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 - COMPLEXIDADE COMPUTACIONAL DOS ALGORITMOS 1. Big-O 2. Análise Amortizada B - ESTRUTURAS ABSTRATAS DE DADOS 1. Listas 2. Pilhas 3. Filas 4. Árvores binárias 5. Árvores binárias de pesquisa C - ÁRVORE BINÁRIA DE PESQUISA BALANCEADA 1. Inserção binária 2. Adelson-Velskii Landis (AVL) 3. Vermelho-Preto (Red-Black) D - ÁRVORE DE PESQUISA BALANCEADA 1. Árvore 2-3 2. Árvores de Intervalos E - FILAS DE PRIORIDADE (HEAPS) 1. Binário 2. Binomial 3. Fibonacci F - GRAFOS 1. Tipos de grafos 2. Representação computacional de um grafo 3. Algoritmos de pesquisa em grafos: em profundidade primeiro e em largura primeiro 4. Problemas envolvendo grafos: Árvore Abrangente Mínima, Caminho Mais Curto, Fluxo Máximo e Emparelhamento Estável G - STRINGS 1. Conjuntos de Strings 2. Ordenação de Strings: Ordenação por Radix 3. Pesquisa de Strings: Pesquisa Binária 4. Pesquisa de uma substring numa String: Knuth-Morris-Pratt e Boyer-Moore 5. Prefix Tree, Suffix Tree e 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 mini-testes práticos; cada um vale 2.0 valores. - 2 testes escritos; cada teste vale 8.0 valores;
Teste escrito 1: 16/04/2024, 18h Teste escrito 2: 21/05/2024, 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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