DESKRIBAPENA



"Konputaziorako Sarrera" ikasgaian lortutako ezagutza eta trebetasunetatik abiatuz, eta algebra lineala, geometria eta analisiaren oinarriak erabiliz, ikasgai honetan oinarrizko bilaketa eta ordenazio algoritmoak eta euren eraginkortasuna aztertzeko teknikak lantzen dira. Honekin batera, datu-mota abstraktuak aztertzen dira, konplexutasun maila gorakorrean. Adibide eta ariketak, egungo ingurune zientifiko-teknologikoan erabilia den goi mailako programazio lengoai batetan landuko dira. Ikasgaiak, konplexutasun ertaineko auzi algoritmikoak ebazteko ezagutza eta trebetasunak eskaintzen ditu. Hau dela eta, ikasgaia laguntzaile edo instrumentaltzat hartu daiteke, izan ere, Graduko beste ikasgai batzuetan azalduko diren modelatze eta simulazio lanak garatzeko beharrezkoak diren gaitasunak eskaintzen ditu.

GAITASUN ESPEZIFIKOAK



- Gaur eguneko programazioaren oinarriak ezagutzea: Datuen antolakuntza, programazioa egituratuta eta objektuei zuzendutako programazioa.

- Algoritmo baten eta bere inplementazioaren konputazio kostea ebaluatzen jakitea oinarrizko eran bada ere.

- Datu egituretan oinarritutako programazio metodologia zehatza ezagutzea eta horrekin erlazionatutako lanak eta praktikak egiteko gaitasuna garatzea.

- Gaur eguneko programazio lengoaia bat ezagutzea eta oinarrizko algoritmoak inplementatzeko erabiltzen jakitea.

- Diseinatutako programek egiten dutena eta diseinatzeko prozeduran hartutako erabakiak laburki eta era garbian azaltzen jakitea.





IKASKETAREN EMAITZAK



- Programazioaren ezaugarri garrantzitsuenak eta oinarrizko datu mota abstraktuen inplementazio arruntenak (linealak: pilak, kolak eta listak eta ez linealak: taula asoziatiboak, zuhaitzak, grafoak) ezagutzea. Berauek erabiltzeko egoerak identifikatzea orokarragoak diren diseinuetan aplikatzeko.

- Konplexutasun konputazionalaren analisirako oinarrizko teknikak ezagutzea eta aplikatzen jakitea, algoritmo ezberdinak elkarren artean konparatzeko eta problema konkretu batentzako egokiena aukeratzeko.

- Datu mota abstraktuak diseinatu eta berrerabiltzea. Era berean, algoritmoen diseinurako oinarrizko teknikak aplikatzea problemak, egitura aldetik, era argian eta eraginkorrean ebazteko.

- Programazio ingurune batean taldeka lan egitea, goi mailako programazio lengoaia bat erabiliz, problema algoritmiko bat ebatzi nahi denean. Era honetan, ebazpen alternatiboak aztertu beharko dira, beharrezkoak diren datu mota abstraktoak aurkituz. Datu mota abstrakto hauetatik, batzuk diseniatu eta inplemntatu beharko dira eta eskuragarri dauden beste batzuk berrerabili beharko dira. Azkenik emaitza hoberena zein den erabakitzeko datuen taulak sortu beharko dira, exekuzio profilak hain zuzen ere.

EDUKI TEORIKOAK



1. Gaia: Bilaketa eta ordenazio algoritmoak

Ordenazioaren oinarrizko eskemak: Txertaketa, hautaketa eta trukaketa

Bilaketaren oinarrizko eskemak: Bilaketa sekuentziala, bilaketa bitarra

Partizioaren bidezko ordenazioa (quicksort)

Bilduraren bidezko ordenazioa (mergesort)



