Plano de Ensino
Projeto e Análise de Algoritmos - 2021/1

Compreender os fundamentos teóricos para a análise de algoritmos por meio de ferramentas matemáticas que permitam a construção de soluções eficientes para problemas usuais nas aplicações computacionais. Ao final do curso o aluno dever ser capaz de:

1. Analisar a complexidade, quanto aos recursos de tempo e espaço, de algoritmos utilizando a análise assintótica;
2. Provar a correção de algoritmos;
3. Conhecer os paradigmas de projeto por indução, divisão e conquista, algoritmos gulosos e programação dinâmica para projetos de algoritmos;
4. Compreender os fundamentos da teoria de NP-completude.

• Fundamentos matemáticos para análise de algoritmos;
• Análise assintótica de algoritmos;
• Paradigmas de projeto de algoritmos;
• Algoritmos eficientes;
• Fundamentos de complexidade computacional.

O conteúdo será abordado por meio de:

1. Leituras dirigidas que serão disponibilizadas na plataforma Microsoft Teams institucional e/ou na página web da disciplina¹;
2. Atividades assíncronas (videoaulas) que ficarão disponíveis na plataforma Youtube, e cujos links serão disponibilizados na plataforma Microsoft Teams institucional e/ou na página web da disciplina¹;
3. Atividades síncronas (aulas virtuais) via a plataforma Microsoft Teams institucional.

A plataforma Microsoft Teams institucional será utilizada para troca de mensagens e discussão de dúvidas.

A avaliação será composta das seguintes partes:

1. Atividades individuais a serem enviadas em prazo determinado, perfazendo um total de 70 pontos.
2. Um projeto, a ser feito em grupos de até 3 alunos, perfazendo um total de 30 pontos. Esta formalização será composta de duas etapas a serem descritas posteriormente.

A frequência será composta de 26 atividades, uma para cada aula. Estas atividades serão realizadas no caderno de atividades da equipe no Teams institucional. Cada atividade entregue no prazo contabiliza a frequência para a aula correspondente. Atividades entregues fora do prazo, ou não entregues contabilizam falta para a aula correspondente.

Para ser aprovado o aluno deve cumprir simultaneamente os seguintes itens:

• Frequência maior ou igual a 75%;
• Obter pelo menos 50 pontos considerando as duas etapas de avaliação do curso como descrito acima.

A menção final é definida como a seguir:

A referência principal é cite:cormenIntroductionAlgorithmsThird2009. Materiais de leitura complementar serão disponibilizados no ambiente virtual, assim como links para outras referências que estiverem disponíveis na internet.

Bibliografia complementar:

• cite:baaseComputerAlgorithmsIntroduction1999
• cite:levitinIntroductionDesignAnalysis2012
• cite:manberIntroductionAlgorithmsCreative1989
• cite:roughgardenAlgorithmsIlluminatedPart2017
• cite:roughgardenAlgorithmsIlluminatedPart2018
• cite:roughgardenAlgorithmsIlluminatedPart2019.

bibliographystyle:plain bibliography:/Users/flaviomoura/Dropbox/org/zotLib.bib