Instituto de Ciências Exatas Departamento de Ciência da Computação. Plano de Curso

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Plano de Curso

1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS

Disciplina: ANALISE E PROJETO DE ALGORITMOS I Código: DCC001

Turma: A Período: 2015.1

Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB

Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0 Carga Horária (horas-aula) Total: 60

Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( X ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente Pré-requisito(s): DCC003 – Estrutura de Dados

DCC107 – Laboratório de Programação II Curso(s): CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

Professor: Marcos de Mendonça Passini Coordenador da Disciplina: ----

Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB 2 – OBJETIVOS

Capacitar à análise de algoritmos segundo a complexidade de tempo e espaço, dentro dos parâmetros mais comuns. Capacitar ao projeto de algoritmos segundo alguns dos modelos mais comuns. Dar a conhecer classes gerais de problemas que possam servir de modelo a problemas reais ou práticos, bem como os algoritmos usados em sua resolução.

3 – EMENTA

Fundamentos matemáticos para análise de algoritmos; análise assintótica de algoritmos; paradigmas de projeto de algoritmos; algoritmos eficientes para ordenação, comparação de sequências, problemas em grafos; fundamentos de complexidade computacional, redução entre problemas, classes P e NP, problemas NP-completos.

4 – UNIDADES DE ENSINO 5 – CARGA

HORÁRIA PREVISTA

6 – USO DE TICs

1. Fundamentos matemáticos para análise de algoritmos: ---

a. Indução lógica; 2 ---

b. Crescimento de funções; 1 ---

c. Notação assintótica (O,o,Θ,Ω, ω); 1 --- d. Relações de recorrência; resolução por substituição e por

iteração; 1 ---

2. Análise assintótica de algoritmos: ---

a. Modelos de computação; 2 ---

b. Cotas superiores e inferiores; 1 ---

c. Algoritmos ótimos; 1 ---

3. Paradigmas de projeto de algoritmos: ---

a. Projeto por indução; 2 ---

b. Divisão-e-conquista; 2 ---

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d. Programação Dinâmica; 2 ---

4. Algoritmos eficientes: ---

a. Algoritmos para ordenação: bubble-sort, insertion-sort,

merge-sort, heap-sort, quicksort; 4 ---

b. Cota inferior para ordenação por comparações; 1 --- c. Seleção do k-ésimo e da mediana em tempo linear; 2 ---

d. Busca binária; 1 ---

e. Árvore de busca ótima e fatoração ótima para

multiplicação de matrizes; 4 ---

f. Comparação de sequências: maior subsequência comum, algoritmo Knuth-Morris-Pratt para busca de substring; distância de edição;

2 ---

g. Algoritmos em grafos: busca em largura e profundidade; caminho mínimo e algoritmos de Dijkstra e Bellman-Ford; árvore espalhada mínima e algoritmos e Prim e Kruskal; todos os caminhos mínimos e algoritmo de Floyd-Warshall; fluxo máximo e algoritmo de Ford-Fulkerson;

8 ---

h. Algoritmos geométricos: envoltória convexa: algoritmo da Marcha de Jarvis; ordenação angular e o algoritmo

Graham-Scan;

4 ---

i. Cota inferior para envoltória convexa por redução; 2 --- 5. Fundamentos de complexidade computacional: --- a. Redução entre problemas e transferência de cotas; 2 ---

b. Classe P; 1 ---

c. Algoritmos não-determinísticos; verificação polinomial de

solução; 2 ---

d. Classe NP; 2 ---

e. NP-Completude; 2 ---

f. Exemplos: SAT, clique em grafos, problema da mochila, soma de subconjuntos, 3-coloração, caminho e circuito hamiltonianos, caixeiro viajante e outros.

6 ---

7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino

Aulas expositivas, discussão em sala, exercícios. 7.2 - Material Didático

Quadro-negro, projetor.

8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA Avaliação Data Valor Tipo de

Avaliação

Conteúdo Programático 1 28/abr/15 100 Escrita Unidades 1, 2 e 3

2 30/jun/15 100 Escrita Unidades 4 e 5

3 07/jul/15 100 Trabalho Implementação computacional sobre tema escolhido pelo aluno dentre uma lista

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fornecida pelo professor até 28 de abril. 8.1 – Cálculo da Nota

Média das três avaliações 8.2 – Observações ---

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Terça-feira, 15h a 16h

Sexta-feira, 15 a 16h 10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica

1. CORMEN, T. et al. Algoritmos: teoria e prática. Rio de Janeiro: Makron, 2009.

2. DASGUPTA, S.; PAPADIMITRIOU, C.; VAZIRANI, U. Algoritmos. São Paulo: McGraw-Hill, 2009.

3. AHO, A. V.; HOPCROFT, J. E.; ULLMAN, J. D. The Design and Analysis of Computer Algorithms. Reading: Addison Wesley, 1974

10.2 – Bibliografia Complementar

4. SIPSER, M. Introdução à teoria da computação. São Paulo: Cengage Learning, 2007. 5. TERADA, R. Desenvolvimento de algoritmo e estrutura de dados. São Paulo: Makron, 1991. 6. ARORA, S.; BARAK, B. Computational complexity: a modern approach. Nova Iorque:

Cambridge University Press, 2009.

7. CAMPELLO, R.E.; MACULAN, N. Algoritmos e Heurísticas. Niterói: EDUFF, 1994. 8. BOAVENTURA NETTO, P.O. Grafos: Teoria, Modelos, Algoritmos. São Paulo: Edgard

Blucher, 2012.

11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS

Juiz de Fora, 02 de março de 2015.

Prof. Saulo Moraes Villela

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Plano de Curso

Disciplina: Cálculo Numérico Código: DCC008

Turma: A Período: 2015.1

Professor: Rafael Alves Bonfim de Queiroz Número de SIAPE: 1148648 Coordenador da Disciplina: Felipe dos Santos Loureiro

Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0 Carga Horária (horas-aula) Total: 60

Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso de Monitores/Tutores: ( x ) monitores UFJF ( x ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

Uso do Ambiente Moodle: ( x ) não ( ) parcialmente(apoio) ( ) integralmente Uso de Laboratório de Ensino: ( ) integral ( ) parcial ( ) eventual ( x ) não faz uso

Pré-requisito(s): Cálculo II (MAT 156), Algoritmos (DCC 119), LAb. De Prog. (DCC 120)

Curso(s):

CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO (35A obrigatória)

ENGENHARIA ELÉTRICA (50A, 69C, 70A, obrigatória) ENGENHARIA DE PRODUÇÃO (49A, obrigatória)

ENGENHARIA AMBIENTAL E SANITÁRIA (67A, obrigatória) Física (65E, 81A)

2 – OBJETIVOS

Propiciar ao aluno o conhecimento de algoritmos e metodologias para a solução numérica de diversos problemas correlatos à matemática.

