TP2: investigación sobre estructuras de datos
El trabajo práctico 2 es de elaboración grupal de hasta cuatro personas, para ser entregado antes de la última clase del cuatrimestre para presentarlo ante el curso, avisándole con anticipación a los docentes
Se espera que sea un trabajo de investigación que puede o no ser sobre temas vistos en la materia, pero deben estar relacionados con estructuras de datos o teoría de algoritmos.
Los trabajos pueden tomar las siguientes formas:
- Teóricos: investigar sobre algún tema “clásico” no cubierto por la materia. Puede ser una estructura de datos, un problema no resuelto o una línea de investigación.
- Experimentales: probar y documentar varias soluciones para resolver un mismo problema.
- Relevamientos: presentar el estado del arte de un problema abierto, comparando las diversas alternativas para resolverlo.
- Creativo: hacer algo interesante que no esté cubierto por las categorías anteriores.
En caso de ser presentados durante la cursada, los proyectos deberán ser presentados de una forma similar al TP 1:
- Una presentación oral de alrededor de 40 min, que deberá incluir una breve demo del código implementado, y una sección de preguntas y respuestas del curso.
- Un muy breve informe a forma de handout, detallando lo investigado.
Se pueden obtener temas de investigación viendo el calendario y la bibliografía de materias en otras universidades, por ejemplo:
Algoritmos en cadenas
- Syddansk Universitet – DM823 - String algorithms (Rolf Fagerberg)
- Carnegie Mellon University – 02-714 - String algorithms (Carl Kingsford)
- University of Connecticut – CSE 5840 - String Algorithms and Applications in Bioinformatics (Yufeng Wu)
Clases de complejidad
- Massachusetts Institute of Technology – 6.890 - Algorithmic Lower Bounds: Fun with Hardness Proofs (Erik Demaine)
- Indian Institute of Science – E0 224 - Computational Complexity Theory (Chandan Saha)
- Carnegie Mellon University – 15-855*: An Intensive Introduction to Computational Complexity Theory (Venkatesan Guruswami, Ryan O’Donnell)
- University of California, Davis – ECS 220 - Theory of Computation (Dave Doty)
Teoría de juegos
- University of California, Berkeley – CS294 - Seminar on Algorithmic Aspects of Game Theory (Christos H. Papadimitriou)
- University of British Columbia – ISCI 330 - Game theory (Jeff Fletcher, Kevin Leyton-Brown)
- Bard College – Math 135 - Game theory (Maria Belk)
Algoritmos paralelos
- University of Washington – CSE 332: Data Structures & Parallelism (Adam Blank)
- University of Western Ontario – CS3101b - Theory of High-performance Computing (Marc Moreno Maza)