Es recomendable haber cursado y aprobado las asignaturas "Metodología de la Programación" y "Estructuras de Datos" de segundo curso, ya que la asignatura está muy relacionada con ambas. También es importante haber cursado la asignatura "Cálculo y métodos numéricos", ya que la asignatura revisa y profundiza en el cálculo de complejidad algorítmica estudiado también en Metodología de la Programación de segundo.
Diseño de algoritmos constituye una extensión de "Metodología de la programación", que ha de cursarse en segundo. En esta asignatura se abordan aspectos relativos a la resolución de problemas mediante técnicas fundamentales de computación, tanto exactas como aproximadas. En particular, se profundiza en aspectos relativos a complejidad computacional y a técnicas algorítmicas, como programación dinámica, etc.
Otros temas relacionados con este grupo de asignaturas, como son los relativos a grafos o investigación operativa, serán tratados en las asignaturas correspondientes que se imparten también dentro de la intensificación en computación.
Competencias propias de la asignatura | |
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Código | Descripción |
CM03 | Capacidad para evaluar la complejidad computacional de un problema, conocer estrategias algorítmicas que puedan conducir a su resolución y recomendar, desarrollar e implementar aquella que garantice el mejor rendimiento de acuerdo con los requisitos establecidos. |
INS04 | Capacidad de resolución de problemas aplicando técnicas de ingeniería. |
SIS03 | Aprendizaje autónomo. |
SIS09 | Tener motivación por la calidad. |
Resultados de aprendizaje propios de la asignatura | |
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Descripción | |
Saber evaluar la complejidad computacional de un problema y aplicar la estrategia más adecuada de diseño de algoritmos que lo resuelve. | |
Resultados adicionales | |
Descripción | |
Aplicar los principios de Programación Orientada a Objetos para la resolución de problemas. |
Actividad formativa | Metodología | Competencias relacionadas (para títulos anteriores a RD 822/2021) | ECTS | Horas | Ev | Ob | Descripción | |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL] | Método expositivo/Lección magistral | CM03 INS04 SIS09 | 0.8 | 20 | N | N | Estas horas de teoría se dedicarán a la explicación de los diferentes temas. | |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL] | Seminarios | CM03 INS04 SIS09 | 0.24 | 6 | N | N | A lo largo del curso se impartirán tres seminarios relativos a programación en Python, estructuras de datos en Python, y a un ejemplo de resolución de problema práctico. | |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL] | CM03 INS04 SIS09 | 0.64 | 16 | N | N | Se dedicarán unas horas para la explicación y supervisión de cada uno de los trabajos prácticos. | ||
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA] | CM03 INS04 SIS03 SIS09 | 1.68 | 42 | N | N | Este es el tiempo que se estima para la preparación de los dos examenes parciales, o en su defecto final. Se presupone un seguimiento continuo de las clases. | ||
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA] | Trabajo dirigido o tutorizado | CM03 INS04 SIS09 | 1.92 | 48 | S | S | Además de las horas dedicadas al trabajo en laboratorio, se estima un trabajo de unas 12 horas para la realización de cada una de las prácticas. La entrega y defensa de las mismas es obligatoria. Esta actividad es recuperable para la convocatoria extraordinaria con un nuevo plazo de entrega. | |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL] | Método expositivo/Lección magistral | CM03 INS04 SIS09 | 0.56 | 14 | N | N | Se dedicarán horas de clase y de laboratorio a la resolución de problemas. | |
Prueba final [PRESENCIAL] | Pruebas de evaluación | CM03 INS04 SIS09 | 0.16 | 4 | S | S | Se dedicarán dos horas de clase a la realización de sendos exámenes parciales. Esta actividad es recuperable para la convocatoria extraordinaria. | |
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 (Será imprescindible su superación tanto en evaluación continua como no continua)
Sistema de evaluación | Evaluacion continua | Evaluación no continua * | Descripción |
Examen teórico | 60.00% | 0.00% | (ESC) Es necesario aprobar el examen de teoría. En caso de aprobar los exámenes parciales, no es necesario presentarse al examen final. |
Realización de prácticas en laboratorio | 30.00% | 0.00% | (LAB) El desarrollo de cada una de las cuatro prácticas constituirá el 7.5% de la nota final. |
Elaboración de memorias de prácticas | 10.00% | 0.00% | (INF) La memoria de cada una de las cuatro prácticas constituirá el 2.5% de la nota. |
Examen teórico | 0.00% | 100.00% | Recuperación de la parte de la asignatura no superada en la evaluación continua. |
Total: | 100.00% | 100.00% |
No asignables a temas | |
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Horas | Suma horas |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 4 |
