
24230778W	ARGUDO	ARGUDO	JOSÉ FIDEL	TEU
24233198	GARCÍA	HORCAJADAS	Mª TERESA	TEU
31239816C	ROMÁN	ÁLVAREZ-OSSORIO	JESÚS	CONTRATADO T.P.
26481765W	SANCHEZ-ROSELLY	NAVARRO	ALFREDO	PROFESOR/A TITULAR DE UNIVERSIDAD

Id. Compentencia	Orden	ID	Resultado formación y aprendizaje	Competencia
57146	4	SOS2	SOS2 - Competencia en la utilización sostenible de recursos y en la prevención de impactos negativos sobre el medio natural y social.	COMPETENCIA TRANSVERSAL
19288	2	CG09	Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad. Capacidad para saber comunicar y transmitir los conocimientos, habilidades y destrezas de la profesión de Ingeniero Técnico en Informática.	COMPETENCIA GENERAL
19303	2	CG08	Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.	COMPETENCIA GENERAL
19348	3	C06	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	COMPETENCIA ESPECÍFICA
19349	3	C07	Conocimiento, diseño y utilización de forma eficiente los tipos y estructuras de datos más adecuados a la resolución de un problema.	COMPETENCIA ESPECÍFICA
19350	3	C08	Capacidad para analizar, diseñar, construir y mantener aplicaciones de forma robusta, segura y eficiente, eligiendo el paradigma y los lenguajes de programación más adecuados	COMPETENCIA ESPECÍFICA
33115	2	CB1	Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio	COMPETENCIA GENERAL
33118	2	CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	COMPETENCIA GENERAL
33119	2	CB5	Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía	COMPETENCIA GENERAL

ID/ Orden	Resultado
1	Analizar empíricamente la complejidad temporal de los algoritmos.
2	Analizar formalmente la complejidad de algoritmos elementales.
3	Comparar algoritmos según su complejidad asintótica y otros criterios relevantes.
4	Contrastar los resultados empíricos con los teóricos.
5	Desarrollar programas, basándose en tipos abstractos de datos, de forma independiente de la implementación de éstos.
6	Distinguir la complejidad de los problemas, algoritmos y programas.
7	Organizar un determinado volumen de datos de la forma más racional posible en función de los requisitos del problema a resolver.
8	Programar algoritmos en el laboratorio siguiendo el paradigma de la programación genérica.
9	Relacionar la eficiencia de los programas con la de sus algoritmos.
10	Resolver problemas utilizando los TAD mas apropiados.
11	Ser capaz de implementar de diferentes formas una especificación de software dada. El alumno debe saber escoger entre diferentes implementaciones alternativas de una abstracción de datos, y razonar sobre la solución escogida en función de los recursos necesarios (tiempo de ejecución, espacio requerido, etc.).

Tipo actividad formativa	Código	Descripción	Horas	Detalle
1	01	Teoría	24	Las clases teóricas se basarán fundamentalmente en las explicaciones del profesor sobre el temario, así como en la realización de ejercicios prácticos asociados al mismo.
2	02	Prácticas, seminarios y problemas	12	Se incentivará la participación activa del alumnado en las clases, realizando en grupos tanto, desarrollos de especificaciones e implementaciones de TAD, como resolución de problemas de análisis de algoritmos, provocando el profesor un debate abierto sobre cada uno de los temas que se traten, motivando a los alumnos para que propongan soluciones alternativas a los problemas planteados y su posterior discusión.
3	03	Prácticas de informática	24	En las clases prácticas se proporcionará al alumno guiones de prácticas en los que se incluirán cuestiones teóricas y una serie de problemas de programación, que se resolverán empleando un lenguaje de programación orientada a objetos. los alumnos asistirán a clase con dichos guiones, que los tendrán disponibles en el campus virtual con suficiente antelación, y con los problemas planteados, de forma que en clase se discutirá en grupo la resolución de dichos problemas y el profesor explicará aquéllos problemas que plantean mayor dificultad, finalmente, cada alumno resolverá los problemas del guión con la supervisión del profesor.
10	10	Actividades formativas no presenciales	86,00	Estas actividades se corresponden con las horas de trabajo personal del alumno, incluyendo las horas de estudio de los contenidos teóricos y prácticos de la asignatura, así como la realización de problemas y trabajos propuestos.
12	12	Actividades de evaluación	4,00	Examen final de la asignatura.

ID/ Orden	Tarea / Actividad	Medios, Técnicas e Instrumentos	Ponderación
1	Pruebas de evaluación de resultados de actividades de aprendizaje.	Rúbricas	10 %
2	Pruebas escritas	Exámenes escritos teórico-prácticos	90 %

ID/ Orden	Temario	Descripción
1	1. Órdenes asintóticos. 1.1. Órdenes asintóticos. 1.2. Interpretación gráfica. 1.3. Jerarquía de complejidad. 1.4. Operaciones asintóticas.
2	2. Análisis de la complejidad de los algoritmos. 2.1. Tiempo y espacio algorítmicos. 2.2. Enfoques en el análisis de los algoritmos. 2.3. Peor caso, mejor caso y caso promedio. 2.4. Análisis de las estructuras de control. 2.5. Ejemplo: algoritmos elementales.
3	3. Algunos algoritmos clásicos y su análisis. 3.1. Búsqueda secuencial 3.2. Métodos directos de ordenación.
4	4. Tipos abstractos de datos. 4.1. Conceptos, terminología y ejemplos. 4.2. Tipos abstractos de datos. 4.3. Modularidad. 4.4. Uso de TAD. 4.5. Ejemplo: Especificación e implementación del TAD Número Racional. 4.6. Ejemplo: Uso del TAD Número Racional.
5	5. Pilas. 5.1. Concepto de pila. 5.2. Especificación de operaciones. 5.3. Diferentes representaciones del TAD pila.
6	6. Colas. 6.1. Concepto de cola. 6.2. Especificación de operaciones. 6.3. Diferentes representaciones del TAD cola.
7	7. Listas. 7.1. Concepto de lista. 7.2. Especificación de operaciones. 7.3. Diferentes representaciones del TAD lista. 7.4. Otras estructuras enlazadas. 7.4.1. Listas con cabecera. 7.4.2. Listas doblemente enlazadas. 7.5. TAD lista circular.

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