Análise de Algoritmos e Estruturas de Dados

Transcrição

1 Análise de Algoritmos e Estruturas de Dados Aula 1: Apresentação e introdução / Insertion Sort Professor: Guilherme Oliveira Mota g.mota@ufabc.edu.br

2 Apresentação do professor Professor: Guilherme Oliveira Mota Sala o andar - Torre 2 Formação: Bacharelado em Ciência da Computação (UFC) Mestrado em Ciência da Computação (UFC) Doutorado em Ciência da Computação (USP)

3 Apresentação do professor Professor: Guilherme Oliveira Mota Sala o andar - Torre 2 Formação: Bacharelado em Ciência da Computação (UFC) Mestrado em Ciência da Computação (UFC) Doutorado em Ciência da Computação (USP) Pós-doutorado em Matemática (UHH) Pós-doutorado em Matemática (TUHH) Pós-doutorado em Ciência da Computação (USP)

4 Apresentação do professor Professor: Guilherme Oliveira Mota Sala o andar - Torre 2 Formação: Bacharelado em Ciência da Computação (UFC) Mestrado em Ciência da Computação (UFC) Doutorado em Ciência da Computação (USP) Pós-doutorado em Matemática (UHH) Pós-doutorado em Matemática (TUHH) Pós-doutorado em Ciência da Computação (USP) Linhas de pesquisa Teoria dos Grafos, Teoria de Ramsey, e Combinatória Extremal

5 Apresentação do professor Professor: Guilherme Oliveira Mota Sala o andar - Torre 2 Formação: Bacharelado em Ciência da Computação (UFC) Mestrado em Ciência da Computação (UFC) Doutorado em Ciência da Computação (USP) Pós-doutorado em Matemática (UHH) Pós-doutorado em Matemática (TUHH) Pós-doutorado em Ciência da Computação (USP) Linhas de pesquisa Teoria dos Grafos, Teoria de Ramsey, e Combinatória Extremal

6 Apresentação do professor Professor: Guilherme Oliveira Mota Sala o andar - Torre 2 Formação: Bacharelado em Ciência da Computação (UFC) Mestrado em Ciência da Computação (UFC) Doutorado em Ciência da Computação (USP) Pós-doutorado em Matemática (UHH) Pós-doutorado em Matemática (TUHH) Pós-doutorado em Ciência da Computação (USP) Linhas de pesquisa Teoria dos Grafos, Teoria de Ramsey, e Combinatória Extremal

7 Apresentação do professor Professor: Guilherme Oliveira Mota Sala o andar - Torre 2 Formação: Bacharelado em Ciência da Computação (UFC) Mestrado em Ciência da Computação (UFC) Doutorado em Ciência da Computação (USP) Pós-doutorado em Matemática (UHH) Pós-doutorado em Matemática (TUHH) Pós-doutorado em Ciência da Computação (USP) Linhas de pesquisa Teoria dos Grafos, Teoria de Ramsey, e Combinatória Extremal

8 Apresentação do professor Professor: Guilherme Oliveira Mota Sala o andar - Torre 2 Formação: Bacharelado em Ciência da Computação (UFC) Mestrado em Ciência da Computação (UFC) Doutorado em Ciência da Computação (USP) Pós-doutorado em Matemática (UHH) Pós-doutorado em Matemática (TUHH) Pós-doutorado em Ciência da Computação (USP) Linhas de pesquisa Teoria dos Grafos, Teoria de Ramsey, e Combinatória Extremal

9 Apresentação do curso Sobre a disciplina Análise de Algoritmos e Estruturas de Dados Objetivos e Ementa Avaliação e Cronograma Bibliografia básica

10 Objetivos - Habilidade de desenvolver e analisar a eficiência de algoritmos para problemas diversos

11 Objetivos - Habilidade de desenvolver e analisar a eficiência de algoritmos para problemas diversos - Entender o funcionamento de diversas estruturas de dados

