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:

Competencias básicas

• CB1: Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
• CB2: Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
• CB3: Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
• CB4: Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
• CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

Competencias generales

• CG8: Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.

Competencias específicas

• CB04: Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería.
• CB05: Conocimiento de la estructura, organización, funcionamiento e interconexión de los sistemas informáticos, los fundamentos de su programación, y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ingeniería.

Competencias transversales

• CT1: Capacidad de innovación y flexibilidad en entornos nuevos de aprendizaje como es la enseñanza on-line.
• CT2: Conocer, y utilizar con habilidad, los mecanismos básicos de uso de comunicación bidireccional entre profesores y alumnos, foros, chats, etc.
• CT3: Utilizar las herramientas para presentar, producir y comprender la información que les permita transformarla en conocimiento.

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. Cada laboratorio contemplará varias opciones de asistencia que habrás de reservar por anticipado.

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. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académico a través de las denominadas “sesiones de consultas”. Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro “Pregúntale al profesor de la asignatura” a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno.
• Examen final presencial

Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:

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.

Downey, A. B. (2018) Think Complexity: Complexity Science and Computational Modeling. Massachusetts: O’Reilly.

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.

Singhal, S. y Garg, N. (2018). Analysis and Design of Algorithms: A Beginner's. Hope. Nueva Delhi. BPB Publications.

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 y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO.

La evaluación continua supone el 40% de la calificación final. 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 permite que realices las que prefieras hasta conseguir el máximo puntuable mencionado en la programación semanal. En ella se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.

Para aprobar la asignatura será necesario aprobar cada una de las partes.

El sistema de evaluación de la asignatura es el siguiente:

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 de Lo que necesitas saber antes de empezar. 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. Programa con antelación suficiente la asistencia a los laboratorios de las diferentes asignaturas. El tutor propondrá varias opciones horarias que habrás de seleccionar. La asignación será por orden de solicitud en caso de superar el número máximo de asistentes. Una vez realizados los laboratorios no habrá posibilidad de repetirlos en el mismo curso académico.
7. 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.

Recuerda que en el aula virtual de Lo que necesitas saber antes de empezar puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.