2. Gaia: Algoritmoen eraginkortasun konputazionalaren analisia

Notazio asintotikoa exekuzio profilaren aurrean

Kontrolo egituren analisia

Algoritmo errekurtsiboen analisia

Zatitu eta irabazi algoritmoak



3. Gaia: Datu Mota Abstraktuak (DMA)

DMA-etan oinarritutako algoritmoak

Objektuei zuzendutako programazioa: oinarrizko kontzeptuak

Kasu praktikoak



4. Gaia: DMA linealak

Zerrendak

Pilak

Ilarak



5. Gaia: DMA ez linealak

Taula asoziatiboak

Muino edo Heap egiturak

Zuhaitzak

Bilaketa zuhaitz bitarrak



6. Gaia (gai aurreratua): Grafo motatako DMA-k

Definizioak, eragiketak eta inplementazioak

Ibilbideak eta konektagarritasuna

Koste txikieneko estaldura zuhaitzak

Algoritmo irenskorrak

koste txikieneko bideak

Programazio dinamikoa



EDUKI PRAKTIKOAK



Konplexutasun gorakorra duten 3 enuntziatu ireki proposatzen zaizkio ikasleari, klase teorikoetan landutako gaiekin erlazionatutako problemak ebazteko. Ikasleek, talde lanean, problemaren ebazpena kodifikatu beharko dute eta, kasuan kasu, txosten labur bat (emaitzak, konputazio-kostua, etabar) bidali beharko dute eGela plataformaren bidez. Problemen enuntziatuak urtetik urtera alda litezke, baina euren helburu orokorrak ondokoak izango dira: (1) "Konputaziorako Sarrera" ikasgaian jasotako edukiak sendotzea; (2) eraginkortasun konputazionalaren azterketa ikuspuntu praktiko batetatik (exekuzio profilak); eta (3) DMA ezberdinen diseinua, garapena eta aplikazioa egoera erreal baten aurrean.

METODOLOGIA



Ikasle eta irakasle arteko elkarrekintza 5 modu ezberdinetan emango da:



(1) Klase magistralak. PowerPoint moduko aurkezpen baten laguntzaz, irakasleak gai bat azalduko du, arbela eta ordenagailua erabiliz programazio adibideak garatzeko. Klaseek magistraletan ikasle-irakasle interakzioa egon badaiteke ere, bide bakarreko ikasketa modu bat dela esan genezake. Klaseak bermatzeko materiala, proposatutako ariketak eta klasean bertan irakasleak garatutako kodea eGela plataformaren bitartez eskuragarri izango dituzte ikasleek.



(2) Ariketak ebazteko klaseak. Ikasleek, irakaslearen laguntzaz, klase teorikoetan proposatutako ariketen ebazpenak aurkeztu eta aztertuko dituzte. Klase hauek ere, noizbehinka, ikasgaiaren edo laborategiko ariketan dudak ebazteko erabiliak izango dira, beti ere, ikasle-irakasle elkarrekintza sustatuz. Irakaskuntza modalitatea, funtsean, interaktiboa izango da.



(3) Programazio praktikak, non ikasleek, irakasle taldearen laguntzarekin, problema bat ebazteko kodea sortuko duten, 7 saio presentzialetn zehar eta ordenagailu-laborategi batean. Ikasturtean zehar, hiru enuntziatu proposatuko dira, gero eta konplexuagoak (behar diren datu multzoekin batera eta eGela plataformaren bidez), klase teorikoen alderdi zehatzak garatzen dituztenak. Ikasleek ebazpenak kodetu behar dituzte eta, kasuan kasu, txosten labur bat egin. Programazio-ingurunearekiko, irakasle-taldearekiko eta beste ikasle batzuekiko etengabeko elkarrekintzaren bidez, saio praktiko hauek ikasleei ikasitakoa aplikatzeko aukera eskaini, konfiantza eman eta sormen-trebetasunen garatzea bermatzen dute.



(4) Mintegiak, zeinetan funtxean izaera praktikoa duten alderdiak azaltzen diren: ikasgaian erabilitako programazio lengoaiari eta praktiketako garapen-inguruneari buruzko gai aurreratuak. Ordenagailu gelan garatzen diren ordu bateko 5 saio dira, beren atzetik datozen lehen 5 praktika saioen lagungarri/osagarri.



(5) Tutoretzak. Ikasleek irakaslearen bulegoan ikasgaiari buruz dituzten duda zehatzak kontsultatu ditzakete. Modalitate honi esker, ikasleek interakzio zuzenago eta pertsonalizatuagoa izan dezakete. Tutoretza ordu zehatz batzuk ezartzen badira ere, ordu hoietatik kanpora ere hurbildu daitezke irakaslearen bulegora, azken honek dituen denbora aukeren arabera harrera egingo dielarik.

