| 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. Algoritmos
2. Análise de Complexidade dos Algoritmos: Big-O
3. Análise Amortizada de Algoritmos
B - ESTRUTURAS ABSTRATAS DE DADOS
1. Listas ligadas
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)
D - OUTRAS ÁRVORES DE PESQUISA BALANCEADA
1. Vermelho-Preto (Red-Black)
2. Árvore 2-3
3. Árvores de Intervalos
E - FILAS DE PRIORIDADE (HEAPS)
1. Binário
2. Binomial
3. Fibonacci
F - GRAFOS
1. Tipos de grafos
2. Representação computacional
3. Algoritmos de pesquisa: 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 por Radix
3. 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,em que cada um vale 2.0 valores,
- 2 testes escritos, em que cada teste vale 8.0 valores.
- assiduidade às aulas: 50%
Teste escrito 1: 07/04/2025, 18h
Teste escrito 2: 26/05/2025, 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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