3 – EMENTA

1. Introdução 2. Noções de Erro

3. Séries de Taylor e Aproximações 4. Zeros Reais de Funções Reais 5. Resolução de Sistemas Lineares 6. Interpolação Polinomial

7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado 8. Integração Numérica

4 – UNIDADES DE ENSINO 5 – CARGA HORÁRIA

PREVISTA

6 – USO DE TICs

1. Introdução ₂

2. Noções de erro: representação de número, conversão de números nos sistemas decimais e binários, aritmética inteira e de ponto flutuante, erros de arredondamento e truncamentos, erro absoluto e relativo, causas de erros nos computadores, propagação

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de erros.

3. Polinômio de Taylor e Aproximações ₄

4. Zeros Reais de Funções Reais: Introdução. Solução por Iteração. Critério de Parada. Critério de Convergência. Ordem de Convergência. Valores Iniciais: Isolamento de raízes. Método de Falsa Posição. Método do ponto fixo. Método de Newton-Raphson. Método da Secante. Método da Bisseção.

8

5- Resolução de sistemas Lineares: eliminação de Gauss; estratégia de pivoteamento; fatorações LU e Cholesky; métodos iterativos: introdução, teste de parada, critérios de convergência - linha e sassenfeld, método iterativo de Gauss Jacobi, método iterativo de Gauss-Seidel.

12

6- Interpolação Polinomial: introdução, resolução de sistema linear, forma de Lagrange, diferença dividida e ordinária, forma de Newton, forma de Newton Gregory, escolha do grau do polinômio interpolador.

8

7- Ajuste de Curva por Mínimos Quadrados: caso discreto,

caso contínuo, caso não-linear 10

8- Integração Numérica: fórmulas de Newton-Cotes: regra do

trapézio, regra de Simpson, erros; Quadratura de Gauss. 10

Aulas presenciais com elucidação dos tópicos abordados e apresentação da teoria e aplicações dos métodos numéricos.

7.2 - Material Didático

Listas de exercícios para cada um dos tópicos disponibilizadas via internet (site da disciplina).

8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA Avaliação Data Valor Tipo de

Avaliação Conteúdo Programático Primeira Avaliação Escrita 09/04 100 Avaliação escrita (sem consulta) Unidades 1, 2, 3 e 4 Segunda Avaliação Escrita 18/05 100 Avaliação escrita (sem consulta) Unidades 5 e 6 Terceira Avaliação Escrita 25/06 100 Avaliação escrita (sem consulta) Unidades 7 e 8 8.1 – Cálculo da Nota

Média Aritmética das notas das avaliações escritas 8.2 – Observações

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9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR

Segundas-feiras de 08:00 às 10:00 horas. 10 – BIBLIOGRAFIA

10.1 - Bibliografia Básica

· RUGGIERO, M.A.G. & LOPES, V.L.da R. Cálculo Numérico, aspectos teóricos e práticos. McGraw-Hill, 1988.

· FRANCO, Neide Bertoldi; Cálculo Numérico,(2006), Editora Pearson

· HUMES, A.F.P. de C. et al. Noções de Cálculo Numérico. McGraw-Hill, 1984. · PETER, A. Stark. Introdução aos Métodos Numéricos. Interciência, 1979. · SANTOS, Vitoriano Ruas de Barros. Livros Técnicos e Cientifico, 1982.

· CLAUDIO, Dalcidio Moraes & MARINS, Jussara Maria. Cálculo Numérico Computacional Atlas, 1994.

Juiz de Fora, 02 de Março de 2015.

Prof. Rafael Alves Bonfim de Queiroz

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Plano de Curso

Disciplina: Cálculo Numérico Código: DCC008

Turma: B Período: 2015.1

Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: - Carga Horária (horas-aula) Total: 4

Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não ( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente

Pré-requisito(s):

Cálculo I (Mat113), Computação I (DCC009), Álgebra Linear (Mat112) Curso(s):

Professor: Bernardo Martins Rocha

Faz uso de: ( X ) monitores UFJF ( X ) tutores UFJF ( ) tutores UAB 2 - OBJETIVOS

Propiciar ao aluno o conhecimento de algoritmos e metodologias para a solução numérica de diversos problemas correlatos à física, engenharias e matemática.

3 – EMENTA 1. Introdução 2. Noções de Erro

7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado 8. Integração Numérica

4 – UNIDADES DE ENSINO 5 – CARGA HORÁRIA PREVISTA 6 – USO DE TICs

1. Introdução 2 horas-aula Slides/Quadro

2. Noções de Erro 6 horas-aula Slides/Quadro

3. Séries de Taylor e Aproximações 4 horas-aula Slides/Quadro 4. Zeros Reais de Funções Reais 10 horas-aula Slides/Quadro 5. Resolução de Sistemas Lineares 12 horas-aula Slides/Quadro 6. Interpolação Polinomial 10 horas-aula Slides/Quadro 7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado 8 horas-aula Slides/Quadro 8. Integração Numérica 8 horas-aula Slides/Quadro

Aulas presenciais com elucidação dos tópicos abordados e apresentação da teoria, implementação e aplicações dos métodos numéricos.

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Slides, Quadro Negro, Softwares, Livros e Apostilas

8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA Avaliação Data Valor Tipo de

Avaliação

Conteúdo Programático TVC 1 09/04/15 100 Prova _{1. Introdução}

2. Noções de Erro

3. Séries de Taylor e Aproximações 4. Zeros Reais de Funções Reais TVC 2 21/05/15 100 Prova _{5. Resolução de Sistemas Lineares}

6. Interpolação Polinomial

TVC 3 25/06/15 100 Prova _{7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado} 8. Integração Numérica Atividades em Laboratório Ao longo do período

100 Atividade _{Toda a ementa}

* Programação detalhada será apresentada no site pessoal do professor:

http://sites.google.com/site/bernardomartinsrocha 8.1 – Cálculo da Nota

[(TVC1+Lab1) + (TVC2+Lab2) + (TVC3+Lab3)]/3 8.2 – Observações

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Segunda-feira. 14:00-16:00

10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica

[1 Ruggiero & Lopes, “Cálculo Numérico: Aspectos Teóricos e Computacionais”, 2.ed, Makron Books, 1997. Campos F. F., “Algoritmos Numéricos”, segunda edição, LTC, 2007.

