Conocimiento básico de conceptos matemáticos: lógica, teoría de funciones, estructura algebraica, mínima capacidad de abstracción y expresión matemática. Es suficiente con haber aprobado las asignaturas de Álgebra y Cálculo.
Conocimiento del lenguaje de programación Java a nivel básico, de un entorno de programación y de los fundamentos de los sistemas de información. Es suficiente con haber aprobado la asignaturas Fundamentos de Programación (I y II) y Sistemas de Información.
Se sugiere que el estudiante curse en el mismo curso académico las siguientes asignaturas: Lógica (semestre 1) y Metodología de la Programación (semestre 2).
Estructura de Datos pertenece a la materia de Programación y forma parte del módulo Común a la Rama de Informática del Grado en Ingeniería Informática.
La asignatura puede verse como la continuación lógica de Fundamentos de Programación II, estudiando nuevas estructuras de datos y desde nuevos puntos de vista, aparte de su uso: cómo de definen formalmente y cómo se implementan, de forma que puedan incorporarse a un entorno de programación como parte de su biblioteca.
Su continuación lógica será en la asignatura de Metodología de la Programación, donde cada esquema algorítmico puede tener una inmediata aplicación sobre las nuevas estructuras de datos (ordenación de estructuras lineales, exploraciones voraces o dinámicas de árboles, caminos óptimos sobre grafos, etc.). También en la asignatura de Programación Declarativa (intensificación de Computación), además de ser imprescindibles ciertos conocimientos adquiridos (listas, planteamientos recursivos, etc.), se profundizará en la definición de las estructuras de datos vistas, resolviendo importantes lagunas de expresividad y eficiencia (herencia, orden superior, estructuras infinitas, etc.).
Pero, tanto en el resto de la carrera como en la vida profesional, se deberán implementar aplicaciones donde se requieran estructuras de datos de cierta complejidad. Los lenguajes que suelen usarse pueden proporcionar estructuras adecuadas (listas, colas, etc.) que, para ser usadas correctamente, es necesario haberlas estudiado con cierto detalle. Otras veces no las proporcionan (árboles y grafos), por lo será necesario saber incorporarlas. Por otro lado, la utilización de estructuras de datos, desde el punto de vista de su diseño y análisis, proporcionará un nivel de abstracción y destrezas de programación (recursión, modularización, etc.) muy necesarios en cualquier otra labor de desarrollo de software.
| Competencias propias de la asignatura | |
|---|---|
| Código | Descripción |
| BA4 | Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería. |
| CO6 | Conocimiento y aplicación de los procedimientos algorítmicos básicos de las tecnologías informáticas para diseñar soluciones a problemas, analizando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos. |
| CO7 | Conocimiento, diseño y utilización de forma eficiente de los tipos y estructuras de datos más adecuados para la resolución de un problema. |
| CO8 | Capacidad para analizar, diseñar, construir y mantener aplicaciones de forma robusta, segura y eficiente, eligiendo el paradigma y los lenguajes de programación más adecuados. |
| INS1 | Capacidad de análisis, síntesis y evaluación. |
| INS4 | Capacidad de resolución de problemas aplicando técnicas de ingeniería. |
| PER1 | Capacidad de trabajo en equipo. |
| PER2 | Capacidad de trabajo en equipo interdisciplinar. |
| PER4 | Capacidad de relación interpersonal. |
| PER5 | Reconocimiento a la diversidad, la igualdad y la multiculturalidad. |
| SIS1 | Razonamiento crítico. |
| SIS3 | Aprendizaje autónomo. |
| UCLM2 | Capacidad para utilizar las Tecnologías de la Información y la Comunicación. |
| Resultados de aprendizaje propios de la asignatura | |
|---|---|
| Descripción | |
| Saber manejar tipos de datos, estructuras de datos y tipos abstractos de datos de forma correcta y adecuada a los problemas, así como su especificación formal, implementación y utilización de los tipos abstractos de datos lineales y no lineales. | |
| Resultados adicionales | |
| No se han establecido. |
-
Tema 1: Conceptos generales
-
Tema 2: Pilas
-
Tema 3: Colas
-
Tema 4: Listas
-
Tema 5: Grafos
-
Tema 6: Árboles
En las sesiones de laboratorio se realizarán prácticas tanto con estructuras de datos lineales como con estructuras de datos no lineales.
