José Antonio Alonso de la Huerta
José Fidel Argudo Argudo (Coordinador)
Mª Teresa García Horcajadas
Jesús Román Álvarez-Ossorio

El objetivo general de esta asignatura es el estudio de una metodología de
programación basada en la creación de tipos abstractos de datos que facilite la
construcción de programas y el diseño de estructuras de datos adecuadas para
procesarlos eficientemente. Para alcanzar este objetivo general se definen los
siguientes objetivos específicos:

1. Dominio de la metodología de diseño de tipos de datos: abstracción,
especificación e implementación.
2. Estudio de tipos abstractos de datos no lineales (árboles y grafos) y
algoritmos de tratamiento.
3. Análisis de las ventajas e inconvenientes de las diferentes
implementaciones de tipos abstractos de datos.
4. Encapsulamiento en módulos de programación de tipos abstractos de datos y
utilización en base a su especificación y no a su implementación.

Teoría: Tipos abstractos y estructuras de datos no lineales. (30 horas)

Tema 1. Árboles.
1.1. Concepto de árbol. Definiciones básicas.
1.2. Árboles binarios.
1.2.1. Especificación de operaciones.
1.2.2. Implementación vectorial de árboles binarios.
1.2.3. Implementación mediante un vector de posiciones relativas.
1.2.4. Implementación usando celdas enlazadas.
1.3. Árboles generales.
1.3.1. Especificación de operaciones.
1.3.2. Implementación mediante listas de hijos.
1.3.3. Implementación usando celdas enlazadas.
1.4. Recorridos de árboles. Algoritmos recursivos e iterativos.
1.4.1. Preorden.
1.4.2. Inorden.
1.4.3. Postorden.
1.4.4. Recorrido por niveles.
1.5. Árboles binarios de búsqueda.
1.6. Árboles equilibrados AVL.
1.7. Árboles parcialmente ordenados (montículos). Colas con prioridad.
1.8. Árboles B.

Tema 2. Grafos.

2.1. Concepto de grafo. Definiciones básicas.
2.2. Diferentes representaciones de grafos.
2.2.1. Matriz de adyacencia  y matriz de costes.
2.2.2. Listas de adyacencia.
2.3. Recorridos de grafos. Búsqueda.
2.3.1. En profundidad.
2.3.2. En anchura.
2.4. Algoritmos de caminos de coste mínimo.
2.4.1. Algoritmo de Dijkstra.
2.4.2. Algoritmo de Floyd.
2.4.3. Algoritmo de Warshall.
2.5. Algoritmos de árboles de extensión de coste mínimo.
2.5.1. Algoritmo de Prim.
2.5.2. Algoritmo de Kruskal.

Prácticas: Resolución de problemas de programación utilizando tipos abstractos
de datos no lineales.

Las prácticas de la asignatura se dedicarán a la resolución de problemas de
programación aplicando los principios de descomposición de problemas,
abstracción, especificación e implementación de tipos abstractos de datos
utilizando las características de modularidad que proporcione el lenguaje de
programación.
En cada tema del programa de prácticas se propondrán diversos problemas
pensados para incidir sobre los siguientes puntos:
• Crear diferentes tipos abstractos de datos y realizar distintas
implementaciones de cada tipo.
• Practicar con el uso eficiente de los distintos tipos abstractos de datos,
eligiendo los más adecuados para cada problema concreto.
• Trabajar con las especificaciones de los tipos sin hacer referencia a su
implementación.
• Practicar con la implementación más adecuada de cada tipo abstracto de
datos según el problema a resolver.
• Seleccionar entre los algoritmos conocidos los adecuados para resolver
cada problema propuesto.