Franco N. B., “Cálculo Numérico”, Prentice Hall, 2006.

Atkinson K., “Elementary Numerical Analysis”, second edition, John Wiley & Sons, 1993. 10.2 – Bibliografia Complementar

Cunha M. C., “Métodos Numéricos”, Editora da Unicamp, Segunda Edição, 2009.

Conte & de Boor, “Elementary Numerical Analysis: an Algorithmic Approach”, 3Ed, McGraw-Hill, 1980.

___________________________________

Juiz de Fora, 02 de Março de 2015

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Plano de Curso

Disciplina: Cálculo Numérico _Código:_DCC008

Turma: C Período: 2014.3

Professor: Heder Soares Bernardino Helio José Corrêa Barbosa

Número de SIAPE: 1148648

Coordenador da Disciplina: Felipe dos Santos Loureiro

Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0 Carga Horária (horas-aula) Total: 60 Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB

Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso de Monitores/Tutores: ( x ) monitores UFJF ( x ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

Uso do Ambiente Moodle: ( x ) não ( ) parcialmente(apoio) ( ) integralmente Uso de Laboratório de

Ensino: ( ) integral ( ) parcial ( ) eventual ( x ) não faz uso Pré-requisito(s): Cálculo II (MAT 156), Algoritmos (DCC 119), LAb. De Prog. (DCC 120)

Curso(s):

ENGENHARIA AMBIENTAL E SANITÁRIA

OPÇÃO 2º CICLO CIÊNCIAS EXATAS – MATEMÁTICA BACHARELADO EM CIÊNCIAS EXATAS

ENGENHARIA MECÂNICA

ENGENHARIA ELÉTRICA - HABILITAÇÃO EM ENERGIA

OPÇÃO 2º CICLO CIÊNCIAS EXATAS - ENGENHARIA ELÉTRICA - HAB. EM TELECOMUNICAÇÕES

2 - OBJETIVOS

Propiciar ao aluno o conhecimento de algoritmos e metodologias para a solução numérica de diversos problemas correlatos à matemática.

3 – EMENTA

1. Introdução 2. Noções de Erro

7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado 8. Integração Numérica 4 – UNIDADES DE ENSINO 5 – CARGA HORÁRIA PREVISTA 6 – USO DE TICs

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Departamento de Ciência da Computação

1. Introdução ₂

2. Noções de erro: representação de número, conversão de números nos sistemas decimais e binários, aritmética inteira e de ponto flutuante, erros de arredondamento e truncamentos, erro absoluto e relativo, causas de erros nos computadores, propagação de erros.

6

3. Polinômio de Taylor e Aproximações ₄

4. Zeros Reais de Funções Reais: Introdução. Solução por Iteração. Critério de Parada. Critério de Convergência. Ordem de Convergência. Valores Iniciais: Isolamento de raízes. Método de Falsa Posição. Método do ponto fixo. Método de Newton-Raphson. Método da Secante. Método da Bisseção.

8

5- Resolução de sistemas Lineares: eliminação de Gauss; estratégia de pivoteamento; fatorações LU e Cholesky; métodos iterativos: introdução, teste de parada, critérios de convergência - linha e sassenfeld, método iterativo de Gauss Jacobi, método iterativo de Gauss-Seidel.

12

6- Interpolação Polinomial: introdução, resolução de sistema linear, forma de Lagrange, diferença dividida e ordinária, forma de Newton, forma de Newton Gregory, escolha do grau do polinômio interpolador.

8 7- Ajuste de Curva por Mínimos Quadrados: caso discreto,

caso contínuo, caso não-linear 10

8- Integração Numérica: fórmulas de Newton-Cotes: regra do

trapézio, regra de Simpson, erros; Quadratura de Gauss. 10 7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS

7.1 - Metodologia de Ensino

Aulas presenciais com elucidação dos tópicos abordados e apresentação da teoria e aplicações dos métodos numéricos.

Listas de exercícios para cada um dos tópicos disponibilizadas via internet (site da disciplina). 8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA

Avaliação Data Valor Tipo de

Avaliação Conteúdo Programático Primeira Avaliação Escrita 09/04 100 Avaliação escrita (sem consulta) Unidades 1, 2, 3 e 4 Segunda Avaliação Escrita 21/05 100 Avaliação escrita (sem consulta) Unidades 5 e 6 Terceira Avaliação Escrita 22/06 100 Avaliação escrita (sem consulta) Unidades 7 e 8 Segunda Chamada 02/07 100 Avaliação

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Escrita (sem consulta)

8.1 – Cálculo da Nota

Média Aritmética das Notas das avaliações escritas. 8.2 – Observações

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Quartas-feiras de 16:00 às 18:00.

• RUGGIERO, M.A.G. & LOPES, V.L.da R. Cálculo Numérico, aspectos teóricos e práticos. McGraw-Hill, 1988.

•

FRANCO, Neide Bertoldi; Cálculo Numérico,(2006), Editora Pearson 10.2 – Bibliografia Complementar

• HUMES, A.F.P. de C. et al. Noções de Cálculo Numérico. McGraw-Hill, 1984.

• PETER, A. Stark. Introdução aos Métodos Numéricos. Interciência, 1979.

• SANTOS, Vitoriano Ruas de Barros. Livros Técnicos e Cientifico, 1982.

• CLAUDIO, Dalcidio Moraes & MARINS, Jussara Maria. Cálculo Numérico Computacional Atlas, 1994.

Juiz de Fora, 19 de Agosto de 2014.

Prof. Heder Soares Bernardino

Prof. Helio José Corrêa Barbosa

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Plano de Curso

Disciplina: ESTRUTURA DE DADOS II Código: DCC012

Professor: Jairo Francisco de Souza Número de SIAPE: 1714410 Coordenador da Disciplina: Não atribuído

Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0 Carga Horária (horas-aula) Total: 60 Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB

Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso de Monitores/Tutores: ( 1 ) monitores UFJF ( 0 ) tutores UFJF ( 0 ) tutores UAB

Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( X ) parcialmente(apoio) ( ) integralmente Uso de Laboratório de Ensino: ( ) integral ( ) parcial ( X ) eventual ( ) não faz uso

Pré-requisito(s): DCC013 Estrutura de Dados e DCC107 – Laboratório de Programação II Curso(s): Ciência da Computação diurno e noturno (22A e 35A, obrigatória),

Engenharia Computacional (65AB, obrigatória) Sistemas de Informação (76A, obrigatória) Ciências Exatas (65A, eletiva)

2 - OBJETIVOS

Conhecer problemas básicos de programação da área da computação e sua solução através da aplicação de estruturas de dados. Aprender a realizar análise crítica sobre as estrutura de dados para a sua aplicação em problemas futuros.