| Actividad formativa | Metodología | Competencias relacionadas (para títulos anteriores a RD 822/2021) | ECTS | Horas | Ev | Ob | Rec | Descripción * |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] | Método expositivo/Lección magistral | BA4 CO6 CO7 CO8 | 0.72 | 18 | N | N | N | Exposición del temario por parte del profesor (MAG) |
| Tutorías individuales [PRESENCIAL] | BA4 CO6 CO7 CO8 UCLM2 | 0.18 | 4.5 | N | N | N | Tutorías individuales o en pequeños grupos en el despacho del profesor, clase o laboratorio (TUT) | |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] | Trabajo autónomo | BA4 CO6 CO7 CO8 SIS1 SIS3 | 2.1 | 52.5 | N | N | N | Estudio (EST) |
| Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA] | Prácticas | BA4 CO6 CO7 CO8 INS1 INS4 PER1 PER2 PER4 PER5 SIS3 | 0.6 | 15 | N | N | N | Preparación de prácticas de laboratorio (PLAB) |
| Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] | Resolución de ejercicios y problemas | BA4 CO6 CO7 CO8 PER1 PER2 PER4 PER5 SIS1 SIS3 UCLM2 | 0.6 | 15 | S | N | N | Resolución de ejercicios por parte del profesor y los estudiantes (PRO) |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA] | Trabajo autónomo | BA4 CO6 CO7 CO8 INS1 INS4 PER1 PER2 PER4 PER5 SIS3 | 0.9 | 22.5 | S | N | S | Realización y presentación de un informe sobre un tema propuesto por el profesor (RES) |
| Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL] | Prácticas | BA4 CO6 CO7 CO8 INS4 PER1 PER2 PER4 PER5 | 0.6 | 15 | S | S | S | Realización en aula de las prácticas programadas (LAB) |
| Prueba final [PRESENCIAL] | Pruebas de evaluación | BA4 CO6 CO7 CO8 INS1 INS4 | 0.3 | 7.5 | S | S | S | Realización de un examen final de todo el temario de la asignatura (EVA) |
| Total: | 6 | 150 | ||||||
| Créditos totales de trabajo presencial: 2.4 | Horas totales de trabajo presencial: 60 | |||||||
| Créditos totales de trabajo autónomo: 3.6 | Horas totales de trabajo autónomo: 90 | |||||||
Ev: Actividad formativa evaluable Ob: Actividad formativa de superación obligatoria Rec: Actividad formativa recuperable
| Valoraciones | |||
| Sistema de evaluación | Estudiante presencial | Estud. semipres. | Descripción |
| Prueba final | 50.00% | 0.00% | Actividad obligatoria y recuperable a realizar en la fecha prevista para el examen final de la convocatoria ordinaria. Comprende todo el temario de la asignatura. |
| Elaboración de trabajos teóricos | 15.00% | 0.00% | Actividad no obligatoria y recuperable a realizar antes del fin del periodo docente. |
| Valoración de la participación con aprovechamiento en clase | 10.00% | 0.00% | Actividad no obligatoria y no recuperable a realizar en las sesiones de teoría/laboratorio. |
| Realización de prácticas en laboratorio | 25.00% | 0.00% | Actividad obligatoria y recuperable a realizar en las sesiones de laboratorio. Desarrollo y evaluación de casos de estudio prácticos. |
| Total: | 100.00% | 0.00% | |
actividad superada y poder aprobar la asignatura. La valoración de las actividades será global y,
por tanto, se debe expresar por medio de una única nota. Si la actividad consta de varios
apartados podrá valorarse de forma individual informando por escrito durante el inicio del
curso sobre los criterios de valoración de cada apartado. En las actividades recuperables existe
una prueba de evaluación alternativa en la convocatoria extraordinaria.
