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ESTRUCTURA DE DATOS Y ALGORITMOS

Universidad Autónoma de Madrid Escuela Politécnica Superior Departamento de Ingeniería Informática. ESTRUCTURA DE DATOS Y ALGORITMOS. INGENIERÍA DE TELECOMUNICACIÓN. CURSO 2006/2007. “En toda persona existe el deseo natural de aprender.” “El comienzo es más que la mitad del todo.”

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ESTRUCTURA DE DATOS Y ALGORITMOS

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  1. Universidad Autónoma de Madrid Escuela Politécnica Superior Departamento de Ingeniería Informática ESTRUCTURA DE DATOS Y ALGORITMOS INGENIERÍA DE TELECOMUNICACIÓN CURSO 2006/2007

  2. “En toda persona existe el deseo natural de aprender.” “El comienzo es más que la mitad del todo.” Aristóteles PROFESORADO Y TUTORÍAS • PROFESORADO Silvia Teresita Acuña Castillo Departamento de Ingeniería Informática Escuela Politécnica Superior-UAM Despacho B-317 E-mail: silvia.acunna@uam.es TE: +34-91 4972275 Miguel Ángel García García Despacho B-344 E-mail: miguelangel.garcia@uam.es TE: +34-91 4972215 • TUTORÍAS Silvia Teresita: Martes de 11:00 a 13:00 horas y Jueves de 18:00 a 20:00 horas. O bien solicitud por e-mail o personalmente (mínimo un día antes) Miguel Ángel: Solicitud por e-mail

  3. ORGANIZACIÓN • TEORÍA LUNES DE 16:00-17:00 HORAS, MARTES DE 17:00-18:00 HORAS Y MIÉRCOLES DE 18:00-19:00 HORAS – AULA 8 • PRÁCTICAS • - 2 HORAS EN LA SEMANA • 3 GRUPOS: TURNO A - MIÉRCOLES DE 14:00-16:00 HORAS • TURNO B - JUEVES DE 14:00-16:00 HORAS • TURNO C - JUEVES DE 11:00-13:00 HORAS • - DÍAS: • FEBRERO ( 21, 22 ) • MARZO ( 7, 8 ) ( 21, 22 ) • ABRIL ( 11, 12 ) ( 25, 26 ) • MAYO ( 9, 10 ) ( 16, 17 ) • - LUGAR: • LABORATORIO 14

  4. OBJETIVOS GENERALES Que los estudiantes logren conocer y usar eficientemente las distintas estructuras de datos para desarrollar algoritmos más sencillos y óptimos y que ante distintas situaciones problemáticas decidan con criterio apropiado las estructuras de datos más convenientes y apliquen las técnicas de programación más adecuadas. ESTRUCTURA DE DATOS Y ALGORITMOS (EDA)

  5. OBJETIVOS DE EDA DENTRO DEL EUROPEAN CREDIT TRANSFER AND ACCUMULATION SYSTEM (ECTS) APRENDER PARA REPRODUCIR HERRAMIENTA DE PRODUCTIVIDAD PERSONAL APRENDER A APRENDER HERRAMIENTA INTELECTUAL APRENDER PARA REFLEXIONAR

  6. ESTRUCTURA DE DATOS Y ALGORITMOS O B J E T I V O S TEMAS Diseñar, ejecutar e interpretar programas en el lenguaje de programación C procedimental • Tema 1: Repaso de • Programación en C Conocer los tipos abstractos de datos y las distintas estructuras de datos y seleccionar las más adecuadas para la resolución de problemas • Tema 2: Estructuras Avanzadas de • Datos Identificar las distintas estructuras de tipo recursivas y utilizar el concepto de recursión Determinar la eficiencia de algoritmos y usar en forma eficiente, los distintos métodos de ordenación y búsqueda • Tema 3: Algoritmos

  7. TEMARIO • TEMA 1: REPASO DE PROGRAMACIÓN EN C • 1.1 Estructuras de programación. • 1.2 Uso avanzado de punteros. • 1.3 Manejo dinámico de memoria. • 1.4 Estructuración de programas y programación modular. • TEMA 2: ESTRUCTURAS AVANZADAS DE DATOS • 2.1 Tipos abstractos de datos. • 2.2 Pilas, colas, listas. • 2.3 Árboles binarios. Árboles binarios de búsqueda. • 2.4 Grafos. Algoritmos sobre grafos. Algoritmos del caminomás corto. • Algoritmo de Dijkstra. • 2.5 Problemas de aplicación. • TEMA 3: ALGORITMOS • 3.1 Herramientas para el análisis de algoritmos. • 3.2 Algoritmos básicos de ordenación: burbuja e inserción. • 3.3 Algoritmos avanzados de ordenación: mergesort yheapsort. • 3.4 Algoritmos básicos de búsqueda: búsqueda lineal y búsqueda binaria. • 3.5 Hashing. • 3.6 Problemas de aplicación.

