Analisis de algoritmos. IDENTIFICACIÓN GENERAL

1. IDENTIFICACIÓN GENERAL

PROGRAMA ACADÉMICO

INGENIERÍA DE SISTEMAS

REGIÓN DE FORMACION

PROFESIONAL

ÁREA

CIENCIAS BÁSICAS DE INGENIERÍA

SEMESTRE

4

PERIODO LECTIVO

2014-I

1. IDENTIFICACIÓN DE LA ASIGNATURA

CÓDIGO

NOMBRE DE LA ASIGNATURA

ANALSIS DE ALGORITMOS

CRÉDITOS

TOTAL HORAS

HORAS PRESENCIALES

HORAS INDEPENDIENTES

3

144

48

96

1. INTRODUCCIÓN

Los algoritmos computacionales son la base fundamental en la construcción de software. En la actualidad existen muchos tipos de aplicaciones informáticas que permanentemente producen y procesan grandes volúmenes de datos; los algoritmos computacionales deben ser capaces de manipular estos datos de forma eficiente: Obtener información valiosa para quien la necesite, pero a un bajo costo computacional, es decir, consumiendo la menor cantidad de recursos posibles. Entre estos recursos están el tiempo de ejecución y la memoria ocupada, entre otros.

1. JUSTIFICACIÓN

El ingeniero de sistemas debe ser capaz de identificar el tipo de algoritmo que debe implementar para resolver un problema específico, pero teniendo en cuenta que a medida que aumenta la cantidad de datos a procesar el tiempo de ejecución no se vea afectado significativamente, pues, de ocurrir así se pueden tener consecuencias en la productividad y valor de una aplicación de software.

1. PROBLEMAS E INCERTIDUMBRES.

¿Cómo medir la complejidad de un algoritmo o programa de computador?

¿Cómo estimar los recursos consumidos en la ejecución de un programa: Tiempo de ejecución, memoria utilizada?

¿Cómo construir algoritmos computacionalmente eficientes?

1. OBJETIVO GENERAL

Aprender a construir algoritmos computacionales eficientes.

1. PROPÓSITOS FORMATIVOS

• Fomentar en el Discente el trabajo en equipo.
• Potenciar la capacidad de expresión verbal para la exposición ante un auditorio.
• Afianzar las relaciones interpersonales y de comunicación, las cuales son fundamentales para el óptimo desarrollo de su labor.
• Fomentar la responsabilidad para el cumplimiento de un trabajo asignado y la ética que debe aplicar para ello.
• Fortalecer la tolerancia y el respeto por los demás.
• Construcción de algoritmos computacionales eficientes.

1. COMPETENCIAS. [Según las propuestas por la Universidad]

COMPETENCIAS

UNIDADES DE COMPETENCIAS

ELEMENTOS DE COMPETENCIAS

INDICADORES DE DESEMPEÑO

Comprender y aplicar las diversas técnicas de análisis y diseño de algoritmos, con el fin de verificar y/o construir algoritmos y programas computacionalmente eficientes.

• Identificar las características de los algoritmos completos, correctos y eficientes.

• Comprender y aplicar los conceptos de algoritmo completo y correcto.
• Comprender y aplicar el concepto de eficiencia computacional

• Analiza un algoritmo y determina si cumple los criterios de completo y correcto, según sus especificaciones.
• Identifica los parámetros para medir la eficiencia de un algoritmo

• Aplicar las técnicas para determinar el tiempo de ejecución y costo computacional de un algoritmo.
• Identificar las funciones más comunes que describen el desempeño de un algoritmo.

• Calcular el tiempo de ejecución y costo computacional de un algoritmo.
• Establecer la eficiencia computacional de un algoritmo.
• Comparar la eficiencia de algoritmos similares.
• Identificar la tendencia y acotamiento del desempeño de un algoritmo.

• Aplica las técnicas para  el cálculo de tiempo y costo computacional de un algoritmo
• Compara algoritmos similares, con el fin de analizar su eficiencia
• Identifica las funciones que acotan el desempeño de un algoritmo.

• Identificar las características, ventajas y desventajas de las diversas estrategias de diseño de algoritmos
• Aplicar las estrategias de diseño de algoritmos

Fuente: TOBON. Sergio (2006). Aspectos básicos de la formación basada en competencias. Talca: Proyecto Mesesup.

