• Desenvolver a capacidade de avaliar a complexidade e a qualidade dos algoritmos propostos para um determinado problema.
• Estudar os algoritmos básicos para as classes mais importantes de problemas tratados em computação.
• Compreender a importância da implementação e a sensibilidade do comportamento dos algoritmos à ela.
• Conhecer as potencialidades e as limitações do conhecimento algorítmico atual.
• Discutir as tendências da pesquisa na área.

• Parte I Análise de Algoritmos
  
  · Complexidade de Algoritmos: estimativa do tempo de processamento, crescimento assintótico, notação, somas e relação de recorrência, divisão e conquista, análise amortecida.
  
  · Algoritmos de busca e ordenação: árvores de busca, heaps, união e busca, hashing, busca binária, ordenação por inserção, ordenação por intercalação, ordenação rápida, ordenação por caixas.
  
  · Algoritmos em grafos: caminhamento, caminhos eulerianos, caminho mais curto, árvores geradoras, componentes conexos, caminhos hamiltonianos, cortes, fluxos em redes.
  
  · Estruturas de dados avançadas: árvores AVL, árvores vermelho-e-preta, Listas de prioridade (heaps), d-heaps, heap binomial, heap de Fibonacci.
  
  ·Métodos básicos: programação dinâmica, método guloso, matróides, enumeração explícita e implícita.
  
  
• Parte II Teoria da Complexidade
  
  · Redução e NP-completude: redução, reduções polinomiais, máquinas de Turing, não-determinismo, teorema de Cook, NP-completude, provas de NP-completude, hierarquia em complexidade computacional.
  
  
• Parte III Tratamento de Problemas NP-completos.
  
  · Técnicas e Conceitos Básicos: algoritmos aproximados, algoritmos aproximativos, garantia de qualidade, busca heurística, algoritmos heurísticos × algoritmos exatos, enumeração implícita e branch-and-bound, paralelismo.

1. T.H. Cormen, C.E. Leiserson e R.L. Rivest, Introduction to Algorithms, McGraw-Hill, New York, 1990.
   
   
2. T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest e C. Stein, Introduction to Algorithms, Second edition, The MIT Press, Boston, 2001.
   
   
3. J. Kleinberg e E. Tardos, Algorithm Design, Addison Wesley, New York, 2005.
   
   
4. M. Garey e D. S. Johnson,Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-Completeness W.H.Freeman and Company, 1979.
   
   
5. U. Manber, Algorithms: A Creative Approach, Addison-Wesley, 1989.
   
   
6. R.K. Ahuja, T.L. Magnanti e J.B.Orlin, Network Flows, Prentice Hall, 1993.
   
   
7. A. Aho e J. Ullman, Foundations of Computer Science, Freeman, 1992.
   
   
8. R.E. Tarjan, Data Structures and Network Algorithms, SIAM, 1983.
   
   
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10. G. Brassard e P. Bratley, Algorithmics: Theory and Practice, Prentice-Hall, 1988.
    
    
11. C. Papadimitriou e K. Steiglitz, Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity, Prentice Hall, 1982.
    
    
12. R. Sedgewick,Algorithms, Addison-Wesley, 1988.
    
    
13. D. Knuth, Fundamental Algorithms, Addison-Wesley Publishing Company, 1968-73.
    
    
14. D. Harel, Algorithmics: The Spirit of Computing, Addison-Wesley, 1987.
    
    
15. S. Baase, Computer Algorithms, Addison-Wesley, 1988.
    
    
16. S. Pemmaraju e S. Skiena, Computational Discrete Mathematics, Cambridge University Press, 2003.
    
    
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18. S.B. Maurer e A. Ralston, Discrete Algorithmic Mathematics, Addison-Wesley, 1991.
    
    
19. A. Aho, J. Hopcroft e J. Ullman, The Design and Analysis of Computer Algorithms, Addison-Wesley, 1974.
    
    
20. F.S. Roberts, Applied Combinatorics, Prentice-Hall, 1989.

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