Metodologia e Técnicas da Computação

De Aulas
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Conteúdo

  1. Algoritmos de ordenação
  2. Listas encadeadas, pilhas, filas, hashes e heaps (estruturas de prioridade). Fundamentos, aspectos de implementação, complexidade e sua aplicação para alguma área de pesquisa;
  3. Árvores binárias: de pesquisa, árvores balanceadas, árvores B e B+. Fundamentos, aspectos de implementação, complexidade e sua aplicação para alguma área de pesquisa;
  4. Algoritmos de grafos: pesquisa em largura, pesquisa em profundidade, caminhos mais curtos, árvores geradoras, fluxo máximo, emparelhamento em grafos. Fundamentos, aspectos de implementação, complexidade e sua aplicação para alguma área de pesquisa;
  5. Técnicas de projeto de algoritmos: divisão e conquista, programação dinâmica, algoritmos gulosos. Fundamentos, aspectos de implementação, complexidade e sua aplicação para alguma área de pesquisa.
  6. Meta-heurísticas: busca Tabu, busca local iterada, simulated annealing, algoritmos genéticos, algoritmos meméticos, GRASP, religamentos de caminhos, otimização por colônia de formigas, enxame de partículas. Fundamentos, aspectos de implementação, complexidade e sua aplicação para alguma área de pesquisa;
  7. Algoritmos aproximados: razão ou fator de aproximação constante, esquemas de aproximação, esquemas de aproximação em tempo polinomial, esquema de aproximação de tempo completamente polinomial, algoritmos de aproximação e provas de aproximação para os problemas de cobertura de vértices, de cobertura de conjuntos e do caixeiro viajante. Fundamentos, aspectos de implementação, complexidade e sua aplicação para alguma área de pesquisa;
  8. Algoritmos randomizados: análise e projeto de algoritmos randomizados, algoritmo para corte mínimo global, algoritmo para MAX 3-SAT, teste de primalidade, balanceamento de carga, roteamento de pacotes. Fundamentos, aspectos de implementação, complexidade e sua aplicação para alguma área de pesquisa;
  9. Complexidade computacional: funções de complexidade, resolução de recorrências, ordens assintóticas, reduções polinomiais, classes de complexidade P, NP, NP-difícil e NP-Completo. Fundamentos e sua aplicação para alguma área de pesquisa;
  10. Problemas clássicos seus algoritmos e propriedades: problema do caixeiro viajante, problema da mochila, ciclo hamiltoniano, ciclo euleriano, clique, cobertura de vértices, escalonamento de tarefas, localização de instalações. Fundamentos, aspectos de implementação, complexidade e sua aplicação para alguma área de pesquisa.