Algorítmica
Curso de Análisis y Diseño de Algoritmos

Introducción | Análisis de la eficiencia | Divide y vencerás | Greedy | Exploración de grafos | Programación dinámica | Bibliografía



Departamento de Ciencias de la Computación e I.A.
Acceso identificado

Introducción

Transparencias   Presentación de la asignatura
Transparencias   Introducción al análisis y diseño de algoritmos
Caso práctico   Caso práctico: Big Data
Problema   Problema: Asignaciones estables

Análisis de la eficiencia

Transparencias   La eficiencia de los algoritmos
Caso práctico   La eficiencia de los algoritmos paralelos
Ejercicios   Relación de ejercicios
Ejercicios   Ejercicio resuelto: Bucles anidados
Ejercicios   Ejercicio resuelto: Recurrencia "divide y vencerás"

Divide y vencerás

Transparencias   Algoritmos "divide y vencerás"
Problema   Algoritmos de ordenación
Código fuente   Implementación en Java de algoritmos de ordenación
Código fuente   Implementación en Python de algoritmos de ordenación
Caso práctico   Algoritmos paralelos de ordenación
Problema   Caso práctico: Optimización de carteras de inversión con HRP [Hierarchical Risk Parity]
Ejercicios   Relación de ejercicios y problemas
Ejercicios   Problema resuelto: Par más cercano.
Ejercicios   Problema resuelto: Comparación de preferencias.

Algoritmos greedy

Transparencias   Algoritmos greedy
Problema   Algoritmos greedy sobre grafos
Problema   Caso práctico: Inversión basada en momentos
Ejercicios   Relación de ejercicios y problemas

Exploración de grafos

Transparencias   Recorridos sobre grafos
Código fuente   Resolución en Java de problemas de recorridos sobre grafos (solución orientada a objetos usando el patrón de diseño "visitante" [visitor], que permite separar el problema concreto que se resuelve del recorrido del grafo), p.ej. componentes conexas u ordenación topológica de un grafo.
Transparencias   Backtracking (vuelta atrás)
Código fuente   Resolución de sudokus en Java usando backtracking
Transparencias   Branch & Bound (ramificación y poda)
Código fuente   Resolución de problemas en Python usando branch & bound
Problema   Árboles de juegos
Problema   Caso práctico: Estudios de eventos
Ejercicios   Relación de ejercicios y problemas

Programación dinámica

Transparencias   Programación dinámica
Código fuente   Implementación en Java de algoritmos de caminos mínimos
Problema   Alineación de secuencias
Código fuente   Implementación en Java de algoritmos de alineación de secuencias
Caso práctico   Caso práctico: Entrenamiento de redes neuronales [deep learning]
Ejercicios   Relación de ejercicios y problemas
Ejercicios   Problema resuelto: Arbitraje en el mercado de divisas
Código fuente   Implementación en Java: Ciclos negativos y arbitraje de divisas
Ejercicios   Extra: Otras aplicaciones de la programación dinámica
Código fuente   Extra: Curva braquistócrona en Python (cuaderno Jupyter, ejecutable con Google Colab)

Bibliografía recomendada

 Jon Kleinberg & Eva Tardos:
Algorithm Design
Addison-Wesley, 1st edition, 2005
ISBN 0-321-29535-8
Addison-Wesley, paperback edition, 2005
ISBN 0-321-37291-3
Addison-Wesley, new international edition, 2013
ISBN 1-292-02394-5
Giles Brassard & Paul Bratley:
Fundamentos de Algoritmia
Prentice-Hall, 1997
ISBN 84-89660-00-X
Fundamentals of Algorithmics
Prentice-Hall, 1st edition, 1995
ISBN 0-13-335068-1
Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest & Clifford Stein:
Introduction to Algorithms
MIT Press, 4th edition, 2022
ISBN 0-262-04630-X
Steve S. Skiena:
The Algorithm Design Manual
Springer, 3rd edition, 2020
ISBN 3-030-54255-6
Robert Sedgewick:
Algorithms in C
Addison-Wesley, 1st edition, 1990
ISBN 0-201-51425-7
Addison-Wesley, 3rd edition, 2001
ISBN 0-201-75608-0

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