MCTA003-17 - Análise de Algoritmos Segundo Quadrimestre de 2022
- Turma(s): Noturno
- Professor: Maycon Sambinelli
- E-mail: m.sambinelli@ufabc.edu.br
- 💡 Caixa de Sugestões
Avisos importantes
- 🆕16/10 A nota da REC e o conceito final estão disponíveis.
- 26/09 Alteração na data da REC devido as eleições do domingo.
- 04/09 Notas da P2 liberadas. A vista da P2 ocorrerá no dia 19/09 às 17h (sala do professor).
- 25/08 Definida a sala para a realização das subs
- 18/08 Haverá um atendimento extra no dia 22 das 13h30 às 15h (na sala usual de atendimento) para tirar dúvidas sobre o conteúdo e exercícios de reduções e complexidade computacional.
- 16/08 Alteração no horário de vista da P1. Novo horário: Qua 17/08 às 17h-19h.
- 14/08 Notas da P1 disponíveis. Vista da prova:
Qua 17/08 às 10h-12h. - 10/08 Adicionei algumas instruções no início da lista de PD sobre como resolver aqueles exercícios.
- 08/08 Inclusão da data da avaliação substitutiva (avaliação para os casos excepcionais, por exemplo, ausência com atestado médico)
- 25/07 Alteração no horário de monitoria da sexta-feira
- 12/07 Corrigido o problema no site referente a omissão data da P1. A P1 será realizada no dia 20/07. Durante a P1 será obrigatório a apresentação de um documento de identificação.
- 07/07 Alteração na data da P1
- 05/07 Não haverá aula no dia 06/07
- 28/05 Não haverá aula no dia 29/05
- 27/05 Mudança na data da recuperação
- 23/05 Atualização da seção de aulas
- 21/05 Atualização da seção de aulas
- 14/05 Atualização no horário da monitoria e inclusão dos materias da aula 2
- 09/05 Atualização no horário da monitoria
- 07/05
- Atualização do número da sala de aula da quarta-feira
- atualização da seção de bibliografia (inserção de links para materiais)
- inserção do material de apoio da primeira aula (no futuro, eu não colocarei avisos desse tipo, pois, por padrão, eu disponibilizarei o material de apoio abaixo do heading da aula em questão no dia seguinte).
- 30/05 - Atualização nas seções critério de avaliação e atendimento e na data da P1.
- 20/05 - Página no ar.
Objetivos
- Apresentar noções e conceitos de complexidade de computação;
- Apresentar métodos e conceitos que permitam ao aluno, de maneira confiável, avaliar a qualidade de um algoritmo. A essência destes métodos e conceitos estará focalizada no cálculo de complexidade e prova de corretude de algoritmos;
- Caracterizar técnicas gerais de desenvolvimento de algoritmos que permitam ao aluno melhor projetá-los conforme sua natureza. As técnicas gerais escolhidas a serem estudadas são Divisão e Conquista, Método Guloso e Programação Dinâmica;
- Apresentar noções básicas de Classes de Complexidade, em particular as classes P, NP e NP-Completo.
Ementa da disciplina
Conceitos básicos: recorrências, medidas de complexidade: melhor caso, caso médio e pior caso. Técnicas gerais de projeto de algoritmos: divisão e conquista, método guloso e programação dinâmica. Classes de complexidade: P, NP e NP-completude.
Recomendações
Disciplinas: Matemática Discreta, Algoritmos e Estruturas de Dados I
Para facilitar o acompanhamento do curso, é recomendado que você possua:
- conhecimentos de programação (em qualquer linguagem imperativa), com boas noções de algoritmos recursivos,
- familiaridade com estruturas de dados básicas (vetores, listas, pilhas, filas e árvores),
- capacidade para reconhecer argumentos lógicos em uma prova matemática (por indução, contradição, construção),
- familiaridade com linguagem matemática (como quantificadores lógicos, somatórios e manipulação de funções).