• Ebaluazio Jarraituaren Sistema
• Azken Ebaluazioaren Sistema
• Kalifikazioko tresnak eta ehunekoak:
  • Garatu beharreko proba idatzia (%): 60
  • Banakako lanak (%): 20
  • alde lanak (arazoen ebazpenak, proiektuen diseinuak) (%): 20

Ikasgai honen defektuzko ebaluazio sistema ebaluazio jarraia izango da. Ohiko deialdian, nota finalaren kalkulua ondoko moduan egingo da:

- Idatzizko azterketa: %60

- Laborategi praktikak (data jakinetan entregatu beharrezko txostenak eta beraien azalpena): %20

- Banakako/Taldekako lanak (data jakinetan entregatu beharrezko ariketen edo problemen ebazpenak): %20



Ebaluazio jaraiari uko egin eta EBALUAZIO FINALA izatea nahi duten ikasleek, eskaera hau idatziz aurkeztu beharko diote irakasleari, ikastaroko 10. astearen aurretik. Ebaluazio finala aukeratzen duten ikasleen nota finalaren kalkulua ondoko moduan egingo da:

- Idatzizko azterketa: %60

- Laborategi azterketa: %40

Laborategi azterketari dagokionez, honen data, ordua, lekua eta beste baldintza guztiak azterketa data baino hilabete lehenago jakinaraziko zaie ikasleei.



Ikasgaia gainditu ahal izateko, idatzizko azterketan 10 puntutik 4 lortu beharko dira gutxienez.

Ezohiko deialdian, eta UPV/EHUren araudia jarraituz, EBALUAZIO FINALA izango da ebaluazio sistema bakarra. Hala ere, ikasleek bi aukera ezberdin izango dituzte:



A AUKERA: Kurtsoan zehar egindako praktika eta lanetan lortutako notak gorde egiten dira. Honela, ikaslea idatzizko azterketaren bigarren deialdira aurkeztuko da soilik. Nota finala ohiko deialdian erabilitako portzentaia berdinekin kalkulatuko da.



B AUKERA: Ohiko deialdian eskeinitako ebaluazio final berdina izango da. Ebaluazioak bi atal izango ditu: idatzizko azterketa bat (nota finalaren %60) eta laborategian burutuko den azterketa praktiko bat (nota finalaren %40). Azterketa praktiko honen data eta baldintzak EZOHIKO DEIALDIKO IDATZIZKO AZTERKETA baino 10 egun arinago jakinaraziko zaie ikasleei.



B AUKERA hautatzen duten ikasleek, BIGARREN DEIALDIKO IDATZIZKO AZTERKETA baino 14 egun arinago, idatziz, jakinaraziko diote irakasleari. besterik esan ezean, ikasleak A AUKERA hautatu duela suposatuko du irakasleak.



Ikasgaia gainditu ahal izateko, idatzizko azterketan 10 puntutik 4 lortu beharko dira gutxienez.

Oinarrizko bibliografia

1. Bradley N. Miller, David L. Ranum. Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python (Second Edition). Franklin, Beedle & Associates, 2011.

2. Rance D. Necaise. Data Structures and Algorithms Using Python. John Wiley & Sons, 2011.

3. John V. Guttag. Introduction to Computation and Programming Using Python (Third Edition). The MIT Press, 2021.

4. Gilles Brassard, Paul Bratley. Fundamentos de algoritmia. Prentice-Hall, 1997.

5. Mark Summerfield. Programming in Python 3. A Complete Introduction to the Python Language (Second Edition). Addison-Wesley Professional, 2010.

Gehiago sakontzeko bibliografia

6. Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein. Introduction to Algorithms (Third Edition). The MIT Press, 2009.
7. Steven S. Skiena. The Algorithm Design Manual (Second Edition). Springer, 2008.
8. Naomi Ceder. The Quick Python Book (Third Edition). Manning Publications, 2018.
9. David M. Beazley. Python Essential Reference (4th Edition). Addison-Wesley Professional, 2009.
10. Mark Lutz. Learning Python (Fifth Edition). O'Reilly Media, 2013.
11. Iñaki Alegría, Olatz Pérez de Viñaspre, Kepa Sarasola, "Python programazio-lengoaia: oinarriak eta aplikazioak", UEU, 2014.

Web helbideak

Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python - Official Website
https://runestone.academy/runestone/books/published/pythonds/index.html

MIT OCW Introduction to Computer Science and Programming in Python
https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-0001-introduction-to-computer-science-and-programming-in-python-fall-2016/

Python Programming Language - Official Website
http://python.org/

Python 3 documentation
https://docs.python.org/3/

The Python 3 Tutorial
https://docs.python.org/3/tutorial/