PDF de programación - Tema 0. Introducción - Parte I. Estructuras de Datos

Programa de teoría
Parte I. Estructuras de Datos.

1. Abstracciones y especificaciones.
2. Conjuntos y diccionarios.
3. Representación de conjuntos mediante árboles.
4. Grafos.

Parte II. Algorítmica.

1. Análisis de algoritmos.
2. Divide y vencerás.
3. Algoritmos voraces.
4. Programación dinámica.
5. Backtracking.
6. Ramificación y poda.

A.E.D.

Tema 0-2. Algorítmica

Algoritmos y Estructuras de Datos

PARTE II: ALGORÍTMICA

(o ALGORITMIA)

Tema 0. Introducción

0.1. Definición y propiedades.

0.2. Análisis de algoritmos.

0.3. Diseño de algoritmos.

A.E.D.

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0.1. Definición y propiedades.

• Algoritmo:

Conjunto de reglas para resolver un
problema.

• Propiedades

– Definibilidad: El conjunto debe estar bien

definido, sin dejar dudas en su interpretación.

– Finitud: Debe tener un número finito de pasos

que se ejecuten en un tiempo finito.

0 ó más
entradas

ALGORITMO

1 ó más
salidas

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Tema 0-2. Algorítmica

0.1. Definición y propiedades.

• Algoritmos deterministas: Para los mismos

datos de entrada se producen los mismos datos de
salida.

• Algoritmos no deterministas: Para los mismos
datos de entrada pueden producirse diferentes de
salida.

• ALGORITMIA: Ciencia que estudia técnicas para

construir algoritmos eficientes y técnicas para
medir la eficacia de los algoritmos.

• Objetivo: Dado un problema concreto encontrar la

mejor forma de resolverlo.

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0.1. Definición y propiedades.

Recordamos:

Objetivo de la asignatura

Ser capaz de analizar, comprender y

resolver una amplia variedad de

problemas de programación, diseñando

soluciones eficientes y de calidad.

Pero ojo, los algoritmos no son el único

componente en la resolución de un

problema de programación.

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Tema 0-2. Algorítmica

0.1. Definición y propiedades.

PROBLEMA

Algoritmos

+

Estructuras

de datos

PROGRAMA

Algoritmos + Estructuras de Datos = Programas

• Estructura de datos: Parte estática, almacenada.
• Algoritmo: Parte dinámica, manipulador.

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0.1. Definición y propiedades.

MÉTODO CIENTÍFICO
1.Observación.

2.Hipótesis.

3.Experimentación.

4.Verificación.

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Tema 0-2. Algorítmica

INFORMÁTICO
1. Análisis del

problema

2. Diseño del

programa
(alg. y estr.)

3. Implementación

(programación)
4. Verificación y

pruebas

0.1. Definición y propiedades.

Otras ideas...

• Refinamiento por pasos sucesivos.

– Escribir la estructura de la solución en

pseudocódigo, de manera muy genérica.

– Especificar los pasos de forma cada vez más

detallada, y precisa.

– Repetimos el refinamiento hasta llegar a una

implementación.

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0.1. Definición y propiedades.

• Proceso de resolución propuesto por

Aho.

Modelo
Modelo

matemático
matemático
Algoritmo
Algoritmo
informal
informal

Tipos de datos
Tipos de datos

abstractos
abstractos
Programa en
Programa en
pseudolenguaje
pseudolenguaje

Estructuras
Estructuras
de datos
de datos
Programa
Programa
en Pascal
en Pascal

• Más en las asignaturas de Ingeniería del

Software...

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Tema 0-2. Algorítmica

0.2. Análisis de algoritmos.

ALGORITMIA = ANÁLISIS + DISEÑO

• Análisis de algoritmos: Estudio de los recursos

que necesita la ejecución de un algoritmo.
• No confundir con análisis de un problema.

• Diseño de algoritmos: Técnicas generales para la

construcción de algoritmos.

• Por ejemplo, divide y vencerás: dado un problema,
divídelo, resuelve los subproblemas y luego junta
las soluciones.

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0.2. Análisis de algoritmos.

• Análisis de algoritmos. Normalmente estamos
interesados en el estudio del tiempo de ejecución.

• Dado un algoritmo, usaremos las siguientes

notaciones:
– t(..): Tiempo de ejecución del algoritmo.
– O(..): Orden de complejidad.
– o(..): O pequeña del tiempo de ejecución.
– Ω(..): Cota inferior de complejidad.
– Θ(..): Orden exacto de complejidad.

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0.2. Análisis de algoritmos.
• Ejemplo. Analizar el tiempo de ejecución y el
orden de complejidad del siguiente algoritmo.
Hanoi (N, A, B, C: integer)

if N=1 then

Mover (A, C)

else begin

Hanoi (N-1, A, C, B)
Mover (A, C)
Hanoi (N-1, B, A, C)

end

• Mecanismos:

– Conteo de instrucciones.
– Uso de ecuaciones de recurrencia.
– Medida del trabajo total realizado.

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0.3. Diseño de algoritmos.

• Diseño de Algoritmos. Técnicas generales,

aplicables a muchas situaciones.

• Esquemas algorítmicos. Ejemplo:

ALGORITMO Voraz (C: ConjuntoCandidatos ; var S: ConjuntoSolución )

S:= Ø
mientras (C ≠ Ø) Y NO SOLUCION(S) hacer

x:= SELECCIONAR(C)
C:= C - {x}
si FACTIBLE(S, x) entonces

INSERTAR(S, x)

Insertar
Insertar
tipos AQUÍ
tipos AQUÍ

Insertar
Insertar
código AQUÍ
código AQUÍ

finsi

finmientras

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0.3. Diseño de algoritmos.

¿Qué clase de problemas?

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0.3. Diseño de algoritmos.

R E S U E L T O
R E S U E L T O

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0.3. Diseño de algoritmos.

Planificador de rutas

R E S U E L T O
R E S U E L T O

Calcular
ruta
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0.3. Diseño de algoritmos.

• EL JUEGO DE LAS CIFRAS.

Dado un conjunto de 6 enteros,
encontrar la forma de conseguir otro
entero, utilizando las operaciones de
suma, resta, producto y división entera
(y sin usar cada número más de una
vez).

A.E.D.

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0.3. Diseño de algoritmos.

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0.3. Diseño de algoritmos.

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cifras.exe

0.3. Diseño de algoritmos.

• RETO. Implementar un programa para
resolver el problema, más rápido que la
versión del profesor, y que no pierda
ninguna solución.
• RECOMPENSA.

– Un 10 en la tercera práctica de la
asignatura (diseño de algoritmos).

– Un 10 en el ejercicio correspondiente del

examen.

– Más 1 punto de notas de clase.

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0.3. Diseño de algoritmos.

Jugador de

Ajedrez

Situación

Inicial

Movimien-
tos de A

Movimien-
tos de B

Movimien-
tos de A

P E N D I E N T E
P E N D I E N T E

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0.3. Diseño de algoritmos.

Problema del viajante

P E N D I E N T E
P E N D I E N T E

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0.3. Diseño de algoritmos.

• Técnicas de diseño de algoritmos:

1. Divide y vencerás.
2. Algoritmos voraces.
3. Programación dinámica.
4. Backtracking.
5. Ramificación y poda.

• Dado un problema: seleccionar la técnica, seguir

el proceso/esquema algorítmico, obtener el
algoritmo y comprobarlo.

• Recordar: No empezar tecleando código

como locos.

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