3 – EMENTA

Introdução, Princípios de Ordenação, Arquivos em série e sequências, Classificação externa, Arquivos de acesso direto, Arquivos indexados pela chave primária, Arquivos indexados por múltiplas chaves, Processamento de cadeias de caracteres

4 – UNIDADES DE ENSINO 5 – CARGA HORÁRIA PREVISTA 6 – USO DE TICs 1. Introdução

Conceito de Arquivo. Arquivos Físicos. Meios de armazenamento. Dispositivos de Entrada e Saída e seu controle. Interface com os Sistemas Operacionais.

1

2. Princípios de Ordenação

Importância da ordenação para organização dos dados. Exemplos de algoritmos básicos de ordenação.

6

3. Arquivos em Série e Seqüências

Introdução. Atualização do arquivo mestre (balanced line): inclusão, exclusão, modificação e transações problemáticas. Intercalação: algoritmo básico, busca direta, árvore binária de

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vencedores e perdedores.

4. Classificação Externa

Geração de Partições Classificadas. Distribuição e Intercalação de Partições.

2

5. Arquivos de Acesso Direto

Transformação de chave: funções "hash". Colisões e Transbordamento. Arquivos Extensíveis.

10

6. Arquivos Indexados pela Chave Primária

Arquivos Seqüenciais Indexados. Árvores Balanceadas: Árvores B, Árvores B*, Árvores B+.

18

7. Arquivos Indexados por Múltiplas Chaves

Arquivos Multilista. Arquivos Invertidos. Processos de implementação de índices secundários.

4

8. Processamento de Cadeias de Caracteres

Casamento de Cadeias. Casamento Exato. Casamento Aproximado. Compressão: Compressão de Textos em Linguagem Natural, Codificação de Huffman Usando Bytes, Codificação de Lempel-Ziv. Criptografia.

10

São realizadas aulas expositivas, onde são apresentados algoritmos aplicados para resolução dos problemas inseridos em sala de aula. Ao final de cada aula, são realizados exercícios de implementação dos algoritmos para fixação do conteúdo e prática de programação dos alunos. 7.2 - Material Didático

O material didático consta de notas de aula, apontamentos para sites com explicações detalhadas de alguns algoritmos e applets com demonstração de algoritmos.

8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA

Avaliação Conteúdo Programático Primeira Avaliação Escrita 08/04/15 20 Avaliação escrita (sem consulta) Unidades 1, 2 e 3 Segunda Avaliação Escrita 25/05/15 20 Avaliação escrita (sem consulta) Unidades de 4, 5 e 6 Terceira Avaliação Escrita 24/06/15 20 Avaliação escrita (sem consulta) Unidades 7 e 8 Trabalho 10/06/15 10 Implementação de estruturas de dados Questionários (Moodle) São sete questionários 30 Questionários

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que podem ser respondidos ao longo da disciplina conceitos e análise Segunda Chamada 29/06/15 20 Avaliação escrita (sem consulta Unidades 1 a 8 8.1 – Cálculo da Nota

Soma dos valores das avaliações parciais. 8.2 – Observações

A segunda chamada poderá ser realizada como prova substitutiva para os alunos que compareceram em todas as provas e entregaram o trabalho. Para estes, a nota desta prova substituirá a menor nota alcançada.

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Segunda de 16h as 18h.

TENEMBAUM, Aaron M. Estrutura de Dados Usando C. São Paulo: Makron Books do Brasil, 1995.

VELOSO, Paulo. Estruturas de Dados. Rio de Janeiro: Ed. Campus, 1991.

HOROWITZ, Ellis. Fundamentos de Estruturas de Dados. 3 ed. Rio de Janeiro: Ed. Campus, 1987.

SZWARCFITER, Jaime Luíz. Estruturas de Dados e seus Algoritmos. Rio de Janeiro: Ed. LTC, 1994.

DROZDEK, ADAM. Estrutura de Dados e algoritmos em C++. Thomson.

ZIVIANI, NIVIO. Projeto de algoritmos com implementações em C++ e Java. Cengage Learning. FERRAZ, INHAUMA NEVES. Programação com Arquivos. Manole.

Juiz de Fora, 24 de fevereiro de 2015.

Prof. Jairo Francisco de Souza

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Plano de Curso

Disciplina: Estrutura de Dados Código: DCC013

Turmas: A e B Período: 2015.1

Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4

Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0 Carga Horária (horas-aula) Total: 60

Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) à distância Uso do Moodle: ( X ) não ( ) parcialmente ( ) integralmente Uso laboratório: ( X ) não ( ) parcialmente ( ) integralmente Pré-requisito(s): DCC119- Algoritmos e DCC120-Laboratório de Programação I

Curso(s): Bacharelado em Ciências Exatas (obrigatória – opções Ciência da Computação, Estatística e Engenharia Computacional), Engenharia

Ambiental e Sanitária (obrigatória), Ciência da Computação (obrigatória – noturno), Sistemas de Informação (obrigatória – noturno) e Estatística (obrigatória)

Professores: Coordenador:

Bernardo Martins Rocha (Turma A) e Itamar Leite de Oliveira (Turma B) Bernardo Martins Rocha

Faz uso de: ( X ) monitores UFJF ( X ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

2 – OBJETIVOS

A disciplina Estruturas de Dados tem por objetivo estudar as estruturas de dados básicas e seus algoritmos, utilizando tipos abstratos de dados, de forma que os alunos se tornem capazes de desenvolver programas computacionais com maior complexidade e eficiência.

3 – EMENTA 1. Introdução;

2. Tipos Abstratos de Dados;

3. Representação linear de matrizes; 4. Listas Lineares; 5. Pilhas; 6. Filas; 7. Árvores; 8. Fila de prioridades; 9. Grafos.

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– USO DE TICs

1) Introdução

Introdução ao estudo de complexidade assintótica. Ordenação (BubbleSort, InsertionSort, SelectionSort e ShellSort), busca binária, recursividade.

6 Projeções e quadro negro

2)Tipos Abstratos de Dados

Domínio de dados. Características de TADs. Programação com tipos abstratos de dados.

3)Representação linear de matrizes Cálculo de endereçamento de elementos: representação linear de matrizes, matrizes

esparsas, matrizes triangulares, matrizes diagonais e matrizes tridiagonais.

