| Código |
14799
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| Ano |
3
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| Semestre |
S2
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| Créditos ECTS |
6
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| Carga Horária |
PL(30H)/T(30H)
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| Área Científica |
Informática
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Tipo de ensino |
Presencial
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Estágios |
(Não aplicável)
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Objectivos de Aprendizagem |
Os objetivos principais prendem-se com a compreensão de estruturas de dados complexas e algoritmia avançada na resolução de problemas computacionais.
Os alunos deverão compreender e assimilar:
- As estruturas de dadas mais avançadas relacionadas com listas ligadas, árvores balanceadas e não balanceadas, Grafos e processamento de strings.
- Como selecionar as estruturas de dados apropriadas à resolução de problemas práticos.
- Como selecionar os algoritmos apropriados às estruturas de dados definidas.
- Desenvolver competências na utilização de técnicas matemáticas de análise da complexidade computacional espacial e temporal de algoritmos.
No final desta unidade curricular o estudante deve ser capaz de
- Explicar a necessidade de eficiência por parte dos algoritmos e estruturas de dados.
- Analisar a complexidade computacional (temporal e espacial) de programas.
- Implementar programas que utilizam os algoritmos e estruturas de dados.
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Conteúdos programáticos |
A - INTRODUÇÃO
Linguagem C
B - ALGORITMOS
Conceitos fundamentais
Algoritmos recursivos
Complexidade computacional
C - ESTRUTURAS DE DADOS SEQUENCIAIS
Estrutura Abstrata de Dados (EAD)
A EAD "LISTA" (com ligações simples)
A EAD "PILHA"
A EAD "FILA"
Análise amortizada de algoritmos
D - ESTRUTURAS DE DADOS NÃO SEQUENCIAL - ÁRVORES
Árvores binárias
Árvores binárias de pesquisa
Árvores binárias de pesquisa balanceadas
Árvores binárias de pesquisa balanceadas avançadas
Heaps
E - ESTRUTURAS DE DADOS NÃO SEQUENCIAL - GRAFOS
Tipos de grafos
Representação computacional (estrutura de dados) de um grafo
Algoritmos de pesquisa em grafos
Problemas envolvendo grafos
F - STRINGS
Conjuntos de Strings
Pesquisa e ordenação de Strings
Pesquisa de uma substring numa String
Prefix Tree (Trie)
Suffix Tree
Suffix Arrays
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
Para que o estudante possa adquirir as competências exigidas, estão previstas:
- 2h/semana de aulas teóricas (T) para exposição oral dos conceitos teóricos, métodos e algoritmos, utilizando-se ainda a escrita no quadro, a discussão de ideias com os alunos, e a projeção de diapositivos;
- 2h/semana de aulas prático-laboratoriais (PL), nas quais o estudante aplicará e testará os conceitos, os métodos e os algoritmos apresentados nas aulas teóricas, através da resolução de exercícios que constam em fichas criadas para o efeito;
- 2h/semana de tutoria para o esclarecimento de dúvidas e para o acompanhamento dos alunos no desenvolvimento dos seus projetos individuais.
Avaliação:
- 2 testes escritos; cada teste vale 7.0 valores;
- 3 testes práticos; cada trabalho vale 2.0 valores.
Teste 1: 19/04/2022, 18h; Teste 2: 23/05/2022, 18h
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Bibliografia principal |
"Competitive Programmer’s Handbook"; Antti Laaksonen; Draft July 3, 2018
"Algorithms", 4th Edition, 2011; Robert Sedgewick and Kevin Wayne; Addison Wesley, ISBN-13: 978-0321573513
"Introduction to Algorithms", 3rd Edition, 2009; Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein; MIT Press, ISBN-13: 978-0262033848
"Estruturas de Dados e Algoritmos em C", 2008; António Manuel Adrego da Rocha; FCA-Editora de Informática. Coleção: Tecnologias de Informação; ISBN: 9789727222957
"Algorithms in C, Parts 1-5 (Bundle): Fundamentals, Data Structures, Sorting, Searching, and Graph Algorithms", 3rd Edition, 2001; By Robert Sedgewick; Addison-Wesley Professional; ISBN: 0201756080
"Data Structures and Algorithm Analysis", Edition 3.2 (C++ Version), 2013; Clifford A. Shaffer; Department of Computer Science, Virginia Tech.
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| Língua |
Português
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