12 Objetivos - Habilidade de desenvolver e analisar a eficiência de algoritmos para problemas diversos - Entender o funcionamento de diversas estruturas de dados Para isso, vamos entender: Conceitos básicos Alguns algoritmos importantes Técnicas de solução de recorrências Técnicas de desenvolvimento de algoritmos Conceitos e aplicações de estruturas de dados

13 Outros objetivos Melhorar a criatividade no desenvolvimento de algoritmos Melhorar o raciocínio matemático na análise dos algoritmos Desenvolver a capacidade de resolver problemas

14 Critério de avaliação A avaliação consistirá em duas provas e várias listas Prova 1: 30% da nota Prova 2: 45% da nota Listas de exercícios: 25% da nota

15 Critério de avaliação A avaliação consistirá em duas provas e várias listas Prova 1: 30% da nota Prova 2: 45% da nota Listas de exercícios: 25% da nota MF = 3 (Prova 1) + 4, 5 (Prova 2) + 2, 5 (média das listas) 10

16 Critério de avaliação A avaliação consistirá em duas provas e várias listas Prova 1: 30% da nota Prova 2: 45% da nota Listas de exercícios: 25% da nota MF = Conceito final 3 (Prova 1) + 4, 5 (Prova 2) + 2, 5 (média das listas) 10 A: MF 8, 5 B: 7 MF < 8, 5 C: 6 MF < 7 D: 5 MF < 6 F: MF < 5

17 Listas de exercícios Parte importantíssima do aprendizado desse curso

18 Listas de exercícios Parte importantíssima do aprendizado desse curso Discussões entre alunos é recomendada

19 Listas de exercícios Parte importantíssima do aprendizado desse curso Discussões entre alunos é recomendada Entrega SOMENTE pelo Tidia

20 Listas de exercícios Parte importantíssima do aprendizado desse curso Discussões entre alunos é recomendada Entrega SOMENTE pelo Tidia Listas de exercícios: 25% da nota

21 Listas de exercícios Parte importantíssima do aprendizado desse curso Discussões entre alunos é recomendada Entrega SOMENTE pelo Tidia Listas de exercícios: 25% da nota Entregar em pdf (Fazer as listas em LaTeX é recomendado)

22 Listas de exercícios Parte importantíssima do aprendizado desse curso Discussões entre alunos é recomendada Entrega SOMENTE pelo Tidia Listas de exercícios: 25% da nota Entregar em pdf (Fazer as listas em LaTeX é recomendado) Listas entregues fora do prazo (no máximo 24 horas após o prazo dado) valerão somente 60% dos pontos

23 Dúvidas Segunda e quarta de 18h as 19h - Sala 530-2

24 Dúvidas Segunda e quarta de 18h as 19h - Sala g.mota@ufabc.edu.br

25 Provas substitutivas e recuperação Substitutiva: somente com um motivo razoável

26 Provas substitutivas e recuperação Substitutiva: somente com um motivo razoável Recuperação: somente quem ficou com D ou F

27 Provas substitutivas e recuperação Substitutiva: somente com um motivo razoável Recuperação: somente quem ficou com D ou F Recuperação: Seja CR = Conceito rec, e CP = conceito antes da rec. O conceito final será Conceito recuperação - CR: C: Nota rec 6 D: 5 Nota rec < 6 F: Nota rec < 5 max{cp, CR}

28 Ementa e cronograma

29 Bibliografia Cormen, T.H., Leiserson, C.E., Rivest, R.L. e Stein, C. Introduction to Algorithms, Third Edition, MIT Press, 2009.

30 Informações analise_algoritmos-pos-2018-q1/ Verificar o site com frequência! Listas ficarão disponíveis no site Dúvidas: g.mota@ufabc.edu.br

31 Sobre as aulas Aulas serão dadas no quadro Lembrarei alguns conceitos vistos em aulas passadas no início de cada aula Perguntas são sempre bem-vindas! Não fique sem entender algo por ter deixado de fazer uma pergunta

32 Aula de hoje Introdução à análise de algoritmos - Insertion sort