4) Listas Lineares

Definição. Operações mais comuns. Representações de Listas. Listas contíguas. Listas encadeadas. Listas duplamente encadeadas. Listas Circulares. Listas com descritor. Aplicações. Listas ordenadas e busca binária.

5)Pilhas

Definição. Operações básicas, implementação 2

Projeções e quadro negro

6) Filas

Definição. Operações básicas, implementação. Aplicações de pilhas e filas.

7)Árvores

Definição. Representações Gráficas. Representações em Árvores. Árvores Binárias. Árvores Gerais como Árvores Binárias. Caminhamentos em profundidade e em largura. Árvore Binária de Busca. Aplicações (exemplo: avaliação de expressões, árvores de busca).

8)Fila de prioridades

Fundamentos. Heaps: inserção, remoção e seleção de valores com maior prioridade. Heaps binárias. Representação vetorial de heaps.

9)Grafos

Definição. Implementação por meio de matrizes de adjacência, listas de adjacências e matrizes de incidências. Representação de grafos direcionados e não-direcionados. Aplicações.

(17)

Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

Aulas expositivas utilizando-se de datashow e quadro negro. Exercícios resolvidos em sala. Listas de exercícios.

Notas de aulas, slides e listas de exercícios em PDF disponibilizados no site da disciplina.

8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA

Avaliação Data Valor Tipo de Avaliação Conteúdo Programático Avaliação 1

(A1)

16/04/2015 100 Prova individual, dissertativa e sem consulta, realizada em sala de aula comum.

Unidades de ensino 1, 2 e 3.

Avaliação 2 (A2)

21/05/2015 100 Prova individual e sem consulta, de implementação e apresentação de ED’s, realizada em laboratório de computação. Unidades de ensino 4, 5 e 6. Avaliação 3 (A3) 02/07/2015 100 Trabalho em equipe de dois alunos e sem consulta, de implementação e apresentação de alguma ED, realizada em laboratório de computação. Unidades de ensino 7 e 8

2ª Chamada 06/07/2015 100 Prova individual, dissertativa e sem consulta, realizada em sala de aula comum.

Todas as unidades de ensino

8.1 – Cálculo da Nota e Critério de Aprovação

Média Final: (A1 + A2+ A3) /3. Será aprovado o aluno com Média Final igual ou superior a 60 e frequência igual ou superior a 75%.

8.2 – Observações

2ª Chamada: Segunda chamada ou substitutiva. Reposição de uma das avaliações A1, A2 ou A3 para o aluno que não fez algum delas ou que queira substituir aquela com o menor valor.

Turma A: Quinta-feira de 19:00 às 21:00h. Turma B: Terça-feira de 14:00 às 16:00h. Demais dias da semana podem ser agendados sob demanda.

(18)

Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

• PREISS, B. R. Estrutura de Dados e Algoritmos. Campus, Rio de Janeiro, 2001.

• ZIVIANI, N. Projeto de Algoritmos com Implementações em Java e C++. Thomson, 2003.

• DROZDEK, A. Estrutura de Dados e Algoritmos em C++. São Paulo: Cengage Learning. 2002. 597 p.

• CELES, W.; CERQUEIRA, R. F. D. G.; RANGEL, J. L. M. Introdução a Estruturas de Dados: com Técnicas de Programação em C. Rio de Janeiro: Campus/Elsever. 2004. 250 p.

• KNUTH, D. E. The art of computer programming v. 1 - Fundamental Algorithms . Addison-Wesley, 1972.

• SZWARCFITER, J. L. Estrutura de Dados e Seus Algoritmos. Segunda Edição. LTC, 1994.

Existem dois monitores para tirar dúvidas dos alunos fora do horário de aula. Além deles, há dois tutores que nos auxiliam na montagem do material didático e na implementação em C++ das estruturas de dados estudadas na disciplina.

Site da disciplina: https://sites.google.com/site/edlab2ufjf/

Juiz de Fora, 02 de março de 2015.

_____________________

Professor

Prof. Itamar Leite de Oliveira

Prof. Bernardo Martins Rocha

________________________________

Saulo Moraes Villela

(19)

Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

Plano de Curso

Disciplina: Inteligência Artificial Código: DCC014

Oferta: (X) UFJF ( ) UAB

Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:

Carga Horária (horas-aula) Total: 60 Modalidade: (X) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: (X) não ( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente Pré-requisito(s): DCC059 – Teoria dos Grafos

DCC160 – Lógica e Fundamentos da Computação EST029 – Cálculo de Probabilidades I

Curso(s): Ciência da Computação

Engenharia Computacional (eletiva) Professor: Saulo Moraes Villela

Coordenador da Disciplina:

Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

2 - OBJETIVOS

Apresentar os conceitos fundamentais da Inteligência Artificial, necessários ao desenvolvimento de algoritmos a serem aplicados na solução de problemas na área de ciências da computação, engenharia e áreas afins. Apresentar metodologias de desenvolvimento de algoritmos de busca na resolução de problemas, além de técnicas de representação do conhecimento.

3 – EMENTA

1. Conceitos Básicos

2. Métodos não informados de busca 3. Métodos informados de busca 4. Grafos de jogos e hipergrafos 5. Prova de Teoremas 4 – UNIDADES DE ENSINO 5 – CARGA HORÁRIA PREVISTA 6 – USO DE TICs 1. Conceitos Básicos

1.1. Definição, classificação dos problemas e aplicações 1.2. Hipóteses de sistemas inteligentes

1.3. Sistema de símbolos físicos 1.4. Espaço e grafo de estados

1.5. Estratégias de controle e heurísticas

1.6. Base de conhecimento e Sistema de produções

6 Projeções e quadro negro

(20)

Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

2. Métodos não informados de busca 2.1. Método irrevogável

2.2. Backtracking

2.3. Busca em largura e busca em profundidade 2.4. Busca ordenada

3. Métodos informados de busca

3.1. Algoritmo de busca pela melhor escolha, Best-First 3.2. Busca Gulosa

3.3. Algoritmo A* e suas variantes 3.4. Propriedades de heurísticas 3.5. Critérios de poda

4. Grafos de jogos e hipergrafos 4.1. Grafos de jogos

4.2. Algoritmo Min-Max 4.3. Algoritmo Alfa-Beta 4.5. Grafo And/Or

4.6. Sistemas Baseados em Regras 4.7. Algoritmo AO*

5. Prova de Teoremas

5.1. Linguagens de Cálculo de Predicados 5.2. Forma Clausal 5.3. Representação do Conhecimento 5.4. Método de Resolução 5.4.1. Algoritmo de Unificação 5.4.2. Refutação 14 Projeções e quadro negro 7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino

Aulas expositivas com utilização de quadro negro e resolução de exercícios em sala de aula. 7.2 - Material Didático

Material disponível em PDF, entre outros links úteis. 8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM

Avaliação Data Valor Tipo de Avaliação Conteúdo

Programático Avaliação

Escrita 1 29/04/2015 100

Prova individual, dissertativa e sem consulta

Unidades de ensino 1, 2 e 3.

