Diferencia entre revisiones de «Algoritmos y Estructuras de Datos III»

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* [[Final del 27/02/15 (Algoritmos III) | Final del 27/02/15]]: Tomado por Javier Marenco.
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* [[Final del 06/03/15 (Algoritmos_III) | Final del 27/02/15]]: Tomado por Javier Marenco y Paula Zabala.
* [[Final del 06/03/15 (Algoritmos_III) | Final del 06/03/15]]: Tomado por Javier Marenco y Paula Zabala.


== Apuntes ==  
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Revisión del 18:17 13 mar 2015

Algoritmos y Estructuras de Datos III (antes llamada Matemática Discreta) pertenece al area de Programación y, según el Plan de la Carrera es una materia a ser cursada en Tercer año. Es correlativa de Algoritmos y Estructuras de Datos II y es necesaria para cursar Ingeniería de Software I.

Información general sobre la cursada

La cursada consiste de clases de laboratorio, teóricas y prácticas. Para aprobar la materia se deben rendir 2 exámenes parciales y 3 trabajos prácticos, y se puede promocionar si tanto en las notas de los parciales como en las de los TPS se obtiene 7 de promedio.

Programa

1. Algoritmos

Definición de algoritmo. Modelos de computación: modelo RAM, Máquina de Turing. Complejidad, definición, complejidad en el peor caso, en el caso promedio. Algoritmos de tiempo polinomial y no polinomial. Límite inferior. Ejemplo: análisis de algoritmos de ordenamiento. Algoritmos recursivos. Análisis de la complejidad de algoritmos recursivos. Técnicas de diseño de algoritmos: dividir y conquistar, backtracking, algoritmos golosos, programación dinámica.

2. Grafos

Definiciones básicas: adyacencia, grado de un nodo, isomorfismos, caminos, conexión, etc. Grafos bipartitos. Arboles: caracterización, árboles orientados, árbol generador. Enumeración. Grafos eulerianos y hamiltonianos. Planaridad. Coloreo. Número cromático. Matching, conjunto independiente, recubrimiento. Recubrimiento de aristas y vértices.

3. Algoritmos en grafos y aplicaciones

Representación de un grafo en la computadora: matrices de incidencia y adyacencia, listas. Algoritmos de búsqueda en grafos: BFS, DFS, A*. Mínimo árbol generador, algoritmos de Prim y Kruskal. Arboles ordenados: códigos unívocamente descifrables. Algoritmos para detección de circuitos. Algoritmos para encontrar el camino mínimo en un grafo: Dijkstra, Ford, Dantzig. Planificación de procesos: PERT/CPM. Algoritmos heurísticos: ejemplos. Nociones de evaluación de heurísticas y de técnicas metaheurísticas. Algoritmos aproximados. Heurísticas para el problema del viajante de comercio. Algoritmos para detectar planaridad. Algoritmos para coloreo de grafos. Algoritmos para encontrar el flujo máximo en una red: Ford y Fulkerson. Matching: algoritmos para correspondencias máximas en grafos bipartitos. Otras aplicaciones.

4. Problemas NP-completos

Problemas tratables e intratables. Problemas de decisión. P y NP. Maquinas de Turing no determinísticas. Problemas NP-completos. Relación entre P y NP. Problemas de grafos NP-completos: coloreo de grafos, grafos hamiltonianos, recubrimiento mínimo de las aristas, corte máximo, etc.

Prácticas

Primer Parcial
Segundo Parcial

Parciales

Primeros Parciales

Segundos Parciales

Finales

Apuntes

Bibliografía Recomendada

  • Cormen, Introduction to Algorithms.
  • Handbook of Graph Theory, Jonathan L. Gross, Jay Yellen
  • Graph theory and its applications, Gross J., and Yellen J.Google Books

Enlaces externos

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