Estructuras de datos y Algoritmos usando Programacin Orientada a Objetos

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Estructuras de datos y Algoritmos usando
Programación Orientada a Objetos
Dpto. Matemática Aplicada y Ciencias de la
Computación

• Pedro Corcuera

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Temas generales del Curso

• Algoritmos
• Estructuras de datos
• Uso de programación orientada a objetos (Java,
  C)

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Temas específicos de Algoritmos

• Introducción a la algoritmia
• Análisis de algoritmos
• Algoritmos de ordenación y búsqueda
• Algoritmos voraces
• Divide y vencerás
• Programación dinámica
• Búsqueda con retroceso (backtracking)
• Ramificación y acotación (branch and bound)
• Precondicionamiento y reconocimiento de patrones
• Algoritmos probabilistas
• Algoritmos genéticos

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Temas específicos de Estructuras de Datos

• Tipos de datos abstractos
• Estructuras de datos básicas
• Arrays y matrices
• Pilas
• Listas
• Colas
• Diccionarios
• Árboles
• Colas de prioridad
• Arboles AVL y Rojinegros
• Grafos

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Aplicaciones

• Simulación
• Optimización
• Inteligencia artificial
• Geometría computacional
• Técnicas para Internet
• etc.

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Bibliografía

• A. Aho, J. Hopcroft y J. Ullman. Data Structures
  and Algorithms. Addison-Wesley, 1983.
• T. Cormen, C. Leiserson y R. Rivest. Introduction
  to Algorithms. 2ª ed. MIT Press, 2000.
• G. Brassard y P. Bratley. Fundamentos de
  Algoritmia. Prentice-Hall , 1997.
• M. Goodrich y R. Tamassia. Data Structures and
  Algorithms in Java, John Wiley Sons, 1998.
  http//www.wiley.com/college/goodrich

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Bibliografía

• M. Goodrich y R. Tamassia. Algorithm Design, John
  Wiley Sons, 2002. http//www.wiley.com/college/g
  oodrich
• S. Sahni. Data Structures, Algorithms, and
  Applications in Java, Mc-Graw Hill, 2000.
  http//www.mhhe.com/engcs/compsci/sahnijava/
• S. Skiena. The Algorithm Design Manual.
  Springer-Verlag, 1997. The Algorithm Design
  Manual http//www.cs.sunysb.edu/algorith
• M. Weiss. Estructuras de datos en Java,
  Addison-Wesley, 2000. http//www.cs.fiu.edu/weiss
  /

8
Bibliografía

• R. Sedgewick, P. Flajolet. An Introduction to the
  Analysis of Algorithms, Addison Wesley, 1996.
• Dictionary of Algorithms, Data Structures, and
  Problems
• http//www.nist.gov/dads/
• K. Rosen. Handbook of Discrete and Combinatorial
  Mathematics, CRC Press, 2000.
• M. Atallah. Algorithms and Theory of Computation
  Handbook, CRC Press, 1999.

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Bibliografía y referencias

• LEDA (Library of Efficient Data types and
  Algorithms), AGD, CGAL
• http//www.algorithmic-solutions.com/as_html/rese
  arch/research.html
• JGL http//www.recursionsw.com/products/voyager/
• Java Collections Sun
• http//java.sun.com/docs/books/tutorial/collectio
  ns/

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ALGORITMIA

• Introducción
• Definición y propiedades.
• Análisis y diseño de algoritmos.
• Heurísticas para una buena programación.

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Introducción

• Computadores cada vez más rápidos y a más bajo
  precio
• Se resuelven problemas de cálculo antes
  impensables.
• Inconscientemente se tiende a restar importancia
  al concepto de eficiencia.
• Existen problemas que seguirán siendo intratables
  si se aplican ciertos algoritmos por mucho que se
  aceleren los computadores
• importancia de nuevas soluciones eficientes

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Introducción

• Ejemplo
• En Agosto de 1977, Scientific American proponía
  a sus lectores el reto consistente en descifrar
  un mensaje secreto, para así ganar cien dólares.
  Parecía algo seguro se estimaba en aquel momento
  que el ordenador más rápido existente, empleando
  el algoritmo más eficiente de los conocidos, no
  podría ganar la apuesta salvo funcionando sin
  interrupción durante un tiempo equivalente a
  millones de veces la edad del Universo. Sin
  embargo, ocho meses de cálculo que comenzaron
  dieciséis años después bastaron para la tarea.
  Qué había pasado?
• G. Brassard y P. Bratley
• Fundamentos de Algoritmia (Prólogo)

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Definición y propiedades

• Algoritmo Conjunto de reglas para resolver un
  problema.
• Propiedades
• Definibilidad El conjunto debe estar bien
  definido, sin dejar dudas en su interpretación.
• Finitud Debe tener un número finito de pasos que
  se ejecuten en un tiempo finito.

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Definición y propiedades

• Algoritmos deterministas Para los mismos datos
  de entrada se producen los mismos datos de
  salida.
• Algoritmos no deterministas Para los mismos
  datos de entrada pueden producirse diferentes de
  salida.
• ALGORITMIA tratamiento sistemático de técnicas
  fundamentales para el diseño y análisis de
  algoritmos eficientes.
• Objetivo Dado un problema concreto encontrar la
  mejor forma de resolverlo.

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Definición y propiedades

• Proceso clásico de desarrollo de programas
  (cascada).
• Especificación de requisitos del problema.
• Análisis del problema.
• Diseño de la solución.
• Implementación del diseño.
• Pruebas.
• Refinamiento por pasos sucesivos.
• Escribir la estructura de la solución en
  pseudocódigo, de manera muy genérica.
• Especificar los pasos de forma cada vez más
  detallada, y precisa.
• Repetimos el refinamiento hasta llegar a un
  detalle suficiente para una implementación.