CONTENIDOS

METODOLOGÍA

MATERIALES Y RECURSOS

EVALUACIÓN

BIBLIOGRAFÍA

SEMANA

UNIDADES DE APRENDIZAJE

TEMAS

Conceptos básicos de Algoritmia

• El rol de los algoritmos en la computación

• Clase magistral para explicación de conceptos y metodologías.
• Realización de ejemplos por parte del docente con participación activa del estudiante.

Se dispone para el desarrollo del proceso docente educativo de ayudas didácticas como Tablero, carteleras, proyector de acetatos, VHS y Video Beam, utilizándose como apoyo en presentación a los estudiantes.

También se cuenta con dos Laboratorios de computación, dotados con equipos de cómputo suficientes para el desarrollo de las prácticas de programación, dotados con las herramientas de software necesarias (Lenguajes de programación y/o entornos de desarrollo).

• Realización de Talleres en clase y como trabajo independiente.
• Revisión de los ejercicios asignados.
• Realización de evaluaciones cortas frecuentes para evaluar el avance de los estudiantes.
• Evaluación escrita basada en ejercicios problémicos.
• Evaluación práctica de codificación en el lenguaje de programación

Cormen, Thomas H., Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. Introduction to Algorithms, Second Edition.The MIT Press. © 2001

1 - 2

Técnicas de Análisis de Algoritmos

• Notación y funciones comunes para medir tiempo de ejecución de algoritmos
• Recurrencia

• Clase magistral para explicación de conceptos y metodologías.
• Realización de ejemplos por parte del docente con participación activa del estudiante.
• Realización de ejercicios problémicos por parte del estudiante (individual o en equipo) y revisión de los mismos durante la clase.
• Codificación de los algoritmos realizados en un lenguaje de programación. Orientado a objetos

McConnell, Jeffrey J.. "Chapter 1 - Analysis Basics". Analysis of Algorithms: An Active Learning Approach. Jones and Bartlett Publishers. © 2001

Cormen, Thomas H., Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. Introduction to Algorithms, Second Edition.The MIT Press. © 2001

3-6

Estrategias de Diseño de Algoritmos

• Divide y vencerás
• Programación dinámica
• Algoritmos voraces

• Clase magistral para explicación de conceptos y metodologías.
• Realización de ejemplos por parte del docente con participación activa del estudiante.
• Realización de ejercicios problémicos por parte del estudiante (individual o en equipo) y revisión de los mismos durante la clase.
• Codificación de los algoritmos realizados en un lenguaje de programación. Orientado a objetos

McConnell, Jeffrey J.. "Chapter 1 - Analysis Basics". Analysis of Algorithms: An Active Learning Approach. Jones and Bartlett Publishers. © 2001

Cormen, Thomas H., Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. Introduction to Algorithms, Second Edition.The MIT Press. © 2001

Baase, Sara. Algoritmos computacionales: Introducción al Análisis y Diseño

7-9

Algoritmos comunes

• Búsquedas y Ordenamientos
• Algoritmos de árboles
• Algoritmos de grafos

• Clase magistral para explicación de conceptos y metodologías.
• Realización de ejemplos por parte del docente con participación activa del estudiante.
• Realización de ejercicios problémicos por parte del estudiante (individual o en equipo) y revisión de los mismos durante la clase.
• Codificación de los algoritmos realizados en un lenguaje de programación. Orientado a objetos

McConnell, Jeffrey J.. "Chapter 1 - Analysis Basics". Analysis of Algorithms: An Active Learning Approach. Jones and Bartlett Publishers. © 2001

Cormen, Thomas H., Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein. Introduction to Algorithms, Second Edition.The MIT Press. © 2001

Baase, Sara. Algoritmos computacionales: Introducción al Análisis y Diseño

CAIRO, Osvaldo y GUARDATI, Silvia. Estructura de datos. McGraw-Hill

BECERRA SANT|AMARIA, César. Estructura de datos en C++. Ed. Kimpres.

JOYANES AGUILAR, Luis y ZAHONERO MARTINEZ, Ignacio.. Estructura de datos. McGraw-Hill

10-16