Análisis Algorítmico

Análisis Algorítmico

Ingenieria de DatosMtro. Gasca Tierrablanca Alejandro Leonardo

1.2.4. Invariantes1.2.5. Tiempo de ejecución y uso de memoriaSemana 31.3. Algoritmos de ordenamiento1.3.1. Concepto1.3.2. Algoritmos de burbuja, quickSort, radix, bucket, heapsort

Temario

Semana 1Unidad 1. Análisis de Complejidad1.1. Algoritmos 1.1.1. Concepto 1.1.2. Principios del análisis de algoritmos 1.1.3. Características del diseño de algoritmos 1.1.4. Clases de complejidad computacionalSemana 21.2. Notación asintótica1.2.1. Concepto1.2.2. Orden de crecimiento1.2.3. Notación asintótica y orden de crecimiento

Semana 41.4. Algoritmos de árboles1.4.1. Estructura de árboles y sus operaciones1.4.2. Algoritmos de árboles binarios, AVL, ADT y rojos-negrosSemana 5 1.5. Algoritmos de grafos1.5.1. Estructura de grafos y sus operaciones1.5.2. Algoritmos elementales: primero en profundidad, primero en anchura y ordenamiento topológico

Semana 61.5.3. Árboles de expansión mínima1.5.4. Algoritmos de camino más corto: Bellman-Ford, Dijkstra, Floyd-Warshall y Ford-Fulkerson

Temario

Semana 92.2. Programación dinámica 2.2.1. Definir el concepto de programación dinámica 2.2.2. Algoritmo de corte de rodillos (rod-cutting) 2.2.3 Algoritmo de subsecuencia de mayor longitud 2.2.4 Algoritmo de multiplicación de matrices (matrix-chain)

Temario

Semana 8Unidad 2. Técnicas de Diseño de Algoritmos2.1. Divide y vencerás 2.1.1. Características de la técnica divide y vencerás 2.1.2. El problema de los sub-arreglos máximos 2.1.3. Diseño de algoritmo de Strassen de multiplicación de matrices 2.1.4. Métodos de solución de recurrencias

2.4.2. Procedimiento de búsqueda exhaustiva2.4.3. Concepto de digresión2.4.4. Procedimiento de generación de permutaciones 2.5. Algoritmos aleatorizados 2.5.1. Definir el concepto de algoritmos aleatorizados 2.5.2. Describir el problema de la contratación 2.5.3. Reconocer las variables aleatorias 2.5.4. Explicar los algoritmos aleatorizados

Semana 102.3. Algoritmos avaros 2.3.1. Concepto de algoritmos avaros 2.3.2. Algoritmos de selección de actividades 2.3.3. Elementos de la estrategia avara 2.3.4. Códigos de Huffman 2.3.5. Estructura de matroides y sus operacionesSemana 112.4. Algoritmos de retroceso (backpropagation)2.4.1. Concepto de retroceso

Temario

Referencias

Cormen, T., Leiserson C., Rivest, R. y Stein, C. (2009). Introduction to Algorithms. USA, MIT Press, 0-262-03384-4 Lee, R.C.T. ,Tseng, SS., Chang, R.C. y Tsai, Y.T. (2007). Introducción al diseño y análisis de algoritmos. USA, McGrawHill, 978-9701061244 Sedgewick, R. y Wayne, K.(2011.) Algorithms. USA, Addison Wesley, 978-0321573513 Skiena, S. (2008). The Algorithm Design Manual. USA, Springer, 1-848-00069-3

Politicas del curso

1. El alumno(a) es responsables de asistir puntualmente a sus sesiones de clase y/o práctica de laboratorio. 2. En caso de que la asignatura que atienda el alumno(a) sea la primera del día, tiene una tolerancia de 10 minutos para entrar al salón de clases. En las asignaturas posteriores, la tolerancia será máxima de 5 minutos para entrar al salón de clases. Rebasados estos tiempos de tolerancia, el alumno(a) no puede ser admitido en el salón de clases. Los tiempos de tolerancia aplicando igual forma en caso de llevar un aprendizaje sincrónico (online) en suPlataforma Virtual. 3. El alumno(a) es co-responsable junto con el Profesor(a), de señalar el puntual inicio y término de la sesión de clase. 4. El alumno(a) tiene el compromiso y responsabilidad de entregar en tiempo y forma todo trabajo, tarea, práctica o actividad que forme parte de su evaluación con fecha indicada en su Plataforma Virtual. No se recibirán trabajos en fechas posteriores señaladas en su Plataforma Virtual.

