Alguno me podría contar que se ve en gestion de datos? Según veo en el programa, se ven estructuras de datos y bases de datos. Qué estructuras ven? ABB,AVL,Red-Black,trie,grafos,hash table y todas esas??

sí, más o menos todo eso.
igual cuando la curses vas a ver.
está buena la materia, yo la estoy haciendo este cuatrimestre.

Igual gilgamesh no te hagas mucha idea que al menos cuando la cursé yo (hace un año) no era muy formal la materia q digamos, y las estructuras las daban así al boleo pero no explicaban muy bien las características o eficiencia de cada una. Lo sé, lamentable.

¿Aunque sea el algoritmo de Dijkstra?

Más que nada era por curiosidad... Un amigo me decia q era vox populi que estaba mal dada. Si te interesa ver la complejidad de las operaciones y esas cosas, entrá a la pagina del dpto de computación, a la materia algoritmosII. No es la gran cosa lo que vas a encontrar, pero seguro te va a gustar si eso era lo que andabas buscando. También tenés el libro de Algoritmia de Cormen(creo que ya se lo recomendé a alguien en el foro).

De BD que dan?

Saludos

Jajaja Dijsktra? Creo que CASI NADIE en sistemas lo conoce. Sí, TRISTÍSIMO. Dem0, hacete la idea de que si querés saber mucho, depende mucho de vos, porque el plan esta bastante choto (o al menos la forma de cómo está dado).

Aca tienen apuntes de la cátedra de Reinosa para que vean qué se da (y cómo se da): http://groups.google.com.ar/group/gesti ... iles?hl=es

Fíjense simplemente como se trata la Teoría de la Complejidad o de Grafos. Les digo que al menos en los apuntes figura, pero ninguna clase llegué a escribir O(n) al menos en el cuaderno, para que se hagan una idea. Los finales (tengo que dar aún) preguntan más sobre cómo armar una consulta SQL o un trigger, cuáles son las ventajas de OLAP, qué es el datawarehousing, etc.

Tengan en cuenta que más de la mitad de la cursada consiste en armar consultas en SQL o hacer triggers, stored procedures, etc., muy dirigido al mercado laboral pero algo alejado de la teoría, por cierto. Pero bueno, el profesor es empresario y como tal quiere gente para trabajar, no principalmente para saber... ahí se entiende la razón .

Por lo que veo en los apuntes, y lo que me comentas, me da la impresión de que está dada como algorítmos (mucho "code and fix", "mientras funcione ok" y poco análisis de preformance y optimización justificada)

PD: A Dijkstra lo conocí por Neetzel, en la clase de Operativos, por su analogía de la concurrencia (el de los filósofos y los platos de fideos :P)

Jajaja sí, en realidad todos escuchamos a Dijsktra desde ahí, pero pocos saben que su grositud va más allá de un algoritmo de concurrencia (que por cierto, el de Peterseon era mejor y por ende podía quedar como que Dijsktra era todo un loser xD).
Y sí, es como decís... mucho "code and fix"... la carrera justifica todo el tiempo que "ESO NO SE HACE", pero justificándolo con un buen análisis... pero el análisis no hace al buen desempeño del sistema, algo que es fundamental...

A full Dijkstra es uno de los titanes de la computación, como Hoare(entre otras cosas, quicksort). Si a alguien le interesa, es muy curioso como el tipo terminó dedicandose a las computadoras y la matematica. El tipo estaba orientado al derecho o la diplomacia(mal no recuerdo), y bue... el resto es historia.

En el Wiki dice que estudió Física Teórica, y que después se pasó al campo de la computación :???:

Jaja, es re loco, tipos que empiezan con una rama de la ciencia, se tiran a otra de más grandes, estudian temas re variados, y aún así, con esa "indecisión", desarrollan las bases fundamentales para miles de cosas en el futuro, y uno con suerte logre entender un 5% de todo eso en toda su vida xD.
Aunque capaz haya que plantearse también que capaz no es tan loco combinar temas de distintos ámbitos... como alguna vez vimos en Ingeniería y Sociedad, todas las ciencias a la larga convergen en lo mismo y se entrelazan entre sí.

Todos los algoritmos y cosas grosas que usamos hoy en día, fueron ideadas por tipos muy inteligentes hace muchísimos años, cuando todavía no existían las supercomputadoras que tenemos hoy en casa.
Algoritmos realmente buenos que no creo que hayan llegado a probarlos en su máxima potencia, porque no contaban con suficientes equipos como para armar un árbol de 1000 nodos, por ejemplo. Y si tenían la capacidad de memoria,igual les faltaba la capacidad de procesamiento.
Sin embargo esas cuestiones antiquísimas, siguen vigentes hoy en día, y dan los mejores resultados. Además la mayoría de esos tipos estudiaban materias relacionadas con las matemáticas y la física, porque no existían las carreras de sistemas.

LeaTex escribió:Todos los algoritmos y cosas grosas que usamos hoy en día, fueron ideadas por tipos muy inteligentes hace muchísimos años, cuando todavía no existían las supercomputadoras que tenemos hoy en casa.
Algoritmos realmente buenos que no creo que hayan llegado a probarlos en su máxima potencia, porque no contaban con suficientes equipos como para armar un árbol de 1000 nodos, por ejemplo. Y si tenían la capacidad de memoria,igual les faltaba la capacidad de procesamiento.
Sin embargo esas cuestiones antiquísimas, siguen vigentes hoy en día, y dan los mejores resultados. Además la mayoría de esos tipos estudiaban materias relacionadas con las matemáticas y la física, porque no existían las carreras de sistemas.

Tal cual, un gran ejemplo es el algoritmo de Euclides o los de factorización en primos, que se usan mucho para criptografía. Ni hablar de los estudios de Euler sobre los grafos.

Miren, estos tipos no se manejaban probando con testing. Lo trabajan mucho es con demostraciones.Lo que sí es cierto, era que no podian explotar al máximo el algoritmo.
Hay una demostración sobre grafos(creo q es sobre coloreo, pero la verdad no recuerdo) que el tipo usó la computadora para demostrarlo. La cosa fue así: Trabajando en papel, el tipo llego a la conclusión que tenía que estudiar un par de miles de grafos si quería probar eso. Luego, con la computadora probó ese conjunto grande(pero finito) de grafos.El algoritmo corrió un par de dias y el tipo pudo probar lo que quería.

Lo que nombra Gilgamesh se denomina "Correctitud", y es demostrar que el algoritmo hace sin lugar a dudas (dentro de nuestro paradigma lógico y matemático) lo que tiene que hacer.

Si no me equivoco, el teorema que decís sobre coloreo de grafos es el Teorema de los Cuatro Colores ( http://es.wikipedia.org/wiki/Colorear_u ... _4_colores ) que dice justamente que es posible pintar cualquier mapa (pero cualquiera es CUALQUIERA) con cuatro colores sin que territorios con el mismo color se toquen entre sí, y se supone que es la mínima cantidad de colores con lo que se puede hacer (o sea, con tres sería imposible). Se estudia con grafos ya que un nodo es un territorio y las aristas representan cada límite con otro territorio.