PLANO DE DISCIPLINA DISCIPLINA: Estrutura de Dados 2

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLÂNDIA FACULDADE DE COMPUTAÇÃO BACHARELADO EM SISTEMAS DE INFORMAÇÃO PLANO DE DISCIPLINA DISCIPLINA: Estrutura de Dados 2 ( X ) SEMESTRAL - ( ) ANUAL CÓDIGO: GSI011 PERÍODO: 3 o Período CARGA HORÁRIA: 72 horas-aula / semestre, 4 ( X )OBRIGATÓRIA - ( ) OPTATIVA horas-aula / semana - teóricas PRÉ-REQUISITOS: não há CÓ-REQUISITOS: não há PROFESSOR: Marcelo Keese Albertini UNIDADE ACADÊMICA: Faculdade de Computação - FACOM CURSO: Graduação em Sistemas de Informação EMENTA RESUMIDA Recursividade; Programação Dinâmica; Princípios de Análise de Algoritmos: Análise Empírica, Análise Matemática, Análise Assintótica, Notação O; Ordenação; Grafos; Árvores; Busca; Árvore de Busca Binária (ABB), Balanceamento de ABB, Hashing. JUSTIFICATIVA Muitos problemas de alta complexidade computacional são constituídos por sub-problemas básicos relacionados à organização, ordenação e busca de dados. O estudo de estruturas de dados permite a compreensão desses problemas básicos de forma sistematizada, viabilizando a solução de problemas de alta complexidade. OBJETIVOS OBJETIVO GERAL Capacitar o aluno a desenvolver soluções computacionais eficientes para problemas que necessitam de algoritmos e/ou estruturas de dados avançadas. OBJETIVOS ESPECÍFICOS Discutir o custo computacional de algoritmos. Utilizar adequadamente solução iterativa e recursiva. Aplicar apropriadamente solução para problemas de busca. Aplicar apropriadamente solução para problemas de ordenação. Utilizar árvores e grafos.

2 0. Introdução; Algoritmos, Tipo abstrato de dados 1. Princípios de Análise de Algoritmos 2. Recursão PROGRAMA DA DISCIPLINA Análise empírica; Análise Matemática; Análise Assintótica; Notação O Algoritmos recursivos; Programação dinâmica 3. Ordenação 4. Grafos 5. Árvores Seleção; Inserção; Bolha; Shellsort; Mergesort; Quicksort Terminologia; Matriz de adjacências; Listas de adjacências; Caminho de Euler e de Hamilton; Busca em Profundidade e em largura; Tipos de árvores; Árvore binária 6. Algoritmos de Busca Busca em texto; busca linear; busca binária 7. Árvore de busca binária (ABB) Balanceamento de árvore de busca binária 8. Hashing 9. Coleta de lixo (garbage collection) 2

3 Aula 1. 22/10/ Apresentação da disciplina; Algoritmos; Tipo Abstrato de dados; Aula 2. 24/10/ Prática Aula 3. 29/10/ Recursividade. Programação dinâmica. Aula 4. 31/10/ Prática Aula 5. 05/11/ Análise de algoritmos: porque analisar algoritmos; tempo e espaço. Abordagem Empírica. Abordagem Matemática. Aula 6. 07/11/ Prática Aula 7. 12/11/ Análise de algoritmos: porque analisar algoritmos; tempo e espaço. Abordagem Empírica. Abordagem Matemática. Aula 8. 14/11/ Prática Aula 9. 19/11/ Ordenação - introdução. Algoritmos básicos: Bolha, Inserção, Seleção e Shellsort. Custo e Contexto. Aula /11/ Prática Aula /11/ Quicksort Aula /11/ Prática Aula /12/ Mergesort Aula /12/ Prática Aula /12/ Prova 1: análise de algoritmos e ordenação Aula /12/ Busca em Árvore Binária de Busca (ABB): definição, algoritmos e custo Aula /12/ Prática Aula /12/ Busca em ABB: Heap e AVL Aula /01/ Prática Aula /01/ Busca: texto. Ingênuo e Automato. Custo dos algoritmos Aula /01/ Prática Aula /01/ Busca e árvores: revisão e exercícios Aula /01/ Prática Aula /01/ Hash: definição e funções de espalhamento; tratamento de colisão Aula /01/ Prática Aula /01/ Coleta de lixo (garbage collector) Aula /02/ Prova 2: busca Aula /02/ Grafos: O que é um grafo. Definição formal. Aplicações Aula /02/ Prática Aula /02/ Grafos: definições importantes. Tipo abstrato de dados: operações Aula /02/ Prática Aula /02/ Grafos: representações: matriz de adjacência Aula /02/ Prática Aula /02/ Grafos: representações: lista de adjacência Aula /03/ Prática Aula /03/ Grafos: caminhos em grafos: largura e profundidade Aula /03/ Prova 3: árvores balanceadas e grafos 3

4 METODOLOGIA O conteúdo será apresentado na forma expositiva. Os conceitos serão explorados em listas de exercícios. O aprendizado será estimulado em projetos de implementação de sistemas. O aprendizado será avaliado através de provas, trabalhos práticos e exercícios conceituais. AVALIAÇÃO A avaliação do conhecimento será feita da seguinte forma: 3 provas teóricas, somando 80 pontos 1a. prova: 28/11/2013, valendo 25 pontos 2a. prova: 23/01/2013, valendo 25 pontos 3a. prova: 11/03/2013, valendo 30 pontos 3 trabalhos, somando 20 pontos ATENDIMENTO Atendimento com o professor em horário agendado e correio eletrônico. 4

5 BIBLIOGRAFIA BÁSICA BIBLIOGRAFIA Cormen, Thomas H. et. al. Algoritmos: Teoria e Prática. Editora Campus, Aho, A.V & Ullman, J.D. & Hopcroft, J.E. Data Structures and Algorithms. 3a edição, Editora Addison Wesley Sedgewick, R. Algorithms in C, Parts 1-4: Data Structures, Sorting, Searching. 3a edição, Editora Addison-Wesley BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR Ziviani, N. Projeto de Algoritmos. 2a edição, Editora Thomson Tenenbaum, A.M. & Langsam, Y. & Augenstein, M.J. Estrutura de Dados Usando C. Editora Pearson (Makron Books) Entregue em / /. Assinatura do Professor Aprovado pelo colegiado do curso em / /. Assinatura do Coordenador 5

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