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UERJ CComp Algoritmos 2021.1 - Pós-Graduação em Ciências Computacionais

Curso de Algoritmos do Prof. Igor Machado Coelho, oferecido pelo Programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais (PPG-CComp) da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ). versão online: igormcoelho.github.io/curso-estruturas-de-dados-i/

Código-fonte no GitHub Estrelas Licença

Última atualização: Junho/2021 (Período PPG-CComp 2021.1)

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Tópicos do Curso de Algoritmos PPG-CComp 2021.1

  1. Introdução ao curso
  2. Revisão/Tipos (veja módulos base)
  3. Pilhas (veja módulos base)
  4. Filas (veja módulos base)
  5. Árvores (veja módulos base)
  6. Dicionários e Árvores de Busca (veja módulos base)
  7. Filas de Prioridade (veja módulos base)

Ementa (2012-2019)

Conceito de estruturas de dados e algoritmos. Introdução a medidas de complexidade de algoritmos: pior caso, melhor caso e caso médio. Análise assintótica. Recursão. Listas Lineares: alocações sequencial e encadeada. Pilhas. Filas. Árvores. Árvores Binárias de Busca. Árvores Balanceadas. Listas de Prioridade. Tabelas de Dispersão. Algoritmos de Ordenação.

https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/public/consultas/coleta/disciplina/viewDisciplina.xhtml?popup=true&id_disciplina=70949

Bibliografia (2012-2019)

  • "Estruturas de Dados e Seus Algoritmos", J.L.Szwarcfiter, L. Markenzon, LTC, 3 a ed. 2010.
  • “Introduction to Algorithms” ,T. H. Cormen, C. E. Leiserson ,R. L. Rivest e C. Stein, MIT Press e McGraw-Hill, 3rd ed. 2009.

Ementa (2019+):

Conceito de estruturas de dados e algoritmos. Pesquisa, ordenação e inserção em estruturas de dados básicas. Técnicas de construção de algoritmos: Recursão, Backtracking, Programação Dinâmica e Método Guloso, Algoritmos não-determinísticos. Correção, otimização e análise da complexidade e exatidão. Teoria da complexidade: medidas de complexidade, complexidade do algoritmo no pior caso, complexidade do algoritmo no caso médio, complexidade mínima do problema. Teoria da intratabilidade de Problemas: classes P, NP e NP-Difícil. Teorema da Satisfabilidade, Método da redução, Problemas Pseudo-Polinomiais. Problemas NP-Completos. Algoritmos aproximativos.

Bibliografia (2019+):

  1. "Introduction to Algorithms", T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest., C. Stein, The MIT Press and McGraw-Hill, 2001.
  2. "Computational Complexity", C.H. Papadimitriou, Addison Wesley, 1994.
  3. "A note on counting independent terms in asymptotic expressions of computational complexity". F. de S. Oliveira, V. C. Barbosa. Optimization Letters, v. 11, p. 1757-1765, 2017.
  4. "Teoria Computacional de Grafos". J.L. Szwarcfiter. Editora Campus, ISBN13:9788535288841, 352 pp, ed. 1, 2018.

Avaliação

A = 40%R + 60%V

P = 60%Apr + 40%Rel

N = 50%A + 50%P

Onde R=Relatórios/Listas, V=Prova, P=Atividade de Apresentação, Apr=Apresentação, Rel=Relatório de Apresentação.

Ou seja, 50% de atividades assíncronas (A) e 50% apresentação (P).

Calendário

  • 2021/1
    • Início das aulas: 28/06/2021
    • Término das aulas: 18/09/2021