2.1.3 AL/Algoritmos y Estructuras de Datos fundamentales (9 horas Core-Tier1, 3 horas Core-Tier2)

Esta unidad de conocimiento se ha hecho directamente con la base proporcionada por Fundamentos del desarrollo de software (SDF) , en particular el material de Estructuras de Datos Fundamentales y Algoritmos y Diseño .
Temas:
Core Tier1

• Algoritmos numéricos simples, tales como el cálculo de la media de una lista de números, encontrar el mínimo y máximo.
• Algoritmos de búsqueda secuencial y binaria.
• Algoritmos de ordenamiento de peor caso cuadrático (selección, inserción)
• Algoritmos de ordenamiento con peor caso o caso promedio en O(N lg N) (Quicksort, Heapsort, Mergesort)
• Tablas Hash, incluyendo estratégias para evitar y resolver colisiones.
• Árboles de búsqueda binaria:
  1. Operaciones comunes en árboles de búsqueda binaria como seleccionar el mínimo, máximo, insertar, eliminar, recorrido en árboles.
• Grafos y algoritmos en grafos:
  1. Representación de grafos (ej., lista de adyacencia, matriz de adyacencia)
  2. Recorrido en profundidad y amplitud

Core Tier2

• Montículos (Heaps)
• Grafos y algoritmos en grafos:
  1. Problema de corte máximo y mínimo
  2. Busqueda local
• Búsqueda de patrones y algoritmos de cadenas/texto (ej. búsqueda de subcadena, búsqueda de expresiones regulares, algoritmos de subsecuencia común más larga)

Objetivos de Aprendizaje:
Core-Tier2:

1. Describir la propiedad del heap y el uso de heaps como una implementación de colas de prioridad [Familiarizarse]
2. Resolver problemas usando algoritmos de grafos, incluyendo camino más corto de una sola fuente y camino más corto de todos los pares, y como mínimo un algoritmo de arbol de expansion minima [Usar]
3. Trazar y/o implementar un algoritmo de comparación de string [Usar]

Core-Tier1:

1. Implementar algoritmos numéricos básicos [Usar]
2. Implementar algoritmos de busqueda simple y explicar las diferencias en sus tiempos de complejidad [Evaluar]
3. Ser capaz de implementar algoritmos de ordenamiento comunes cuádraticos y O(N log N) [Usar]
4. Describir la implementación de tablas hash, incluyendo resolución y el evitamiento de colisiones [Familiarizarse]
5. Discutir el tiempo de ejecución y eficiencia de memoria de los principales algoritmos de ordenamiento, busqueda y hashing [Familiarizarse]
6. 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 [Familiarizarse]
7. Explicar como el balanceamiento del arbol afecta la eficiencia de varias operaciones de un arbol de búsqueda binaria [Familiarizarse]
8. Resolver problemas usando algoritmos básicos de grafos, incluyendo busqueda por profundidad y busqueda por amplitud [Usar]
9. Demostrar habilidad para evaluar algoritmos, para seleccionar de un rango de posibles opciones, para proveer una justificación por esa selección,y para implementar el algoritmo en un contexto en específico [Evaluar]