Politicas del curso

5. El alumno(a) tiene el compromiso y responsabilidad de mantener limpio su espacio de trabajo, absteniéndose en todo momento de consumir alimentos.El alumno(a) está obligado a hacer un buen uso de equipos e instalaciones en general, en correspondencia con una actitud de respeto y sustentabilidad. 6. El alumno(a) tiene el compromiso y responsabilidad de hacer un buen uso de su teléfono celular, para que solo en caso de una verdadera emergencia sea atendido, teniendo el cuidado de no perturbar la atención del grupo con sonidos, además de no conectar el teléfono para recargar la batería de dicho celular en horas de clase.

Politicas del curso

7. En la aplicación de examen de conocimientos parcial, regular, o por competencia, el alumno(a) tiene la responsabilidad de mantener su celular (Tablet, laptop, notebook o cualquier tecnología con aplicaciones a redes sociales) guardado en su mochila y no a la vista o bolsillo. El profesor(a) tiene el derecho de retirar el examen, si no se cumple con ese respeto al examen individual.8. Acudir al baño antes de entrar al examen o en su caso entregar el examen y el teléfono al profesor antes de ir al baño.9. El grupo debe recibir retroalimentación en todo tipo de evaluación que le sea practicada, en la fecha y hora especificada por el profesor (hora de la clase) con su respectivo pase de lista por parte del profesor.

Politicas del curso

10. El alumno(a) es responsable de verificar su correcta calificación, previo a que el Profesor(a) formalice la entrega de la misma a Control Escolar y/o Plataforma Virtual.11. En examen regular los rubros de productos, desempeño y autoevaluación (coevaluación), se consideran de acuerdo a lo obtenido durante el cuatrimestre, por lo tanto la única calificación que debe realizarse en regularización es "Evaluación del conocimiento". Es requisito indispensable presentar comprobante de pago para tener derecho a evaluación regular.12. El alumno(a) guardará sus trabajos revisados en el portafolio de evidencias correspondiente (físico o digital - EBC). 13. La calificación oficial de cada parcial será la que aparezca en SIINE en las semanas 7 y 14, para el primer y segundo parcial respectivamente.

Politicas del curso

14. Se prohíbe la venta de cualquier tipo de productos dentro del salón de clases.15. Se respetarán todas las políticas institucionales y del reglamento general de alumnos. 16. La participación del alumno(a) en Actividades de Aprendizaje Formativa (foros, wikis, etc.), son requisitos para presentar exámenes del 1er. y 2do. parcial.

Forma de Evaluación

Semana 1 Evaluación Diagnostica. 0% 1 ESP1 (Tarea): Cuadro sinóptico algoritmo y clase de complejidad. 10%2 ESD1 (Tarea): Práctica notación asintónica. 10%3 ESP2 (Tarea): Ejercicio práctico, algoritmos de ordenamiento. 10%4 ESP3 (Tarea): Ejercicio práctico algoritmos de árboles. 10%5 ESP4 (Tarea): Ejercicio práctico algoritmos de grafos. 10%6 AF2 (Tarea): Ejercicio sobre Algoritmos de camino mas corto. 0%7 ESC1. (Cuestionario): Examen primer parcial 45% CAC1: Cuestionario de auto y autoevaluación 5%ESP: 40% ESD: 10% ESC: 45% CAC: 5%

Forma de Evaluación

Semana 8 ESP5 (Tarea): Cuadro sinóptico divide y vencerás 10%9 ESD2 (Tarea): Práctica programación dinámica 10%10 ESP6 (Tarea): Ejercicio práctico algoritmos avaros 10%11 ESP7 (Tarea): Ejercicio práctico algoritmos de retroceso y aleatorizados 20%12 CAC2: Cuestionario de auto y coevaluación 5% ESC2. (Cuestionario): Examen segundo parcial 45%ESP: 40% ESD:10% ESC: 45% CAC: 5%

https://upgto.edu.mx/wp-content/uploads/archivos/calendario-escolar/2024-ESCOLARIZADA.pdf

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