  8. PRÁCTICAS • Práctica 1 • - Tema: Estructuras, Punteros y Memoria Dinámica • - Entrega de Prácticas: (Turno A: 14 de Marzo, Turno B y Turno C: 15 de Marzo) • - Nº de Semanas: 2 semanas • Práctica 2 • - Tema: Pilas • - Entrega de Prácticas: (Turno A: 18 de Abril, Turno B y Turno C: 19 de Abril) • - Nº de Semanas: 2 semanas - Control Intermedio: Jueves 29 o Viernes 30 de Marzo de 2007 • Práctica 3 • - Tema: Árboles Binarios • - Entrega de Prácticas: (Turno A: 16 de Mayo, Turno B y Turno C: 17 de Mayo) • - Nº de Semanas: 2 semanas • Práctica 4 • - Tema: Algoritmos de Ordenación • - Entrega de Prácticas: (Turno A: 23 de Mayo, Turno B y Turno C: 24 de Mayo) • - Nº de Semanas: 1 semana

  9. BIBLIOGRAFÍA • BIBLIOGRAFÍA BÁSICA 1. M. A. WEISS, Data Structures an Algorithm Analysis in C. 2nd ed. Addison Wesley. 1997. 2. L. JOYANES AGUILAR & I. ZAHONERO MARTÍNEZ, Algoritmos y Estructuras de Datos. Una Perspectiva en C. McGraw-Hill. 2004. 3. N. WIRTH, Algoritmos Mas Estructuras de Datos Igual a Programas. Ediciones del Castillo. 1986. 4. B. W. KERNIGHAN & D. RITCHIE, The C Programming Language. 2nd ed. Prentice Hall. 1988. 5. H. SCHILDT, C: Guía de Autoenseñanza. Osborne/McGraw-Hill. 2001. • BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA 1. M. A. WEISS, Estructura de Datos y Algoritmos. Addison Wesley. 1995. 2. A. V. AHO, J. E. HOPCROFT & J. D. ULLMAN, Estructuras de Datos y Algoritmos. Addison-Wesley. 1998. 3. L. JOYANES AGUILAR & I. ZAHONERO MARTÍNEZ, Estructura de Datos: Algoritmos, Abstracción y Objetos. McGraw-Hill. 1998. 4. H. M. DEITEL & P. J. DEITEL, Como Programar en C/C++. 2ª ed. Prentice Hall Hispanoamericana. 1995. 5. R. PRESSMAN, Ingeniería del Software: Un Enfoque Práctico. 4ª ed. McGraw-Hill. 1999.

  10. EVALUACIÓN TRADICIONAL • Nota Final EDA = 70% FC + 30% PR • Examen único a finales del cuatrimestre (EFT) – 70% de la Nota Final de Teoría (FC) – FC = Max( Nota del EFT, 65% Nota del EFT + 35% Nota del Control Intermedio ) • Cuatro prácticas y examen final de prácticas (EFP) – 30% de la Nota Final de Prácticas (PR) – PR = 60% Nota del EFP + 40% Nota de Prácticas – Nota de Prácticas = ( 15% x P1 + 25% x P2 + 30% x P3 + 30% x P4 ) – Valor mínimo exigido de Nota del EFP, P1, P2, P3 y P4 para este cálculo: 5 • Para promediar es necesario sacar, al menos, un 5 en ambas partes de forma independiente • La nota de teoría o de prácticas se guardará hasta Septiembre

  11. EVALUACIÓN DENTRO DE ECTS • Nota Final EDA = 70% FC + 30% PR Asimilación de los Contenidos Participación • Nota Final de Teoría (FC) FC = ( 90% x NASIC + 10% x NPART ) NASIC = Nota de Asimilación de los Contenidos = ( 30% x Nota Media de Trabajos Grupales y Controles Individuales ) + ( 60% x Max( Nota del Examen Final de Teoría, 65% Nota del Examen Final de Teoría + 35% Nota del Control Intermedio ) ) Valor mínimo exigido de Nota del Examen Final de Teoría para este cálculo: 4,6 NPART = Nota de Asistencia, Participación e Iniciativa, Organización del Trabajo y Presentaciones • Nota Final de Prácticas (PR) PR = ( 15% x P1 + 25% x P2 + 30% x P3 + 30% x P4 ) Valor mínimo exigido de P1, P2, P3, y P4 para este cálculo: 5 EDA

  12. PÁGINA WEB DE LA ASIGNATURA • Programación • Documentación • Prácticas • Notas • Enlaces de Interés • Avisos / Anuncios • Etc. http://www.ii.uam.es/~sacuna/eda/

  13. SELECCIÓN DE TURNOS DE PRÁCTICAS

  14. CATEGORÍAS DE CAPACIDADES CAPACIDADES A MEJORAR EN EDA • HABILIDADES INTRAPERSONALES • Análisis • Decisión • Independencia • Innovación/creatividad • Juicio • Tenacidad • Auto-organización • Comunicación escrita • Comunicación oral • HABILIDADES INTERPERSONALES • Empatía • Sociabilidad • Trabajo en equipo/ cooperación Como afirmó alguien en mi presencia: “La capacidad es como una flor. Se abre y crece a medida que trabajas.” Martin Covington

  15. ESTRUCTURA DE LA ASIGNATURA EDA

  16. AGENDA DE TÉCNICAS PARTICIPATIVAS

  17. DEDICACIÓN ESTIMADA SEMANAL EN EDA

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