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Júpiter - Sistema de Gestão Acadêmica da Pró-Reitoria de Graduação


Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação
 
Sistemas de Computação
 
Disciplina: SSC0603 - Estrutura de Dados I
Data Structures I

Créditos Aula: 4
Créditos Trabalho: 2
Carga Horária Total: 120 h
Tipo: Semestral
Ativação: 15/07/2018 Desativação:

Objetivos
Familiarizar os estudantes com as várias estruturas da informação (estruturas de dados), buscando habilitá-los a contar com esses recursos no desenvolvimento de outras atividades da área de computação.
 
Familiarize students with the various structures of information, seeking to enable them to rely on these resources in the development of other computer science activities.
 
 
Docente(s) Responsável(eis)
235343 - Alexandre Cláudio Botazzo Delbem
 
Programa Resumido
Funções Recursivas. Introdução a análise de algoritmos. Listas lineares. Pilhas, filas, filas de prioridade. Árvores. Aplicações.
 
Recursive functions. Introduction to analysis of algorithms and complexity. Sequential and linked linear lists (queue, stacks), static and dynamic: algorithms and applications. Generalized lists. Trees and Binary Trees: Properties, algorithms and applications. Search algorithms on trees.
 
 
Programa
Funções Recursivas. Introdução a análise de algoritmos: notação assintótica, análise do pior caso, melhor caso. Tipos abstratos de dados. Listas lineares: sequenciais, simplesmente e duplamente encadeadas, estáticas e dinâmicas. Pilhas, filas, filas de prioridade. Aplicações: matrizes esparsas e grandes números. Listas generalizadas e aplicações. Listas não-lineares: árvores, árvores binárias, operações básicas sobre árvores. Árvores binárias de busca e árvores balanceadas (AVL).
 
Recursive functions. Introducttion to analysis of algorithms and complexity. Implementation of data types: arrays, sets, records, strings and abstract data types. Linear lists: sequential, simply and doubly linked, static and dynamic, circular. Stacks and Queues. Applications. Sparse matrices. Comprehensive lists and applications. Nonlinear Lists: trees, binary trees. Representation of trees. Search trees and balanced trees. Development of algorithms on binary trees.
 
 
Avaliação
     
Método
Exposição seguida de exercícios e trabalhos práticos, dentro e fora de classe. Prática de uso de computador. Critério Serão atribuídas notas a exercícios e trabalhos práticos executados alguns em classe e outros fora de classe. A nota final será calculada pela média ponderada dessas notas obtidas pelo aluno no decorrer do semestre.
Critério
Aprovado se Nota Final >= 5.0 e Frequência >= 70%
Norma de Recuperação
Critério de Aprovação: NP+(Mrec/2,5), se Mrec ou =7,5; ou Max {NP,Mrec}, se Mrec ou = 5,0; ou 5,0, se 5,0 ou = Mrec 7,5.( NP=1ª avaliação, Mrec=prova)
 
Bibliografia
     
Livros Texto: - CORMEN, T. H.; LEISERSON, C. E.; RIVEST, R. L.; STEIN, C. Algoritmos: Teoria e Prática. Editora Campus. 2002. - GOODRICH, M. T.; TAMASSIA, R., Estruturas de Dados e Algoritmos, Wiley, 2004. - SZWARCFITER, J. L.; MARKENZON, L., Estruturas de Dados e seus Algoritmos, Livros Técnicos e Científicos, 1994. • Bibliografia Complementar: - AHO, A. V.; HOPCROFT, J. E.; ULLMAN, J. D., Data Structure and algorithms. Readings, Addison Wesley, 1982. - COLLINS, W. J., Programação Estruturada com Estudo de Casos em Pascal, McGraw Hill, 1988. - HOROWITZ, E.; SAHNI, S., Fundamentals of Data Structures in Pascal, Computer Science Press, 4th Edition, 1994. - LANGSAM, Y. Et al., Data Structures using C And C++, 2nd edition, Prentice-Hall, 1996. WEISS, M. A., Data Structures and Algorithm Analysis, The Benjamin/Cummings Pub. Co., 1995. - WIRTH, N., Algorithms and Data Structures, Englewood Cliffs, Prentice-Hall, 1986. - SCHILDT, Herbert; MAYER, Roberto Carlos. C completo e total. Pearson Education, 2006.  
 

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