Diferencia entre revisiones de «Técnicas de Diseño de Algoritmos»
De Cuba-Wiki
mSin resumen de edición |
(Agrego ejercicios resueltos que estuve haciendo, revisados por docente.) |
||
| Línea 11: | Línea 11: | ||
Su objetivo es describir conceptos básicos de técnicas algorítmicas y técnicas principales: búsqueda iterativa, divide and conquer, backtracking, programación dinámica y búsqueda local. Nociones básicas de teoría de grafos. Recorrido de grafos. Aplicación de las diferentes técnicas a problemas de grafos, cadenas y geometría. Resolución heurística de problemas de optimización. | Su objetivo es describir conceptos básicos de técnicas algorítmicas y técnicas principales: búsqueda iterativa, divide and conquer, backtracking, programación dinámica y búsqueda local. Nociones básicas de teoría de grafos. Recorrido de grafos. Aplicación de las diferentes técnicas a problemas de grafos, cadenas y geometría. Resolución heurística de problemas de optimización. | ||
== Ejercicios prácticos con soluciones == | |||
== 2024 == | |||
*[https://blog.grunt.ar/university/algo3.html Ejercicios resueltos por Grunt] | |||
Revisión actual - 15:03 8 abr 2024
Esta página es sobre la materia del plan de estudios 2023. Para ver la materia del plan 1993, consultar Algoritmos y Estructuras de Datos III.
Técnicas de Diseño de Algoritmos
| Año | Segundo año |
|---|---|
| Carga horaria | 10 horas semanales |
| Correlativas | Algoritmos y Estructuras de Datos |
| Correlativa de | Complejidad Computacional y Redes de Comunicaciones y Cómputo Distribuido |
Técnicas de Diseño de Algoritmos es una materia obligatoria de la Licenciatura en Ciencias de la Computación, incluida también en su título intermedio Bachiller Universitario en Computación.
Su objetivo es describir conceptos básicos de técnicas algorítmicas y técnicas principales: búsqueda iterativa, divide and conquer, backtracking, programación dinámica y búsqueda local. Nociones básicas de teoría de grafos. Recorrido de grafos. Aplicación de las diferentes técnicas a problemas de grafos, cadenas y geometría. Resolución heurística de problemas de optimización.
