Presentación

Existen múltiples ramas de la ingeniería informática para las que el ingeniero necesita identificar un algoritmo o estructura de datos que resuelva de forma eficaz el problema que pretende abordar. Un ingeniero familiarizado con los algoritmos clásicos tendrá mayor probabilidad de éxito a la hora de encontrar un algoritmo novedoso para el problema donde intenta innovar, ya que le resultará más fácil diseñar una modificación de uno o más de los principios e ideas en los que se basan estos algoritmos.

Por ello, es necesario familiarizar desde el primer curso al estudiante con las técnicas generales de diseño de algoritmos. En esta asignatura se introducen los principales algoritmos y estructuras de datos que existen en la literatura específica y sirve como base para posteriores asignaturas donde se profundiza en conocer técnicas más modernas y avanzadas.

No solo es necesario que el estudiante sepa reconocer algoritmos eficaces, sino que también sepa elegir los algoritmos más eficientes para cada situación. Esto implica el saber analizar y medir la complejidad de un algoritmo, saber identificar posibles cuellos de botella y prevenir congestiones que retarden la ejecución de su programa. Para ello, la asignatura también enseña a determinar la cantidad de recursos (temporales y de memoria) necesarios para ejecutar un algoritmo, así como a clasificar los algoritmos de acuerdo a su complejidad computacional.

Competencias

A continuación se enumeran las competencias que adquirirás al cursar esta asignatura:

• Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: álgebra lineal; cálculo diferencial e integral; métodos numéricos; algorítmicos numéricos; estadísticos y optimización.


• Capacidad para comprender y dominar los conceptos básicos de matemática discreta, lógica, algorítmica y complejidad computacional, y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ingeniería.

Contenidos

Tema 1. Estrategias de diseño de algoritmos
Estrategias de diseño de algoritmos
Recursividad
Divide y conquista
Programación dinámica
Algoritmos ávidos (greedy algorithms)
Método del retroceso (backtracking)
Ramificación y poda (branch and bound)

Tema 2. Eficiencia de algoritmos
Medidas de eficiencia
Medir el tamaño de la entrada
Medir el tiempo de ejecución
Caso peor, mejor y medio

Tema 3. Análisis de algoritmos
Notación asintótica
Análisis matemático de algoritmos no recursivos
Análisis matemático de algoritmos recursivos
Análisis empírico de algoritmos

Tema 4. Algoritmos de ordenación
Concepto de ordenación
Ordenación de la burbuja
Ordenación por selección
Ordenación por inserción
Ordenación por mezcla (mergesort)
Ordenación rápida (quicksort)

Tema 5. Listas enlazadas
Estructuras de datos dinámicas
Punteros
Listas enlazadas
Listas enlazadas ordenadas

Tema 6. Pilas y colas
Tipos abstractos de datos
Pilas
Colas

Tema 7. Árboles
Concepto de árbol
Árboles binarios
Árboles binarios de búsqueda
Árboles binarios balanceados

Tema 8. Heaps y colas de prioridad
Heaps
Heapsort
Colas de prioridad

Tema 9. Grafos
Representación
Recorrido en anchura
Recorrido en profundidad
Ordenación topológica

Tema 10. Búsqueda de caminos mínimos
El problema del camino mínimo
Arcos negativos y ciclos
Algoritmo de Dijkstra

Tema 11. Tablas hash
Introducción
Prueba lineal
Funciones hash y clustering
Encadenamiento separado

Tema 12.Problemas NP
Problemas P
Problemas NP
Problemas NP-completos

Metodología

Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.

Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:

• Trabajos y Lecturas. Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, etc. Además de análisis de textos relacionados con diferentes temas de la asignatura.
• Participación en eventos. Son eventos programados todas las semanas del cuatrimestre: sesiones presenciales virtuales, foros de debate, test.
• Laboratorios. Actividad práctica que se realiza en tiempo real e interactuando con otros alumnos. En el laboratorio los estudiantes tendrán que desarrollar los ejercicios propuestos en un entorno de simulación online. Los estudiantes contarán en todo momento con el apoyo de un tutor de laboratorio, que ayudará al
  alumno a desarrollar su actividad. El tutor de laboratorio podrá asignar grupos de alumnos para que, de forma
  colaborativa, alcancen los resultados solicitados. Este tipo de actividad posee un peso considerable en la
  evaluación continua del alumno, por lo que, a pesar de no ser obligatoria su realización, se recomienda firmemente la participación en los mismos.

En la programación semanal puedes consultar cuáles son las actividades concretas que tienes que realizar en esta asignatura.

Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:

• Estudio personal
• Tutorías
• Examen final presencial

Recomendaciones técnicas

Para la correcta participación de los alumnos en las diferentes actividades propuestas en la asignatura se recomienda disponer de un ordenador con las siguientes especificaciones mínimas recomendadas:

• 4 GB de RAM
• Conexión a Internet superior a 6 Mbit/s
• Cámara web
• Micrófono
• Altavoces o auriculares
• Sistema operativo Windows o Mac OS (algunas actividades pueden presentar dificultades sobre Linux. En esta circunstancia se recomienda consultar con el profesor de la asignatura)
• Acceso de administrador al sistema (es necesario la instalación de programas, emuladores, compiladores…)
• Navegador web Netscape, Chrome, Safari o Firefox actualizado (versiones no actualizadas pueden presentar problemas funcionales y/o de seguridad)

Bibliografía

Bibliografía básica

Tema 1

Joyanes, L. et al. (2005). Estructuras de datos en C, pp. 57-94. Madrid: McGraw-Hill.

El libro está disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR.