(21)

Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

Avaliação

Escrita 2 24/06/2015 100

Prova individual, dissertativa e sem consulta

Unidades de ensino 4 e 5. Trabalho Prático 29/06/2015 100 Em grupos de 2 ou 3 alunos Unidades de ensino 2 e 3.

8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação

Média Final: (A1 + A2+ TP) /3. Será aprovado o aluno com Média Final igual ou superior a 60 e frequência igual ou superior a 75%.

Alunos que perderem alguma das avaliações em situações não previstas pela legislação tem direito à segunda chamada, no final do período (06/07/2015), cobrindo todo o conteúdo programático.

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Segundas e quartas das 15:00 às 16:00.

Demais dias e horários podem ser agendados sob demanda. 10 – BIBLIOGRAFIA

• NILSSON, Nils. Principles of Artificial Intelligence. TIOGA CO., 1980. • RICH, Elaine e KNIGHT, Kevin. Inteligência Artificial. Makron Books, 1994. • PEARL, Judea. HEURISTICS. Addison-Wesley PUB. CO., 1984.

• RUSSEL, S., NORVIG. P. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: Campus, 2004. • BITTENCOURT, Guilherme. Inteligência artificial: ferramentas e teorias. 3. ed.

Florianópolis: UFSC, 2006.

• LUGER, G. F. Inteligência Artificial: estruturas e estratégias para a solução de problemas complexos. Rio Grande do Sul: Bookman, 2004.

Site da disciplina: https://sites.google.com/site/saulomv/inteligencia-artificial/

Juiz de Fora, 02 de março de 2015.

(22)

Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

Plano de Curso

Disciplina: Orientação a Objetos Código: DCC025

Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 0

Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 4 Carga Horária (horas-aula) Total: 60

Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( X ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente Pré-requisito(s): DCC013 – Estrutura de Dados (Ciência da Computação – 65A e 35A,

Engenharia Computacional – 65AB, Opção 2º Ciclo Ciências Exatas – Engenharia Computacional - 65AB)

DCC107 – Laboratório de Programação II (Ciência da Computação – 65A e 35A)

Curso(s): Ciência da Computação (35A, obrigatória)

Opção 2º Ciclo Ciências Exatas – Engenharia Computacional (65AB, obrigatória)

Engenharia Computacional (65B, obrigatória) Ciência da Computação (65C, obrigatória) Professor: Edmar Welington Oliveira

Coordenador da Disciplina: -

2 - OBJETIVOS

O curso tem como objetivo possibilitar ao aluno compreender, identificar e aplicar os principais conceitos relacionados à Orientação a Objetos, além de utilizar alguns elementos da UML como apoio ao ensino dos conceitos OO e utilizar linguagens de programação para aplicação prática dos conceitos OO - através de implementações. Espera-se, ao final do curso, que o aluno seja capaz de aplicar, na prática de programação, conceitos de Orientação a Objetos e identificar melhorias em códigos já existentes através do uso de tais conceitos.

3 – EMENTA

Conceitos Fundamentais de Orientação a Objetos; Componentes de Classes; Entendimento e aplicação dos conceitos e componentes de classes em linguagens de programação que apoiem o paradigma de Orientação a Objetos; Desenvolvimento de sistemas através do uso de programação orientada a objetos.

4 – UNIDADES DE ENSINO 5 – CARGA HORÁRIA PREVISTA 6 – USO DE TICs

1) Programação Procedimental e Orientada a Objetos 2 PCs 2) Introdução a Orientação a Objetos (Objetos, Atributos,

Métodos, Classes, Metaclasses, Construtores e Destrutores, Mensagens)

6

(23)

Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

3) Pacotes, Visibilidade e Encapsulamento 2 PCs

4) Abstração, Classificação, Generalização e Especialização 2 PCs

5) Associação e Agregação 4 PCs

6) Coleções 4 PCs

7) Herança (dinâmica, compartilhada, múltipla) 6 PCs

7) Delegação 2 PCs

8) Polimorfismo (paramétrico, sobrecarga, coersão, subtipo) 6 PCs

9) Classes e Métodos Genéricos 4 PCs

10) Acoplamento (Estático e Dinâmico) e Coesão 4 PCs

11) Classes Abstratas 4 PCs 12) Interfaces 4 PCs 14) Exceções. 4 PCs 15) Avaliações e Trabalhos 6 PCs 7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino

Aulas expositivas e práticas presenciais, acompanhadas de uso de ferramentas computacionais relacionadas à prática de programação orientada a objetos. Apresentação de exercícios e exemplos práticos de programação para discussão e fixação do conteúdo teórico apresentado. 7.2 - Material Didático

Ferramentas computacionais para suporte à programação. Uso de linguagens de programação com suporte à Orientação a Objetos. Materiais de apoio (exercícios e soluções) no sistema Moodle.

8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM

Avaliação Conteúdo Programático Prática de

Programação 17/04/2015 30 Individual

Os alunos deverão resolver

exercício(s) de programação usando a ferramenta de programação BLUEJ Prática de

Programação 12/06/2015 30 Individual

Os alunos deverão resolver

exercício(s) de programação usando a ferramenta de programação BLUEJ

Projeto de

Sistema 15/06/2015 16 Grupo

Os alunos (em grupos de 2 ou 3 alunos) deverão utilizar os conceitos de OO para desenvolver um

protótipo de sistema computacional utilizando a ferramenta de

programação BLUEJ. O sistema a ser desenvolvido será definido pelo

(24)

Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

professor da disciplina e será igual para todos os grupos.

Prática de

Programação 26/06/2015 24 Individual

Os alunos, individualmente, deverão realizar uma alteração no protótipo desenvolvido pelos seus respectivos grupos. A alteração a ser realizada será definida pelo professor da disciplina.