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Definición y propiedades

• Diseño mediante abstracciones.
• Identificar los subproblemas.
• Especificación abstracta de cada uno de ellos.
• Implementar cada abstracción.
• Verificación del programa.
• Proceso de resolución propuesto por Aho.

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Análisis y diseño de algoritmos

• Análisis de algoritmos Estudio de los recursos
  (tiempo y memoria) que necesita la ejecución de
  un algoritmo.
• Normalmente estamos interesados en el estudio del
  tiempo de ejecución.
• No confundir con análisis de un problema.
• Diseño de algoritmos Técnicas generales para la
  construcción de algoritmos.
• Por ejemplo, divide y vencerás dado un problema,
  divídelo, resuelve los subproblemas y luego junta
  las soluciones.

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Análisis y diseño de algoritmos

• Análisis de algoritmos. Análisis del tiempo de
  ejecución.
• Dado un algoritmo, usaremos las siguientes
  notaciones
• t(..) Tiempo de ejecución del algoritmo.
• O(..) Orden de complejidad.
• o(..) O pequeña del tiempo de ejecución.
• ? (..) Cota inferior de complejidad.
• ? (..) Orden exacto de complejidad.

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Heurísticas para una buena programación

• Planificar el diseño de un programa Mediante
  refinamientos sucesivos, análisis/diseño,
  especificaciones formales...
• Encapsular Extraer y agrupar funciones
  relacionadas. Todas las operaciones sobre un
  mismo TDA deben agruparse en un mismo paquete.
• Ocultamiento de la implementación Los aspectos
  de implementación no son visibles fuera del
  paquete. El que usa el paquete sólo debe saber
  qué hace, no cómo lo hace.

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Heurísticas para una buena programación

• Reutilizar programas existentes Un nuevo
  programa no debe partir desde cero. Reutilizar
  librerías, implementaciones de TDAs, esquemas de
  programas, patrones de programas,...
• No resolver casos concretos, sino el problema en
  general Si no se requiere un esfuerzo adicional,
  el algoritmo debe resolver un caso genérico.
• Repartir bien la funcionalidad Repartir la
  complejidad del problema de forma uniforme, sin
  crear módulos muy largos. Uso de herramientas de
  autodocumentación para mejorar la legibilidad del
  código.

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Principios de diseño

• Estructuras de datos y algoritmos
• Objetivos de diseño de alto nivel
• Objetivos de implementación
• Principios de diseño orientado a objeto
• Técnicas de diseño orientado a objeto

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Estructuras de datos y algoritmos

• Estructura de dato forma sistemática de
  organizar y acceder a los datos.
• Algoritmo procedimiento paso a paso para
  realizar alguna tarea en una cantidad de tiempo
  finito.

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Objetivos de diseño de alto nivel

• Correctitud una estructura de datos o algoritmo
  es diseñada, en un alto nivel, para trabajar
  correctamente para todas las posibles entradas
  que se pueden encontrar dentro de un dominio de
  interés.
• Eficiencia Las soluciones deben ser rápidas y no
  usar mas recursos del ordenador, como la memoria,
  que la necesaria.

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Objetivos de implementación

• Robustez un programa produce la respuesta
  correcta para todas las entradas y cuando se
  ejecuta en todas las plataformas hardware.
• Adaptabilidad los programas deben ser capaces de
  evolucionar en el tiempo en respuesta a
  condiciones cambiantes en el entorno. Añgunos
  cambios son esperados, otros son inesperados.
• Reusabilidad el mismo código se puede usar en
  diferentes sistemas en varios dominios de
  aplicación.

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Principios de diseño orientado a objeto

• Abstracción un sistema complejo se resume en sus
  partes más fundamentales y se describen con un
  lenguaje simple y preciso.
• Tipo de dato abstracto (TDA) modelo matemático
  de una estructura de dato que especifica el tipo
  de dato almacenado, las operaciones soportadas en
  los mismos y los tipos de parámetros de las
  operaciones.
• Un TDA especifica qué operaciones realiza, pero
  no cómo. En Java se expresan por una interface.
• Un TDA se realiza por una estructura de dato
  concreta, que se modela en Java con una class. En
  ella se especifica cómo se realizan las
  operaciones.

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Principios de diseño orientado a objeto

• Encapsulación (ocultación de información) los
  diferentes componentes de un programa deben
  implementar una abstracción, sin revelar los
  detalles internos de la implementación.
• Modularidad se refiere a la estructura
  organizativa, en la que diferentes componentes de
  un programa se dividen en unidades funcionales
  separadas. Normalmente la organización derivada
  corresponde a una jerarquía entre los módulos.

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Técnicas de diseño orientado a objeto

• Clases y objetos
• Los objetos representan instancias de una clase.
  Una clase es una especificación de los campos de
  dato y las operaciones que se pueden ejecutar por
  los objetos.
• API o interface las clases deben especificar la
  interface que sus objetos presentan a otros
  objetos. Los tipos de los parámetros que se pasan
  en los métodos deben concordar con los tipos
  especificados en la interface.

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Técnicas de diseño orientado a objeto

• Herencia y polimorfismo
• Con la herencia se permite el diseño de clases
  genericas que se pueden especializar en otras
  clases particulares.
• El polimorfismo se refiere a a la habilidad de un
  objeto de tomar diferentes formas.