Diseño de Estructuras de Datos y Algoritmos

Resumen

SOBRE EL CURSO:

La economía moderna está dirigida por algoritmos. Este es un curso de nivel introductorio para introducir a los estudiantes en el mundo del diseño de algoritmos, estructuras de datos, análisis y programación.

Comenzaremos con la notación asintótica que captura el tiempo y espacio de algoritmos en el peor de los casos. Las estructuras de datos básicas que se cubrirán son:

arreglo, lista, cola, pila, matriz, árbol, montón, conjunto y grafo.

Los paradigmas algorítmicos que se cubrirán son:

inducción/recursión, divide-y-vencerás, hashing, método ávido y programación dinámica. En las conferencias, la teoría será respaldada por numerosos ejemplos prácticos de informática.

El contenido es adecuado para cualquier persona con inclinación matemática o curiosidad computacional. AUDIENCIA DESTINADA:

Ciencias de la Computación e Ingeniería, Matemáticas, Electrónica, Física y disciplinas similares.

PRERREQUISITOS:

Muy buenas habilidades analíticas. APOYO DE LA INDUSTRIA:

Optimización Discreta, Criptografía/ Seguridad Cibernética, Teoría de la Codificación, Álgebra Computacional, Software de Computación Simbólica, Inteligencia Artificial, Software de Aprendizaje.

Programa de estudio

• Introducción al Curso
Visión General de Algoritmos y Estructuras de Datos
Importancia y Aplicaciones en la Economía Moderna
• Notación Asintótica
Notaciones de Big O, Big Ω y Big Θ
Análisis de Complejidad de Tiempo y Espacio
• Estructuras de Datos Básicas
Arreglos y Listas
Pilas y Colas
Matrices
Árboles
Árboles Binarios
Árboles AVL
Árboles de Búsqueda Binaria
Montículos
Min-Montículos y Max-Montículos
Ordenamiento por Montículo
Conjuntos
Operaciones e Implementaciones
Grafos
Representación (Matriz/Lista de Adyacencia)
Algoritmos de Recorrido (DFS, BFS)
• Paradigmas Algorítmicos
Inducción y Recursión
Inducción Matemática
Algoritmos Recursivos
Divide y Vencerás
Ordenamiento por Mezcla
Ordenamiento Rápido
Exponenciación Rápida
Método Voraz
Principios y Estrategias
Aplicaciones: Algoritmos de Kruskal y Prim
Programación Dinámica
Memoización vs. Tabulación
Problemas Clásicos: Mochila, Secuencia de Fibonacci
Hashing
Funciones de Hash
Técnicas de Resolución de Colisiones
• Aplicaciones Prácticas y Ejemplos
Escenarios del Mundo Real en Ciencias de la Computación
Estudios de Caso y Resolución de Problemas
• Revisión del Curso y Aplicaciones en la Industria
Revisión de Conceptos Clave
Aplicación en Optimización Discreta, Criptografía, IA, etc.
Direcciones Futuras y Exploración en Diseño de Algoritmos

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Enseñado por

Prof. Nitin Saxena

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Asignaturas

Ciencias de la Computación