Prueba final [PRESENCIAL][Pruebas de evaluación] | 4 |
Tema 1 (de 8): Algoritmos sobre grafos | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 4 |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Seminarios] | 6 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][] | 10 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Periodo temporal: 2 semanas | |
Grupo 15: | |
Inicio del tema: 30-01-2023 | Fin del tema: |
Comentario: Se dedicarán dos clases de teoría al estudio de algoritmos sobre grafos, y otra más a la resolución de problemas y ejercicios. Las cuatro primeras horas de prácticas se dedicarán a la impartición de dos seminarios de programación en Python. Se dará el guión de la primera práctica para que el alumno intente abordarla de manera autónoma antes de su expilcación, que tendrá lugar en la semana 4. |
Tema 2 (de 8): Divide y vencerás | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 3 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][] | 7 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Periodo temporal: 2 semanas | |
Grupo 15: | |
Inicio del tema: 13-02-2023 | Fin del tema: |
Tema 3 (de 8): Algoritmos voraces | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][] | 3 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][] | 4 |
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 12 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Periodo temporal: 2 semanas | |
Grupo 15: | |
Inicio del tema: 27-02-2023 | Fin del tema: |
Comentario: Debido a que los algoritmos voraces se vieron en la asignatura Metodología de la Programación, se dedicarán las primeras dos horas de teoría a su repaso, y otras dos a la corrección de ejercicios. |
Tema 4 (de 8): Programación dinámica | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][] | 3 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][] | 4 |
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 10 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Periodo temporal: 2 semanas | |
Grupo 15: | |
Inicio del tema: 13-03-2023 | Fin del tema: |
Comentario: Se dedicarán dos horas al repaso del tema Programación Dinámica"visto en la asignagura Metodología de la Programación. En la siguiente clase de teoría se corregirán los ejercicios propuestos. |
Tema 5 (de 8): Búsqueda con retroceso | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 3 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][] | 4 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 3 |
Periodo temporal: 2 semanas | |
Grupo 15: | |
Inicio del tema: 27-03-2023 | Fin del tema: |
Comentario: Durante las semanas 8 y 9 se repasará el tema Búsqueda con Retroceso en teoría, y se corregirán los ejercicios en clase de prácticas. |
Tema 6 (de 8): Ramificación y poda | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 3 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][] | 4 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][] | 7 |
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 10 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Periodo temporal: 2 semanas | |
Grupo 15: | |
Inicio del tema: 17-04-2023 | Fin del tema: |
Comentario: Se dedicarán dos clases de teoría a explicar los algoritmos de ramificación y poda, y una a la resolución de ejercicios. |
Tema 7 (de 8): Algoritmos aleatorios | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Prácticas de laboratorio [PRESENCIAL][] | 3 |
Resolución de problemas o casos [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 8 |
Periodo temporal: 1 semana | |
Grupo 15: | |
Inicio del tema: 02-05-2023 | Fin del tema: |
Comentario: Se dedicarán las clases de la semana a explicar los algoritmos probabilísticos. |
Tema 8 (de 8): Computación cuántica | |
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Actividades formativas | Horas |
Enseñanza presencial (Teoría) [PRESENCIAL][Método expositivo/Lección magistral] | 2 |
Enseñanza presencial (Prácticas) [PRESENCIAL][Seminarios] | 2 |
Estudio o preparación de pruebas [AUTÓNOMA][] | 3 |
Elaboración de memorias de Prácticas [AUTÓNOMA][Trabajo dirigido o tutorizado] | 8 |
Periodo temporal: 1 semana | |
Grupo 15: | |
Inicio del tema: 08-05-2023 | Fin del tema: 12-05-2023 |
Comentario: Se dedicarán las clases de la semana a explicar una introducción a la computación cuántica. |
Actividad global | |
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Actividades formativas | Suma horas |
Comentarios generales sobre la planificación: | Tanto la distribución del trabajo como, sobre todo, la planificación, son estimaciones orientativas. En cualquier caso, cualquier modificación se notificará con antelación en el espacio virtual de la asignatura. A lo largo del curso, y dependiendo de cómo se desarrolle éste, se irán modificando si es necesario para adaptarnos a las distintas eventualidades. En cualquier caso, se proporcionará una planificación semanal detallada en moodle. La asignatura se imparte en tres sesiones semanales de 1,5 horas. |