If969 - Algoritmos e Estruturas de Dados

Transcrição

1 If969 - Algoritmos e Estruturas de Dados Centro de Informá-ca Universidade Federal de Pernambuco Sistemas de Informação Vinicius Cardoso Garcia vcg@cin.ufpe.br

2 Missão Mo-var, apresentar, exercitar e consolidar o uso de algoritmos de programação e estrutura de dados para a resolução de problemas computacionáveis 2

3 Ementa Ensinar os conceitos básicos de algoritmos; algoritmos e estruturas de dados dinâmicas básicas; técnicas de construção de algoritmos; conceitos de complexidade de algoritmos. Este curso visa trabalhar principalmente introdução a algoritmos e estruturas de dados, incluindo projeto, análise e implementação na linguagem Java. 3

4 Obje<vo Geral da Disciplina Discu-r técnicas de programação e estruturação de dados para o desenvolvimento de programas eficientes 4

5 Obje<vos Específicos da Disciplina Revisão dos conceitos fundamentais de computação e linguagens de programação Java e Python Resolução de problemas por meio do uso de construções básicas de programação Solução computacional de problemas u-lizando mecanismos de abstração e estruturação U-lização de -pos de dados estruturados na solução de problemas computacionais Inves-gação de algoritmos de pesquisa e ordenação e seus usos na resolução de problemas Ives-gação de noções de complexidade computacional 5

6 Programa da Disciplina 1. Análise de Algoritmos a. Análise do Pior Caso; b. Notação Assintó-ca; 2. Estruturas de Dados. a. Listas ligadas: simples, duplas, circulares; b. Alocação dinâmica de memória; c. Pilhas, Filas: alocação está-ca e dinâmica; d. Árvores: binárias; i. Construção recursiva de árvores; ii. Caminhamento em árvores: préfixo, pósfixo e central; e. Grafos: orientados e não- orientados; f. Aplicações. 6

7 Programa da Disciplina 3. Pesquisas de Dados. a. Seqüencial e Binária; b. Árvores: busca (largura e profundidade), inserção e remoção; balanceamento; c. Grafos: busca, árvore geradora; d. Aplicações. 4. Conceitos Básicos de NP- Completude a. Problemas NP- completos; b. Redu-bilidade; c. Aplicações. 5. Projeto Final da Disciplina 7

8 Infra- estrutura de Apoio Site da disciplina hhp://viniciusgarcia. com/courses/if969 Lista de Discussão [google] Referências Bibliográficas Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronaldo L.; Stein, Clifford; Introduc-on to Algorithms - Third Edi-on, MIT Press,

9 Bibliografia Complementar Estruturas de Dados e Algoritmos em Java. Michael T. Goodrich & Roberto Tamassia. 4ª edição. Ed. Bookman, 2007 TENENBAUM, A. M.; LANGSAN, Y.; AUGENSTEIN, M. J. Estruturas de Dados Usando C. São Paulo: Makron Books, ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos. Editora Nova Fronteira, SEDGEWICK, Robert. Algorithms in C++. Addison Wesley, MANBER, Udi. Introduc-on to Algorithms: A Crea-ve Approach. Addison Wesley, SEDGEWICK, Robert. and Flajolet, Philippe. Algoritmos e Estrutura An de Introduc-on Dados to the Analysis of Algorithms. Addison Wesley,

10 Bibliografia Complementar Boas prá-cas A. Hunt, D. Thoma,. The Pragma-c Programmer, Addison Wesley, 2000 A. Oram, G. Wilson, Beau-ful Code, O Reilly, 2007 R. C. Mar-n, Clean Code, Pren-ce Hall, 2009 How to Think Like a Computer Scien-st Python Version hhp:// thinkcspy 10

11 SoGware Python versão hhp:// Gedit ou IDLE hhp:// bin/moinmoin/ PythonEditors Eclipse hhp:// Netbeans hhp://netbeans.org/downloads/index.html 11

12 Avaliação Lista de Exercício: 10% nota 2.0 pts Prova: 65% nota (1º E.E.) 8.0 pts (2º E.E.) 5.0 pts Projeto: 25% nota 5.0 pts 12

13 Sobre as ferramentas O curso é Linguagem de programação Normalmente u-liza- se C/C++ Nós vamos u-lizar Python para descrever os algoritmos em sala e Java para implementação das Listas Python: a melhor LP para ensino de algoritmos Sem burocracias (declaração de variáveis, de classes, etc) que desviam do foco algoritmo Roda! (nao é um pseudo- código), Tem vida (um grupo forte e crescente de usuários) Casos de sucesso: hhp:// 13