8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação

Somatório das Práticas de Programação e do Projeto de Sistema 30 + 30 + 24 + 16 = 100

Avaliação de segunda chamada será realizada no dia 9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Segunda-feira, 18hs a 19hs

Sexta-Feira, 18hs a 19hs 10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica

BARNES, D.; J. KOLLING, M. Programação Orientada a Objetos com Java - uma introdução prática usando o BlueJ, 4ª Edição, 2010.

SINTES, Anthony. Aprenda Programação Orientada a Objetos. Makron Books, 2002.

MEYER, Bertrand. Object-Oriented Software Construction. Prentice Hall, 2nd Edition, 2000. TAYLOR, D. A. Object-Oriented Technology, Addison-Wesley Publishing Company, 1996. HORSTMANN, C. S.; CORNELL, G. Core Java 2, Volume I, Makron Books, 2001.

DEITEL, H. M.; DEITEL, P. J. Java, Como Programar, Pearson, 6ªEdição, 20058 ECKEL, B. Thinking in Java, Prenticel Hall, 2ª Edição, 2000

Necessário instalação da ferramenta de programação BLUEJ nos laboratórios de ensino

Juiz de Fora, 19 de Fevereiro de 2014.

(25)

Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

Plano de Curso

Disciplina: Fluxo em Redes Código: DCC033

Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4

Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0 Carga Horária (horas-aula) Total: 60 Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não ( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente Pré-requisito(s): DCC059 – Teoria dos Grafos

DCC0024 – Programação Linear -> DCC163 – Pesquisa Operacional Curso(s): Bacharelado em Ciência da Computação

Engenharia Computacional Sistemas de Informação Professor: Stênio Sã

Coordenador da Disciplina:

Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB 2 - OBJETIVOS

Capacitar o aluno a analisar problemas reais que podem ser representados através de redes de fluxo,

propor modelos de programação linear e algoritmos para os mesmos, além de interpretar as variações

desses problemas.

3 – EMENTA

Problemas do Caminho Mínimo; Problema de Fluxo Máximo; Problema de fluxo compatível a custo

mínimo; Problemas de Atribuição e Problema de Transporte.

6 – USO DE TICs

Unidade I - Conceitos básicos e revisão de grafos

Grafos direcionados e não direcionados; Grafos ponderados; Grafos acíclicos; Caminho; Cadeia; Ciclo; Circuito; Conexidade; Corte; Árvore enraizada.

Conceitos básicos de Programação Linear: Modelo de programação linear; Variáveis de decisão; Função objetivo; Conjunto de restrições; Exercícios.

12 horas/aula Data-show e quadro-negro

Unidade II - Fluxo máximo

Rede de fluxo: conceitos e aplicações de redes;

Problema de Fluxo Máximo: corte; modelagem do problema; representação matricial do problema; Caminho de aumento; Teorema do fluxo máximo e corte mínimo; Algoritmo de Ford & Fulkerson;

Exercícios

Unidade III - Problemas clássicos envolvendo fluxo Problema do caminho mínimo; problema do fluxo máximo de custo mínimo; Problema de Transporte; Problema de Atribuição; Problema de Programação de Máquinas Paralelas Uniformes.

Exercícios

Unidade IV – Uso de solvers para o problema de fluxo Solver do MS-Excel;

Uso do GLPK; Uso do Cplex; Trabalho prático.

12 horas/aula Data-show e quadro-negro

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Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

O curso se dará através de aulas expositivas com uso de data show e quadro-negro. Ao longo do curso serão necessárias implementações de algoritmos para consolidação do aprendizado.

Todo o material da disciplina consiste das referências apresentadas neste documento, além de notas de aula.

8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA

Avaliação Data Valor Tipo de Avaliação Conteúdo Programático

P1 08/04/15 20 prova escrita Unidades I e II

P2 13/05/15 30 prova escrita Unidades I, II e III P3 23/06/15 30 prova escrita Unidades I, II, III e IV T3 30/06/15 20 Implementação Unidades I, II, III e IV 8.1 – Cálculo da Nota

A nota do aluno é o somatório das notas das provas P1, P2 e P3 acrescido da nota do trabalho. Listas de exercícios não valem nota, mas podem ajudar, já que as provas são baseadas nestes exercícios.

É fortemente recomendável a participação proativa do aluno no que tange ao desenvolvimento dos trabalhos práticos de implementação;

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Terças-feiras das 17:00 às 19:00h;

BAZARAA, M.S. e JARVIS, J.J. Linear Programming and Networks Flows, John Wiley & Sons, New York, 1990, 2a Edition.

TAHA, H. A., Pesquisa Operacional, 8ª edição Pearson Prentice Hall, 2008; SZWARCFITER, J. Grafos e Algoritmos Computacionais. Editora Campus, 1983.

BOAVENTURA NETTO, P. O. Grafos: Teoria, Modelos e Algoritmos. Editora Edgard Blucher Ltda, 1996. 10.2 – Bibliografia Complementar

AHUJA, RAVINDRA K., MAGNANTI, THOMAS L., ORLIN, JAMES B. “Network Flows: theory, algorithms and applications”. Prentice Hall, 1993.

T.H. CORMEN, C.E. LEISERSON, R.L. RIVEST, and C. STEIN. “Introduction to Algorithms”, 2nd. edition, MIT Press, 2001. (Há uma versão em português, da Editora Campus.)

11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS 1- Presença obrigatória;

2- não haverá prova substitutiva, apenas 2a. chamada para quem faltou a algum TVC com a devida justificativa da falta; 3- a entrega dos trabalhos deve se dá na data prevista. Porém, no caso de atraso, a multa por dia útil de atraso é de 20% do valor do trabalho.;

4- a chamada será feita no inicio ou ao final da aula;

5- as aulas iniciam-se às 19:00h das Terças-feiras e às 21:00h das quartas-feiras;

Juiz de Fora, 03 de março de 2015. Prof. Stênio Sã.

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Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

Plano de Curso

Disciplina: REDES DE COMPUTADORES Código: DCC042

Turma: Período: 2015.1

Oferta: (X ) UFJF ( ) UAB

Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 horas-aula Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: -

Carga Horária (horas-aula) Total: 60 horas-aula Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não ( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente

Pré-requisito(s):

Dependente do curso/currículo ativo. Curso(s): Ciência da Computação - obrigatória; Professor: Alex Borges Vieira

Coordenador da Disciplina:

Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB 2 - OBJETIVOS

O curso de Redes de Computadores tem como objetivo introduzir os conceitos básicos da área, dando ao aluno uma visão geral de todas as camadas da pilha TCP/IP. Discutiremos aspectos relacionados a aplicações em redes, protocolos e tópicos de pesquisa atuais na área.

