4.7.2.9 Algoritmos y Estructuras de Datos fundamentales (2 horas) [Habilidades a,b,c,h,1,2,5]

Referencias Bibliográficas: [Brookshear and Brookshear, 2014] Temas
  1. Tipos Abstractos de datos y sus implementaciones:
    1. Pilas
    2. Colas
    3. Colas de prioridad
    4. Conjuntos
    5. Mapas
  2. Listas enlazadas
  3. Algoritmos numéricos simples, tales como el cálculo de la media de una lista de números, encontrar el mínimo y máximo.
  4. Algoritmos de búsqueda secuencial y binaria.
  5. Árboles de búsqueda binaria:
    1. Operaciones comunes en árboles de búsqueda binaria como seleccionar el mínimo, máximo, insertar, eliminar, recorrido en árboles.
  6. Árboles balanceados (ej. árboles AVL, Arboles red-black, Arboles biselados (splay trees), Treaps)
  7. Estructuras de Datos Avanzadas (ej. B-Trees, Fibonacci Heaps)
Objetivos de Aprendizaje
  1. Implementar algoritmos numéricos básicos [Familiarity].
  2. Implementar algoritmos de busqueda simple y explicar las diferencias en sus tiempos de complejidad [Familiarity].
  3. Discutir factores otros que no sean eficiencia computacional que influyan en la elección de algoritmos, tales como tiempo de programación, mantenibilidad, y el uso de patrones específicos de la aplicación en los datos de entrada [Familiarity].



Generado por Ernesto Cuadros-Vargas , Sociedad Peruana de Computación-Peru, basado en el modelo de la Computing Curricula de IEEE-CS/ACM