• 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 e Projeto de Algoritmos
  
  · Complexidade de Algoritmos: estimativa do tempo de processamento, crescimento assintótico, notação, somas e relação de recorrência, divisão e conquista.
  
  · 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, análise amortizada.
  
  ·Métodos básicos: programação dinâmica, método guloso, matróides, enumeração explícita e implícita, programação linear.
  
  
• 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.
  
  · Tratamento de Problemas NP-completos: algoritmos aproximados, algoritmos aproximativos, garantia de qualidade, busca heurística, algoritmos heurísticos × algoritmos exatos, enumeração implícita, backtracking e branch-and-bound, paralelismo.

1. S. Dasgupta, C. Papadimitriou, e U. Vazirani, Algorithms, McGraw Hill, New York, 2008. Disponível na URL: http://www.cs.berkeley.edu/ vazirani/algorithms.html
   
   
2. T.H. Cormen, C.E. Leiserson e R.L. Rivest, Introduction to Algorithms, McGraw-Hill, New York, 1990.
   
   
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11. G. Brassard e P. Bratley, Algorithmics: Theory and Practice, Prentice-Hall, 1988.
    
    
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