La prueba final será común para todos los grupos de teoría/laboratorio de la asignatura y será
calificada por los profesores de la asignatura de forma horizontal, es decir, cada una de las
partes de la prueba final será evaluada por el mismo profesor para todos los estudiantes.
El estudiante aprueba la asignatura si obtiene un mínimo de 50 puntos sobre 100 con las
valoraciones de cada actividad de evaluación y supera todas las actividades obligatorias.
Para los estudiantes que no aprueben la asignatura en la convocatoria ordinaria, la calificación
de las actividades superadas se conservará para la convocatoria extraordinaria. La valoración
de la participación con aprovechamiento en clase (actividad no recuperable) se conservará para la convocatoria
extraordinaria aunque no se haya superado. En el caso de actividades recuperables superadas,
el estudiante podrá presentarse a la evaluación alternativa de esas actividades en la
convocatoria extraordinaria y, en ese caso, la nota final de la actividad corresponderá a la
última nota obtenida.
La calificación de las actividades superadas en cualquier convocatoria, exceptuando la prueba
final, se conservará para el próximo curso académico a petición del estudiante siempre que
ésta sea igual o superior a 5 y no se modifique las actividades formativas y los criterios de
evaluación de la asignatura en el próximo curso académico
La no comparecencia a la prueba final supondrá la calificación de "No presentado". Si el
estudiante no ha superado alguna actividad de evaluación obligatoria, la nota final en la
asignatura no puede superar el 4 sobre 10.
| No asignables a temas | |
|---|---|
| Horas | Suma horas |
| Tutorías individuales [PRESENCIAL][] | 4.5 |
| Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 52.5 |
| Otra actividad no presencial [AUTÓNOMA][Prácticas] | 15 |
| Elaboración de informes o trabajos [AUTÓNOMA][Trabajo autónomo] | 22.5 |
| Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][Prácticas] | 15 |
| Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | 7.5 |
| Tema 1 (de 6): Conceptos generales | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 3 |
| Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 1.5 |
| Tema 2 (de 6): Pilas | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
| Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 3.5 |
| Tema 3 (de 6): Colas | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
| Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 1.5 |
| Tema 4 (de 6): Listas | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
| Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2.5 |
| Tema 5 (de 6): Grafos | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 3.5 |
| Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 2.5 |
| Tema 6 (de 6): Árboles | |
|---|---|
| Actividades formativas | Horas |
| Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 5.5 |
| Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Resolución de ejercicios y problemas] | 3.5 |
| Actividad global | |
|---|---|
| Actividades formativas | Suma horas |
| Comentarios generales sobre la planificación: | La asignatura se imparte en tres sesiones semanales de 1,5 horas |
| Autor/es | Título | Libro/Revista | Población | Editorial | ISBN | Año | Descripción | Enlace Web | Catálogo biblioteca |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Lenguaje de Programación JAVA | http://www.java.com/es | ||||||||
| Goodrich, M.T., Tamassia R. , Goldwasser M.H. | Data structures and algorithms in Java | Wiley | 978-1-118-80836-8 | 2014 | http://bcs.wiley.com/he-bcs/Books?action=index&itemId=1118808576&bcsId=8950 |
|
|||
| Martí Oliet, N., Ortega Mallén Y., Verdejo López J.A. | Estructuras de datos y métodos algoritmicos: ejercicios resueltos | Prentice Hall | 978-84-205-3849-5 | 2004 |
|
||||
| R. Sedgewick, K. Wayne | Algorithms, 4th Edition | New Jersey, USA | Addison Wesley | 978-0321573513 | 2011 | http://algs4.cs.princeton.edu/home/ | |||
| Weiss, M.A. | Data Structures and Problem Solving Using Java (Fourth Edition) | Addison-Wesley | 0-321-54140-5 | 2010 | http://users.cs.fiu.edu/~weiss/ | ||||
| Weiss, M.A. | Data structures & algorithm analysis in Java (Third Edition) | Addison-Wesley | 0-132-57627-9 | 2012 | http://users.cs.fiu.edu/~weiss/#dsaajava3 | ||||
| Weiss, M.A. | Estructura de datos en Java (4ª edición) | Pearson | 9788415552239 | 2014 |