Tema 2

Joyanes, L. et al. (2005). Estructuras de datos en C, pp. 15-17. Madrid: McGraw-Hill.

El libro está disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR.

Tema 3

Joyanes, L. et al. (2005). Estructuras de datos en C, pp. 17-31. Madrid: McGraw-Hill.

El libro está disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR.

Tema 4

Joyanes, L. et al. (2005). Estructuras de datos en C, pp. 97-119. Madrid: McGraw-Hill.

El libro está disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR.

Tema 5

Joyanes, L. et al. (2005). Estructuras de datos en C, pp. 171-199. Madrid: McGraw-Hill.

El libro está disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR.

Tema 6

Joyanes, L. et al. (2005). Estructuras de datos en C, pp. 221-249. Madrid: McGraw-Hill.

El libro está disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR.

Tema 7

Joyanes, L. et al. (2005). Estructuras de datos en C, pp. 287-324. Madrid: McGraw-Hill.

El libro está disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR.

Tema 8

Joyanes, L. et al. (2005). Estructuras de datos en C, pp. 243-249. Madrid: McGraw-Hill.

El libro está disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR.

Tema 9

Joyanes, L. et al. (2005). Estructuras de datos en C, pp. 369-374. Madrid: McGraw-Hill.

El libro está disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR.

Tema 10

Joyanes, L. et al. (2005). Estructuras de datos en C, pp. 397-401. Madrid: McGraw-Hill.

El libro está disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR.

Tema 11

Joyanes, L. et al. (2005). Estructuras de datos en C, pp. 271-274. Madrid: McGraw-Hill.

El libro está disponible en la Biblioteca Virtual de UNIR.

Tema 12

Ziviani, N. (2007). Diseño de algoritmos con Implementaciones en Pascal y C, pp. 341-366. Madrid: Thomson.

El intervalo está disponible en el aula virtual de la UNIR (bajo licencia CEDRO*).

* Esta obra está protegida por el derecho de autor y su reproducción y comunicación pública, en la modalidad puesta a disposición, se han realizado con autorización de CEDRO. Queda prohibida su posterior reproducción, distribución, transformación y comunicación pública en cualquier medio y de cualquier forma, con excepción de una única  reproducción mediante impresora por cada usuario autorizado.

Bibliografía complementaria

Aho, A. V. & Ullman, J. D. (1983). Data Structures and Algorithms. Addison-Wesley.

Andrej Bogdanov, L. T. (2006). Average-Case Complexity. Now Publishers Inc.

Arova, S. & Barak B. (2009) Computational Complexity. A Modern Approach. Cambridge: Cambridge Press.

Cairó, O. y Guardati, S. (2006). Estructuras de datos, 3ª edición. Madrid: McGraw Hill.

Edosomwan, J. (2012). Sorting Algorithm: Analysis and Comparison Performance. LAP LAMBERT Academic Publishing.

Fortnow Lance. (2013). The Golden Ticket: P, NP, and the Search for the Impossible. Nueva Jersey: Princeton University Press.

Leiserson, C., Rivest, R. & Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms, 3rd edition. Massachusetts: MIT Press.

Levitin A. (2011). Introduction to the Design and Analysis of Algorithms, 3rd edition. Addison-Wesley.

Necaise, R. D. (2010). Data Structures and Algorithms Using Python. Wiley.

West, D. (2000). Introduction to Graph Theory. Pearson.

Zhang, X. (2011). Expected Lengths of Minimum Spanning Trees. Cambridge: ProQuest, UMI Dissertation Publishing.

Evaluación y calificación

El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:

La calificación se compone de dos partes principales:

El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final (6 puntos sobre 10) y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO (es decir, obtener 3 puntos de los 6 totales del examen).

La evaluación continua supone el 40% de la calificación final (es decir, 4 puntos de los 10 máximos). Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.

Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua es de 15 puntos. Así, puedes hacer las que prefieras hasta conseguir un máximo de 10 puntos (que es la calificación máxima que se puede obtener en la evaluación continua). En la programación semanal de la asignatura, se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.

Orientaciones para el estudio

Obviamente, al tratarse de formación on-line puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:

1. Desde el Campus virtual podrás acceder al aula virtual de cada asignatura en la que estés matriculado y, además, al aula virtual del Grado. Aquí podrás consultar la documentación disponible sobre cómo se utilizan las herramientas del aula virtual y sobre cómo se organiza una asignatura en la UNIR y también podrás organizar tu plan de trabajo personal con tu profesor-tutor.
2. Observa la programación semanal. Allí te indicamos qué parte del temario debes trabajar cada semana.
3. Ya sabes qué trabajo tienes que hacer durante la semana. Accede ahora a la sección Temas del aula virtual. Allí encontrarás el material teórico y práctico del tema correspondiente a esa semana.
4. Comienza con la lectura de las Ideas clave del tema. Este resumen te ayudará a hacerte una idea del contenido más importante del tema y de cuáles son los aspectos fundamentales en los que te tendrás que fijar al estudiar el material básico. Lee siempre el primer apartado, ¿Cómo estudiar este tema?, porque allí te especificamos qué material tienes que estudiar. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario (Lo + recomendado y + Información).
5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Actividades y Test). En la programación semanal te detallamos cuáles son las actividades correspondientes a cada semana y qué calificación máxima puedes obtener con cada una de ellas.
6. Te recomendamos que participes en los eventos del curso (sesiones presenciales virtuales, foros de debate…). Para conocer la fecha concreta de celebración de los eventos debes consultar las herramientas de comunicación del aula vitual. Tu profesor y tu profesor-tutor te informarán de las novedades de la asignatura.