Outros materiais de apoio:
- Livro de Bases Matemáticas, dos profs. Armando Caputi e Daniel Miranda, da UFABC.
- Fundamentos da matemática para computação, (videoaulas) do prof. Cláudio Possani, da USP.
- Minhas aulas de revisão de Matemática Discreta.
- Aulas de revisão de indução da profa. Carla Lintzmayer: definição e exemplos.
- Projeto de algoritmos (em C), do prof. Paulo Feofiloff, da USP.
- Estruturas de dados (em C), do prof. Paulo Feofiloff, da USP.
- Notas de aula da disciplina de Estruturas de Dados do prof. Rafael Schouery, da Unicamp (introdução à programação em C, recursão, listas, pilhas e filas, árvores).
- Notas de aula da disciplina de Programação Estruturada da profa. Carla Lintzmayer (introdução à programação em C, recursão, vetores e listas).
Bibliografia e outros materiais
- [LM] Lintzmayer, C. N.; Mota, G. O.. Notas de aulas - Análise de algoritmos e estruturas de dados (o conteúdo dessa disciplina está completo no livro, mas sempre existem atualizações - verifique sempre sua versão).
- [CLRS3] Cormen, T. H.; Leiserson, C. E.; Rivest, R. L.; Stein, C.. Introduction to Algorithms . 3rd ed. MIT Press. 2009.
- [CLRS2] Cormen, T. H.; Leiserson, C. E.; Rivest, R. L.; Stein, C.. Introduction to Algorithms. 2nd ed. MIT Press. 2002.
- [Ma] Manber, U.. Introduction to Algorithms: A Creative Approach. 1989
- colinha
Critérios de avaliação regular
A média final antes da REC ( MF ) será calculada da seguinte forma:
\[ MF = \sqrt{P1 \times P2}, \]
onde,
- P1 e P2 são as notas da primeira e segunda avaliações, respectivamente.
\[ CF = \begin{cases} \textbf{A} ,& \text{se } MF \in [8.5;10.0]\\ \textbf{B} ,& \text{se } MF \in [7.0;8.5) \\ \textbf{C} ,& \text{se } MF \in [6.0;7.0) \\ \textbf{D} ,& \text{se } MF \in [5.0;6.0) \\ \textbf{F} ,& \text{caso contrário} \end{cases} \]
🚨 Caso seja verificado ocorrência de fraude acadêmica, o aluno será automaticamente reprovado com F.
Mecanismo de recuperação
- A recuperação será aplicada apenas aos alunos que tiverem conceito final D ou F .
- Consistirá numa avaliação, cujo conteúdo englobará todos os temas vistos durante o quadrimestre.
- A nota obtida na avaliação de recuperação (NR) será usada para obter a nota final com recuperação (NFR), que consiste na média:
\[NFR = \frac{MF + NR}{2} \]
- O conceito final com recuperação (CFR) será calculado da seguinte maneira:
\[ CFR = \begin{cases} C, & \text{se } CF = D \text{ e } NFR \geq 6;\\ D, & \text{se } CF = D \text{ e } NFR < 6;\\ D, & \text{se } CF = F \text{ e } NFR \geq 5;\\ F, & \text{caso contrário}. \end{cases} \]
Plágio
🚨 Leitura obrigatória 🚨
Entre outros, o código de ética da UFABC estabelece em seu artigo 25 que é eticamente inaceitável que os discentes:
- fraudem avaliações,
- fabriquem ou falsifiquem dados,
- plagiem ou não creditem devidamente autoria,
- aceitem autoria de material acadêmico sem participação na produção,
- vendam ou cedam autoria de material acadêmico próprio a pessoas que não participaram da produção.
Muitos ainda têm dúvidas sobre a interpretação das regras definidas pelo Código de Ética da UFABC. Por esta razão, diversos professores elaboraram um documento (disponível aqui) com vários exemplos e esclarecendo a interpretação das regras acima. Abaixo uma versão resumida, que não substitui de modo algum sua leitura. Sempre consulte o documento completo ou converse com o seu professor em caso de dúvidas!
