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Aprender os conceitos básicos/intermediários de programação, com foco em estruturas de dados,técnicas de busca e ordenação, programação dinâmica e complexidade de algoritmos, usandocomo ferramenta a linguagem de programação Python. Explorar conceitos teóricos eimplementá-los em laboratório.

A disciplina apresentará uma visão introdutória de projetos e análise de algoritmos, incluindo aspectos de implementação em alguma linguagem de programação. Temas a serem cobertos: Estruturas de dados; Técnicas de Busca e Ordenação; Programação Dinâmica e NP-Completude.

* W. CELES; R. CERQUEIRA; N. RANGEL. J. L. MOURÃO. Introdução a estruturas de dados com técnicas de programação em C. 1. ed. Rio de Janeiro: Campus, 2004. xiv, 294 p. * J. L. SZWARCFITER; L. MARKENZON. Estruturas de dados e seus algoritmos. 2. ed. Rio de Janeiro: Livros Técnicos e Científicos, 1994. 320 p. * N. Ziviani. Projeto de Algoritmos com Implementações em Pascal e C. Thomson, 3a edição (2010) * J. L. SZWARCFITER. Grafos e Algoritmos Computacionais. Editora Campus. 2a edição. 352 p. * C. H. Papadimitriou e K. Steiglitz. Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity. Prentice-Hall, Inc. (1982). * E. Horowitz e S. Sahni. Fundamentals of Computer Algorithms. Computer Science Press (1978). * M. Garey e D. Johnson. Computers and Intractability: a Guide to the Theory of NP-Completeness. Freeman (1979). * M.C. Goldbarg e H.P.L. Luna. Otimização Combinatória e Programação Linear: modelos e algoritmos. Editora Campus (2000). * R. Sedgewick. Algorithms in C. 3rd ed. Editora Addison-Wesley, 1990. * D. E. Knuth. The art of computer programming. 1. ed. Editora Addison Wesley, 1973.

L. Ramalho. Fluent Python: Clear, Concise, and Effective Programming. 1a ed. Editora O'ReillyMedia, 2015. 790 p.