3 – EMENTA 1.Introdução 2.Serviços de Rede 3.Transmissão de Dados 4.Topologias de Rede

5.Protocolos de acesso ao meio 6.Arquitetura de Protocolos 7.Interconexão de Redes 8.Pilhas de Protocolos 9.Gerenciamento

HORÁRIA PREVISTA 6 – USO DE TICs Introdução 6 horas-aula Aplicações 6 horas-aula

Camada de Transporte 10 horas-aula

Camada de Rede 10 horas-aula

Camada de Enlace 10 horas-aula

Redes sem Fio 10 horas-aula

Segurança em Redes 8 horas-aula

Aulas teóricas expositivas com uso de quadro e retroprojetor e computador. 7.2 - Material Didático

(28)

Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

Notas de Aula, Lista de Exercícios, Bibliografia Básica

8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA Avaliação Data Valor Tipo de

Avaliação

Conteúdo Programático

TVC 22/04/15 100 Prova Introdução, Aplicações, Camada de Transporte

TVC 18/06/15 100 Prova Camada de Redes e Camada de Enlace Tp 01/07/15 100 Reavaliação Comunicação em redes; camada de

transporte; redes sem fio e segurança 8.1 – Cálculo da Nota

Média Aritmética 8.2 – Observações

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Segunda-feira e Quarta-feira – 14:00 as 15:00

KUROSE, J.; ROSS, K. , Redes de Computadores e a Internet: uma abordagem top-down, 2010, 5ª edição Pearson.

COMER, D. Redes de computadores e Internet . Bookman, 4ª edição, 2007. TANENBAUM, A. S. Redes de computadores . Campus Elsevier, 2003.

STALLINGS, W. Stallings, Criptografia e Segurança de Redes, 4ª edição 2007.

COMER, D. Interligação em redes com TCP/IP . Campus, 5ª edição, 2006.

NAKAMURA E.T. e GEUS, P.L. Segurança de Redes em Ambientes Cooperativos, 1ª. Edição 2007.

DERFLER, F.J. Guia de conectividade . Rio de Janeiro: Campus, 1993.

DERFLER, F.J. Guia para interligação de redes locais . Rio de Janeiro: Campus, 1993.

SOARES, L. F. G.; LEMOS, G.; COLCHER, S. Redes de computadores: das LANs, MANs e WANs às redes ATM . Campus, 1995.

Juiz de Fora, 01 de fevereiro de 2015.

Prof. Alex Borges Vieira

(29)

Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

Plano de Curso

Disciplina: Teoria da Computação Código: DCC055

Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0 Carga Horária (horas-aula) Total: 60 Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) à distância Uso do Moodle: ( X ) não ( ) parcialmente ( ) integralmente Uso laboratório: ( X ) não ( ) parcialmente ( ) integralmente

Pré-requisito(s):

DCC063

Curso(s): Bacharelado em Ciência da Computação (obrigatória)

Professor: Ciro de Barros Barbosa

2 – OBJETIVOS

Proporcionar uma ferramenta para tratamento formal dos principais conceitos da computação.

3 – EMENTA

1.

-Linguagens e Máquinas de Turing

2.

-A hierarquia de Chomsky

3.

-Decidabilidade e computabilidade

4.

-Computação com máquinas de Turing

5.

-Equivalência de programas

6 – USO DE TICs

1) Linguagens e Máquinas de Turing

Máquina de Turing padrão. Reconhecimento de linguagens com a máquina de Turing. Variações da máquina de Turing: com múltiplas trilhas, com duas vias, com múltiplas vias, não deterministas. Enumeração de linguagens com a máquina de Turing.

12 Projeções e quadro negro.

2) A hierarquia de Chomsky

Gramáticas irrestritas e linguagens recursivamente enumeráveis. Gramáticas sensíveis ao contexto. Autômatos linearmente

(30)

Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

limitados. A hierarquia de Chomsky. 3) Decidabilidade e computabilidade

Problemas de decisão. A tese de Church-Turing. O Problema da Parada para máquinas de Turing. A máquina de Turing Universal. Redutibilidade, o teorema de Rice. Problemas insolucionáveis: sistemas semi-Thue, pós-correspondência. Problemas indecidíveis em gramáticas livres de contexto.

4) Computação com máquinas de Turing

Cálculo de funções. Computação número-teórica e indexação. Operação seqüencial de máquinas de Turing: macros. Composição de funções. Funções não computáveis.

5) Equivalência de programas

Programas e máquinas. Computação e função computada. Verificação da equivalência forte de programas.

7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino Aulas expositivas presenciais 7.2 - Material Didático

Slides projetados para aulas expositivas. Notas de aulas e referências de material auxiliar na página web do professor. www.ufjf.br/ciro_barbosa

8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA Avaliação Data Valor Tipo de

Avaliação Conteúdo Programático Avaliação Prática 1 (A1) 02.04.2015 100 Individual dissertativa. Unidades de ensino 1, 2 e 3 Avaliação prática 2 (A2) 14.05.2015 100 Individual, dissertativa. Unidades de ensino 4 e 5 Avaliação prática 3 (A3) 29.06.2015 100 Individual, dissertativa. Unidades de ensino 6 e 7 8.1 – Cálculo da Nota

Nota Final = (A1 + A2 + A3)/3 8.2 – Observações

Aprovado o aluno com Nota final ≥ 60. Alunos que perderem alguma das avaliações tem direito à segunda chamada, no final do período (02.07.2015), cobrindo todo o conteúdo programático.

Quintas-feiras, de 17:00 às 19:00 horas, ou qualquer outro horário previamente combinado.

(31)

Instituto de Ciências Exatas

Departamento de Ciência da Computação

• ZOHAR, M. Mathematical theory of computation. McGraw-Hill, 1974.

• HENNIE, F. Introductions to computability. Addison Wesley, 1977.

• HOPCROFT, J. E. e ULLMAN, J. E. Introduction to automata theory, languages and computation. Addison-Wesley, 1979.

• DINÉSIO, T.A.; MENEZES, P. B. Teoria da Computação. Sagra Luzzatto, 1999.

• SUDKAMP, T. A. Languages and machines: an introduction to the theory of computer science. Addison-Wesley, 1996.

A plataforma Moodle é utilizada como apoio para o processo de avaliação. O site do prof. Disponibiliza notas de aula e códigos fonte para atividades práticas.

Juiz de Fora, 08 de março de 2015.

_____________________

Ciro de Barros Barbosa

Prof. da Disciplina

________________________________

Saulo Moraes Villela

(32)

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