- Regra 1: Você não pode enviar para avaliação um trabalho que não seja de sua própria autoria ou que seja derivado/baseado em soluções elaboradas por outros.
- Regra 2: Você não pode compartilhar a sua solução com outros alunos nem pedir aos seus colegas que compartilhem as soluções deles com você.
- Regra 3: Nos trabalhos enviados para avaliação você deve indicar eventuais assistências que você tenha recebido.
- Nós encorajamos fortemente que você procure outras pessoas quando houver a necessidade. Discuta o problema e possíveis ideias para soluções, mas elabore sua própria solução, por conta própria.
- Qualquer violação às regras descritas acima implicará em descarte dos conceitos atribuídos a TODAS as tarefas avaliativas regulares de TODOS os envolvidos, causando assim suas reprovações automáticas com conceito F.
- Possível denúncia à Comissão de Transgressões Disciplinares Discentes da Graduação, a qual decidirá sobre a punição adequada à violação que pode resultar em advertência, suspensão ou desligamento, de acordo com os artigos 78-82 do Regimento Geral da UFABC.
Dias, horários e locais das aulas
- Segundas-feiras: 21h - 23h (sala S-204-0);
- Quartas-feiras: 19h - 21h (sala S-204-0);
Datas Importantes
- Avaliação 1:
13/0720/07 (Qua) - Avaliação 2: 24/08 (Qua)
- Recuperação:
24/0901/1008/10 (Sáb) às 10h:00 (Sala A-103-0) Avaliação substitutiva: 27/08 (Sáb) às 9:00 (S-311-2)
Avaliação substitutiva está disponível apenas para casos excepcionais.
Atendimento
Local: Bloco A, Torre 2, Piso 5, Sala de Atendimento ao Aluno (perto do banheiro feminino)
- Segundas-feiras: 18h - 19h (Monitor: Guilherme Aldeia)
- Sextas-feiras: 14h - 15h (Monitor: Guilherme Gigeck)
Notas
Aulas
1 Introdução ao Curso
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- Lista 0
- Opcional: videoaula de revisão de MD
2 Correção de Algoritmos iterativos
- 📚 LM: Capítulo 3
- Anotações
- Exercícios
3 Notação Assintótica
- 📚 LM: Capítulo 5
- Slides
- Exercícios
4 Análise de Algoritmos com Notação Assintótica
- 📚 LM: Capítulo 6
- Exercícios
5 Projeto de Algoritmos Indutivos, Algoritmos Recursivos, Recorrências e Merge-Sort
- 📚 LM: Capítulos 7 e 16
- 📚 Ma: Capítulo 5
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- Exercícios
6 Recorrências
- 📚 LM: Capítulo 8
- Videoaula
- Slides
- Exercícios
7 Análise de Algoritmos Recursivos
- 📚 LM: Capítulo 7
- Exercícios
8 SelectionSort, Heap & Heapsort
- 📚 LM: Capítulos 12 e 17
- Slides
- Exercícios
9 Grafos
- 📚 LM: Capítulo 23
- Slides: Definições, Representação
10 Busca em Grafos
- 📚 LM: Capítulo 24
- Slides
- Exercícios
11 Programação Dinâmica
- 📚 CLRS3: Capítulos 15.1, 15.2, 15.3
- Slides
- Exercícios
12 Algoritmos Gulosos
- 📚 CLRS3: Capítulos 16.1, 16.2
- Slides
- Exercícios
13 Reduções
- 📚 LM: Capítulo 28
- Slides
- Exercícios (em breve)
14 Complexidade Computacional
- 📚 CLRS3: Capítulo 34
- Vídeo complementar com outros exemplos de reduções
- Slides
- Exercícios
15 Gulosos - Código de Huffman
- 📚 CLRS3: Capítulo 16.3
- Slides