Tema 1. Árboles
Tema 2. Grafos

Las clases teóricas se basarán fundamentalmente en las explicaciones del
profesor sobre el temario, así como en la realización de ejercicios prácticos
(sobre pizarra) asociados al mismo.
Se incentivará la participación activa del alumnado en las clases,
provocando el profesor un debate abierto sobre cada uno de los temas que se
traten, motivando a los alumnos para que propongan soluciones alternativas a
los problemas planteados y su posterior discusión.
A lo largo del curso se proporcionará al alumno guiones de prácticas en los
que se incluirán cuestiones teóricas y una serie de problemas de programación.
El alumno realizará las prácticas bajo la supervisión del profesor y por su
cuenta empleando un lenguaje de programación estructurada.

Nº de Horas (indicar total): 112,5

• Clases Teóricas: 28  
• Clases Prácticas: 28  
• Exposiciones y Seminarios:  
• Tutorías Especializadas (presenciales o virtuales):
  • Colectivas:  
  • Individules:  
• Realización de Actividades Académicas Dirigidas:
  • Con presencia del profesorado: 4  
  • Sin presencia del profesorado:  
• Otro Trabajo Personal Autónomo:
  • Horas de estudio: 46,5  
  • Preparación de Trabajo Personal:  
  • ...
     
• Realización de Exámenes:
  • Examen escrito: 6  
  • Exámenes orales (control del Trabajo Personal):  

Evaluación continua:
Aproximadamente a mitad del cuatrimestre el alumno que lo desee podrá
presentarse a una prueba eliminatoria de la primera parte de la asignatura
(árboles). Si a la finalización de la prueba el alumno está satisfecho con su
rendimiento, solicitará ser evaluado y, por tanto, en el examen final de
febrero ya sólo acudiría a examinarse de la segunda parte (grafos). Si al final
de la prueba el alumno no está satisfecho con su rendimiento, no será evaluado
y, por tanto, podrá examinarse de las dos partes de la asignaturas en el examen
final de febrero. No se exige aprobar ambas partes por separado, ni se conserva
nota alguna para las siguientes convocatorias.

Examen final:
Se realizará un examen final escrito que constará de dos partes, una
teórica y otra práctica. La primera constará de una serie de preguntas de
respuesta corta y la segunda incluirá diversos problemas para los que el alumno
deberá aportar una solución fundamentada en el contenido teórico de la
asignatura, así como implementar dicha solución. El examen se puntuará en una
escala de 0 a 10, ponderando al 30% la teoría y al 70% los problemas.

Ammernal, L.
Programs and Data Structures in C. Wiley, 1991.
Aho, A.; Hopcroft, J.; Ullman, J.
Estructuras de datos y algoritmos. Addison-Wesley, 1988.
Fernández-Valdivia, J.; Garrido, A.; García, M.
Estructuras de datos. Un enfoque práctico usando C. 1998.
García, M.T.; Argudo, J.F.; Alonso, J.A.
Estructuras de Datos en C.
Depto. Lenguajes y Sistemas Informáticos, UCA, 2001.
Heileman, G. L.
Estructuras de Datos, Algoritmos y Programación Orientada a Objetos.
McGraw-Hill, 1996.
Horowith, E.; Shanni, S.
Fundamentals of data structures in Pascal. Computer Science Press, 1990.
Knuth, D.
El arte de programar ordenadores. Ed. Reverté, 1987.
Kruse, R. L.; Leung, B. P.; Tondo, C. L.
Data Structures and Program Design in C. Prentice-Hall, 1991.
Langsam, Y; Augenstein, M. J.; Tenenbaum, A. M.
Estructuras de Datos con C y C++. Prentice-Hall, 1997.
Liskov, B.; Guttag, J.
Abstraction and specification in program development. MIT Press, 1989.
Schildt, H.
C: Manual de Referencia. McGraw-Hill, 1990.
Standish, T.A.
Data Structures, Algorithms and Software Principles in C.
Addison-Wesley, 1995.
Weiss, M.
Data Structures and Algorithm Analysis in C. Addison-Wesley, 1996.
Wirth, N.
Algoritmos + Estructuras de datos = Programas. Ed. del Castilllo, 1980.
Wirth, N.
Algoritmos y Estructuras de datos. Prentice-Hall, 1986.