Universidad Pública de Navarra



Año Académico: 2024/2025 | Otros años:  2023/2024  |  2022/2023  |  2021/2022  |  2020/2021 
Graduado o Graduada en Ciencia de Datos por la Universidad Pública de Navarra
Código: 505203 Asignatura: ALGORITMIA
Créditos: 6 Tipo: Obligatoria Curso: 2 Periodo: 1º S
Departamento: Estadística, Informática y Matemáticas
Profesorado:
FERNANDEZ FERNANDEZ, FCO. JAVIER (Resp)   [Tutorías ]

Partes de este texto:

 

Módulo/Materia

  • Módulo: Programación;
  • Materia: Algoritmia.

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Descripción/Contenidos

Algoritmia. Complejidad computacional. Completitud de problemas.

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Competencias genéricas

  • 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.
  • CT6. Capacidad para emprender e innovar en el ámbito de las Ciencias.

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Competencias específicas

  • CG1. Aplicar la capacidad analítica y de abstracción, la intuición y el pensamiento lógico adquiridos para identificar y analizar problemas complejos y buscar y formular soluciones en un entorno multidisciplinar.
  • CE19. Poder evaluar la complejidad computacional de un problema, e identificar estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución.

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Resultados aprendizaje

  • RA1. Describir técnicas algorítmicas comunes de resolución de problemas.
  • RA2. Diseñar de forma eficiente nuevos algoritmos haciendo uso de estructuras de datos.
  • RA3. Valorar la complejidad computacional de un determinado algoritmo.
  • RA4. Discernir cuál es la solución computacionalmente más eficiente de entre varias para un problema dado.
  • RA5. Justificar los elementos que incrementan o reducen la complejidad computacional de un algoritmo.

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Metodología

Metodología - Actividad Horas presenciales Horas no presenciales
A1- Clases expositivas/participativas 28 0
A2- Prácticas 28 0
A3- Estudio y trabajo autónomo del estudiante 0 86
A4- Tutorías 0 4
A5- Pruebas de evaluación 4 0
Total 60 90

 

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Evaluación

 

Resultados de
aprendizaje
Actividad de
evaluación
Peso (%) Carácter
recuperable
Nota mínima
requerida
RA1, RA2, RA3, RA4, RA5 Examen teórico-práctico 50% 5
RA1, RA3, RA4, RA5 Participación en clase 10% No  
RA1, RA2, RA4 Examen práctico y/o evaluación de trabajos 40% 5

Si en alguna de las actividades no se cumpliera el mínimo para ponderar, la nota de la asignatura será como máximo 4,9 sobre 10 (suspenso).

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Temario

Temario de las Clases Teóricas

  • Tema 1. Introducción.
  • Tema 2. Complejidad computacional
  • Tema 3. Estructuras de datos avanzadas.
  • Tema 4. Algoritmos divide y vencerás.
  • Tema 5.  Algoritmos  voraces.
  • Tema 6.  Algoritmos basados en programación dinámica.
  • Tema 7.  Búsquedas con retroceso, ramificación y acotamiento
  • Tema 8. Completitud de problemas

 

 

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Programa de prácticas experimentales

Prácticas de Laboratorio (Utilizando el lenguaje C)

  1. Introducción al lenguaje C.
  2. Estructuras de datos avanzadas.
  3. Algoritmos divide y vencerás.
  4. Algoritmos voraces.
  5. Algoritmos basados en programación dinámica.

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Bibliografía

Acceda a la bibliografía que el profesorado de la asignatura ha solicitado a la Biblioteca.


Bibliografía Básica

  • G. Brassard, P. Bratley, Fundamentos de Algoritmia,  Prentice Hall, (1997).
  • N. Martí, Y. Ortega y J.A. Verdejo, Estructuras de datos y métodos algorítmicos. Ejercicios resueltos. Pearson Prentice Hall
  • E. Horowitz , S. Sahni, S. Rajasekaran, Computer Algorithms, 3ª edición, Computer Science Press, (1998).
  • A. Marzal, I. Gracia, Introducción a la programación con C, Universidad Jaume I, (2010). www.sapientia.uji.es

Bibliografía Complementaria

  • B.W. Kernighan, D.M. Ritchie, El Lenguaje de Programación C, Prentice-Hall (1991).
  • V. Aho, J. E. Hopcroft, J. D. Ullman, Estructuras de datos y algoritmos.Addison- Wesley Iberoamericana (1988).
  • T. H. Cormen, C.E. Leiserson, R. L. Rivest,  Introduction to Algorithms,  The MIT Press, (1990).
  • R. Sedgewick,  Algorithms in C, Addison -Wesley, (1987).
  • R. Neapolitan, K. Naimpour, Foundations of algorithms,  Jones and Bartlett, (1997).
  • S. Loosemore, R. M. Stallman, R. McGrath y otros, The Gnu C library reference manual, vol I y II, Free Software Foundation, (2001).
  • B. Gottfried, Programación en C, McGraw-Hill (serie Schaum), (1997).
  • E. Horowitz, S. Sahni, D. Mehta, Fundamentals of data structures in C++, Computer Science Press, (1995).

 

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Idiomas

Castellano

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Lugar de impartición

Campus Arrosadía, Pamplona.

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