Programación y Algorítmica II

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Créditos
6
Tipos
Obligatoria
Requisitos
Esta asignatura no tiene requisitos, pero tiene capacidades previas
Departamento
CS
Segunda parte del curso de Introducción a la Programación para los alumnos del grado de IA (formado por PA1+PA2). En este curso nos centraremos esencialmente en la abstracción con datos, definiendo nuevas estructuras de datos (pilas, colas, listas, árboles, grafos, heaps) o viendo cómo se implementan estructuras de datos conocidas (conjuntos y diccionarios). Al final de la asignatura se verá la continuación del tema de complejidad, que comenzó al final de PA1

Profesorado

Responsable

  • Jordi Delgado Pin ( )

Otros

  • Jose Luis Balcázar Navarro ( )

Horas semanales

Teoría
2
Problemas
0
Laboratorio
2
Aprendizaje dirigido
0.4
Aprendizaje autónomo
4

Competencias

Competencias Transversales

Transversales

  • CT4 [Avaluable] - Trabajo en equipo. Ser capaz de trabajar como miembro de un equipo interdisciplinar, ya sea como un miembro más o realizando tareas de dirección, con la finalidad de contribuir a desarrollar proyectos con pragmatismo y sentido de la responsabilidad, asumiendo compromisos teniendo en cuenta los recursos disponibles.
  • CT6 [Avaluable] - Aprendizaje autónomo. Detectar deficiencias en el propio conocimiento y superarlas mediante la reflexión crítica y la elección de la mejor actuación para ampliar dicho conocimiento.

Competencias Técnicas

Específicas

  • CE02 - Dominar los conceptos básicos de matemática discreta, lógica, algorítmica y complejidad computacional, y su aplicación para el tratamiento automático de la información por medio de sistemas computacionales y su aplicación para la resolución de problemas.
  • CE03 - Identificar i aplicar els procediments algorítmics bàsics de les tecnologies informàtiques per a dissenyar solucions a problemes, analitzant la idoneïtat i complexitat dels algorismes proposats.
  • CE04 - Diseñar y utilizar de forma eficiente los tipos y estructuras de datos más adecuados a la resolución de un problema.
  • CE10 - Analizar, diseñar, construir y mantener aplicaciones de forma robusta, segura y eficiente, eligiendo el paradigma y los lenguajes de programación más adecuados.
  • CE12 - Dominar los principios fundamentales y modelos de la computación y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la inteligencia artificial.
  • CE13 - Evaluar la complejidad computacional de un problema, identificar estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos.

Competencias Técnicas Genéricas

Genéricas

  • CG2 - Utilizar los conocimientos fundamentales y metodologías de trabajo sólidas adquiridos durante los estudios para adaptarse a los nuevos escenarios tecnológicos del futuro.
  • CG4 - Razonar, analizando la realidad y diseñando algoritmos y formulaciones que la modelen. Identificar problemas y construir soluciones algorítmicas o matemáticas válidas, eventualmente nuevas, integrando el conocimiento multidisciplinar necesario, valorando distintas alternativas con espíritu crítico, justificando las decisiones tomadas, interpretando y sintetizando los resultados en el contexto del dominio de aplicación y estableciendo generalizaciones metodológicas a partir de aplicaciones concretas.
  • CG8 - Observar un ejercicio ético de la profesión en todas sus facetas, aplicando criterios éticos en el diseño de sistemas,algoritmos, experimentos, utilización de datos, de acuerdo con los sistemas éticos recomendados por los organismos nacionales e internacionales, con especial énfasis en seguridad, robustez, privacidad, transparencia, trazabilidad, prevención de sesgos (de raza, género, religión, territorio, etc.) y respeto a los derechos humanos.

Objetivos

  1. Conocer nuevas estructuras de datos: Pilas, Colas, Listas, Árboles y Grafos y los algoritmos asociados a las operaciones necesarias sobre estas estructuras.
    Competencias relacionadas: CG2, CG4, CT6, CE03, CE04, CE12,
  2. Conocer diferentes implementaciones de estructuras de datos: Implementaciones utilizando estructuras de datos más simples proporcionadas por el lenguaje de programación, e implementaciones dinámicas.
    Competencias relacionadas: CG2, CG4, CE02, CE03, CE04, CE12,
  3. Conocer los principios básicos de la orientación a objetos: Conceptos de clase, instancia, método, herencia (simple y múltiple), etc.
    Competencias relacionadas: CG2, CG4, CT6, CE03, CE04, CE10,
  4. Ampliación de Complejidad Computacional: Big O, Big Omega, Master Theorems
    Competencias relacionadas: CG2, CG4, CT6, CE02, CE12, CE13,
  5. Resolver en grupo un problema de tamaño pequeño-medio aplicando lo aprendido sobre orientación a objetos
    Competencias relacionadas: CG2, CG4, CG8, CT4, CE03, CE04, CE10,

