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Disciplina: BCC202 DECOM-ICEB-UFOP Página 1 PROGRAMA DE DISCIPLINA Nome: Estruturas de Dados I Código: BCC202 Departamento: Departamento de Computação (DECOM) Unidade: ICEB Carga horária semanal: 6 h/a (4 teóricas + 2 práticas) Carga horária semestral: 108 h/a (72 teóricas + 36 práticas) Total de Créditos: 6 créditos Semanas: 18 semanas Pré-requisitos: BCC201 Ementa: Recursividade Conceitos básicos de análise assintótica de algoritmos. Tipos abstratos de dados. Estruturas de dados: listas, pilhas, filas, filas de prioridade e árvores binárias. Algoritmos de ordenação por comparação de chaves: seleção, inserção, bolha, shellsort, quicksort, mergesort, heapsort. Algoritmos de ordenação em tempo linear: counting sort, radix sort e bucket sort Algoritmos de pesquisa: simples, binária, árvores binárias de busca e hashing. Objetivos: O aluno deverá conhecer conceitos associados a tipos abstratos de dados e métodos de pesquisa e ordenação de interesse teórico e prático. Deverá também adquirir a capacidade de utilizar esses recursos pra desenvolvimento de programas, utilizando conceitos de modularização e abstração de dados. Deverá ainda ser capaz de comparar estratégias de implementação do ponto de vista da complexidade dos algoritmos envolvidos, usando a notação $O$. Bibliografia Básica: N. ZIVIANI, Projeto de Algoritmos: com implementações em Java e C++, Cengage Learning, 2006. ISBN-10: 8522105251. T.H. CORMEN, C.E. LEISERSON, R.L. RIVEST, C. STEIN, Algoritmos: Teoria e Prática, Editora Campus, 2012. ISBN-10: 8535236996. A.M. TENENBAUM, Y. LANGSAM, M.J. AUGENSTEIN, Estruturas de Dados Usando C, Makron Books/Pearson Education, 1995, ISBN: 8534603480.
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Disciplina: BCC202 DECOM-ICEB-UFOP Pgina 1
PROGRAMA DE DISCIPLINA
Nome:
Estruturas de Dados I
Cdigo:
BCC202
Departamento:
Departamento de Computao (DECOM)
Unidade:
ICEB
Carga horria semanal:
6 h/a (4 tericas + 2 prticas)
Carga horria semestral:
108 h/a (72 tericas + 36 prticas)
Total de Crditos:
6 crditos
Semanas:
18 semanas
Pr-requisitos:
BCC201
Ementa:
Recursividade
Conceitos bsicos de anlise assinttica de algoritmos.
Tipos abstratos de dados.
Estruturas de dados: listas, pilhas, filas, filas de prioridade e rvores
binrias.
Algoritmos de ordenao por comparao de chaves: seleo, insero, bolha,
shellsort, quicksort, mergesort, heapsort.
Algoritmos de ordenao em tempo linear: counting sort, radix sort e bucket sort
Algoritmos de pesquisa: simples, binria, rvores binrias de busca e hashing.
Objetivos:
O aluno dever conhecer conceitos associados a tipos abstratos de dados e mtodos
de pesquisa e ordenao de interesse terico e prtico.
Dever tambm adquirir a capacidade de utilizar esses recursos pra desenvolvimento
de programas, utilizando conceitos de modularizao e abstrao de dados.
Dever ainda ser capaz de comparar estratgias de implementao do ponto de vista
da complexidade dos algoritmos envolvidos, usando a notao $O$.
Bibliografia Bsica:
N. ZIVIANI, Projeto de Algoritmos: com implementaes em Java e C++, Cengage
Learning, 2006. ISBN-10: 8522105251.
T.H. CORMEN, C.E. LEISERSON, R.L. RIVEST, C. STEIN, Algoritmos: Teoria e Prtica,
Editora Campus, 2012. ISBN-10: 8535236996.
A.M. TENENBAUM, Y. LANGSAM, M.J. AUGENSTEIN, Estruturas de Dados Usando C, Makron
Books/Pearson Education, 1995, ISBN: 8534603480.
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Disciplina: BCC202 DECOM-ICEB-UFOP Pgina 2
Bibliografia Complementar:
A.F.G ASCENCIO, G.S. ARAUJO, Estruturas de Dados: Algoritmos, anlise da
complexidade e implementaes em Java e C/C++, Pearson Pretentice Hall, 2010.
ISBN-13: 9788576058816.
M.T. Goodrich, R. Tamassia, Estrutura de Dados e Algoritmos em Java, Bookman,
2013. ISBN: 9788582600184.
M.T. Goodrich, R. Tamassia, Projeto de Algoritmos: Fundamentos, anlise e exemplos
da internet, Bookman, 2004. ISBN: 9788536303031.
D.E. Knuth, The Art of Computer Programming, Volumes 1 e 3, Addison-Wesley
Professional, 2011. ISBN-10: 0321751043, ISBN-13: 9780321751041.
Contedo Programtico:
1. Apresentao do curso: programa, objetivos, bibliografia e critrios de
avaliao.
2. Reviso de alocao dinmica de memria.
3. Recursividade
4. Noes de anlise de complexidade de algoritmos:
4.1. Conceitos.
4.2. Medidas de avaliao: tempo e espao;
4.3. Anlise assinttica: notaes O, mega e Theta.
4.4. Hierarquia de funes e classes de problemas.
5. Tipos de dados abstratos.
6. Estruturas de Dados
6.1. Listas.
6.2. Pilha.
6.3. Fila.
6.4. Filas de prioridade.
6.5. rvores.
7. Algoritmos.
7.1. Mtodos de ordenao por comparao: Selectionsort, insertionsort,
bubblesort, shellsort, quicksort, heapsort e mergesort.
7.2. Mtodos de ordenao em tempo linear: CountingSort, RadixSort e BucketSort.
7.3. Mtodos de pesquisa: Simples, binria, rvores binrias, digitais e AVL, e
hashing.
PROGRAMA DE DISCIPLINA