Contenidos

  1. Árboles y Grafos
    Comenzaremos el curso utilizando las estructuras de datos que el lenguaje de programación nos proporciona para implementar los Árboles y los Grafs. Veremos algoritmos de recorrido para las dos estructuras, y otros algoritmos importantes relacionados con éstas, como por ejemplo el algoritmo de Dijkstra.
  2. Objetos y Clases
    Se introducen los conceptos fundamentales de orientación a objetos: Clase, objeto, instancia, delegación, herencia, etc. y otras particularidades de la implementación de la orientación a objetos propias del lenguaje de programación con que trabajamos.
  3. Estructuras dinámicas de datos
    Se estudia cómo implementar estructuras de datos conocidas utilizando el concepto de referencia a un objeto. Se reimplementarán de este modo estructuras de datos que el lenguaje de programación proporciona por defecto, y estructuras de datos nuevas que ya hemos visto implementadas de forma más sencilla.
  4. Conjuntos y Diccionarios: Implementación
    Veremos diferentes formas de implementar conjuntos y diccionarios: Tablas Hash y árboles binarios de búsqueda (BSTs). Se estudiarán las propiedades de estas estructuras, sus ventajas e inconvenientes.
  5. Ampliación de Complejidad Algorítmica
    En PA1 se empezó a ver el concepto de complejidad de un programa, un algoritmo y un problema, e introdujimos la notación asintótica, concretamente la definición de Theta(f). Este tema quiere ser una continuación, donde veremos la Big O, la Big Omega, etc, y los Master Theorems.

Actividades

Actividad Acto evaluativo


Construyendo Abstracciones con Datos. Árboles y Grafos

Es necesario que el estudiante esté atento en clase y realice los ejercicios propuestos.
Objetivos: 1 2
Contenidos:
Teoría
4h
Problemas
0h
Laboratorio
6h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
10h

Construyendo Abstracciones con Funciones: Objetos y Clases

Es necesario que el estudiante esté atento en clase y realice los ejercicios propuestos.
Objetivos: 2 3
Contenidos:
Teoría
8h
Problemas
0h
Laboratorio
8h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
16h

Construyendo Abstracciones con Datos: Estructuras Dinámicas de Datos

Es necesario que el estudiante esté atento en clase y realice los ejercicios propuestos.
Objetivos: 1 2
Contenidos:
Teoría
6h
Problemas
0h
Laboratorio
4h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
10h

Conjuntos y Diccionarios: Implementación

Es necesario que el estudiante esté atento en clase y realice los ejercicios propuestos.
Objetivos: 2 3
Contenidos:
Teoría
4h
Problemas
0h
Laboratorio
4h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
8h

Ampliación de Complejidad Algorítmica

Es necesario que el estudiante esté atento en clase y realice los ejercicios propuestos.
Objetivos: 4
Contenidos:
Teoría
4h
Problemas
0h
Laboratorio
4h
Aprendizaje dirigido
0h
Aprendizaje autónomo
8h

Trabajo Práctico

Los estudiantes harán una práctica en parejas relacionada con un problema de tamaño pequeño-medio.
Objetivos: 1 2 3 5
Semana: 17 (Fuera de horario lectivo)
Tipo: entrega
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
2h
Aprendizaje autónomo
10h

Examen Parcial


Objetivos: 1 2 3
Semana: 8 (Fuera de horario lectivo)
Tipo: examen de teoría
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
2h
Aprendizaje autónomo
10h

Examen Final


Objetivos: 1 2 3 4
Semana: 16 (Fuera de horario lectivo)
Tipo: examen final
Teoría
0h
Problemas
0h
Laboratorio
0h
Aprendizaje dirigido
3h
Aprendizaje autónomo
10h

Metodología docente

La docencia de la asignatura está estructurada en clases de teoría y clases de laboratorio.

En las clases de teoría los profesores presentan los contenidos esenciales de la asignatura. En las clases de laboratorio se practican los contenidos de la asignatura (los presentados en clase y los adquiridos autónomamente) mediante la realización de problemas prácticos. Las clases de laboratorio serán una continuación de las clases teóricas, donde los conceptos nuevos se implementarán a medida que vayan apareciendo.

Método de evaluación

El método de evaluación de la asignatura consistirá en dos pruebas de carácter teórico (T1 y T2), una a mediados de curso y otra al final y una práctica de tamaño pequeño-medio (Practica).

Entonces, el método de evaluación sería:
0.6 * Teoría + 0.4*Practica
donde:
Teoría: MAX(T2, 0.5* T1 + 0.5* T2)

Competencia transversal "Trabajo en equipo":

Se evalúa usando una rúbrica simple en que el tutor de cada grupo puntúa los
diferentes aspectos del trabajo en equipo de cada miembro de los grupos.

Bibliografía

Básica:

Complementaria:

  • Python pocket reference - Lutz, Mark, O'Reilly Media , 2014. ISBN: 9781449356941

Web links

  • Aquest és el text PRINCIPAL de l'assignatura, la font d'informació primària per a tot allò que expliquem a classe. Tot i això, a PA2 hi ha temes que no apareixen en aquest text. http://composingprograms.com/
  • La principal referència del llenguatge de programació que fem servir: Python. No és un lloc on aprendre a programar, és un lloc on consultar detalls de les construccions i llibreries del llenguatge https://docs.python.org/3/reference/index.html

Capacidades previas

Curso PA1, o equivalente