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BCC202 — 2019/1Departamento de Computação — UFOP
Túlio Toffolo & Puca Huachihttp://www.toffolo.com.br
Introdução a ProgramaçãoAula 01: Apresentação
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Objetivos
Iniciar o aluno a solução de problemas por meio de algoritmos
procedimentais/imperativos.
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EmentaThe football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems
Introdução à lógica de Programação.
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems
Conceitos básicos sobre algoritmos, utilização e formas de representação (fluxograma e portugol).
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Tipos de dados. Variáveis e constantes.
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Expressões e operadores relacionais, aritméticos e lógicos.
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Estruturas condicionais e de repetição.
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Modularização de programas (funções e procedimentos).
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Estruturas de dados homogêneas (vetores e matrizes) e heterogêneas (estruturas).
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Manipulação de cadeias de caracteres.
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Ponteiros e alocação dinâmica de memória.
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Processamento de arquivos.
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Aulas teóricas e práticas
Aulas Teóricas:
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Professor: Túlio ToffoloTerça-feira (10h10 – 11h50) — Sala 201 do Pav. de AulasQuinta-feira (10h10 – 11h50) — Sala 201 do Pav. de Aulas
Aulas Práticas:
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Professor: Túlio ToffoloTurmas 61-62: Quarta-feira (13h30 - 15h10) — Lab. 30
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Professor: Puca HuachiTurmas 63-64: Quarta-feira (15h20 - 17h00) — Lab. 30Turmas 65-66: Quarta-feira (17h10 - 18h50) — Lab. 30
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Horários de atendimento (Prof. Túlio)
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Túlio Ângelo Machado Toffolo
Segundafeira Terçafeira Quartafeira Quintafeira Sextafeira Sábado
Valéria de Carvalho Santos
Vinicius Antonio de Oliveira Martins
Departamento de Computação | ICEB | Universidade Federal de Ouro Preto
Campus Universitário Morro do Cruzeiro | CEP 35400000 | Ouro Preto MG, Brasil
Telefone: +55 31 35591692 | [email protected]
07h 08h
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10h 11h
11h 12h
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13h 14h
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15h 16h
16h 17h
17h 18h
18h 19h
Administrativo
Administrativo
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BCC701 (P)
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Pesquisa
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Atendimento Atendimento
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Alan Robert Resende de Freitas
Alvaro Rodrigues Pereira Junior
Amanda Sávio Nascimento e Silva
Anderson Almeida Ferreira
Andrea Gomes Campos Bianchi
Carlos Alberto Dainese
Carlos Alberto Marques Pietrobon
Carlos Frederico M. C. Cavalcanti
Dayanne Gouveia Coelho
Eduardo José da Silva Luz
Elton José da Silva
Fernando Cortez Sica
Guilherme Tavares de Assis
Guillermo Cámara Chávez
Gustavo Peixoto Silva
José Américo Trivellato Messias
José Romildo Malaquias
Joubert de Castro Lima
Marcelo Luiz Silva
Marco Antonio Moreira de Carvalho
Puca Huachi Vaz Penna
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Reinaldo Silva Fortes
Ricardo Augusto Rabelo Oliveira
Roberta Barbosa Oliveira
Rodrigo César Pedrosa Silva
Rodrigo Geraldo Ribeiro
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AvaliaçãoThe football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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3 Provas (60% da nota):Prova 01: 15% da nota (23/04/2019).Prova 02: 20% da nota (28/05/2019).Prova 03: 25% da nota (02/07/2019).
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Exercícios em aula práticas (10% da nota):Atividades em todas as aulas serão entregues via moodle.
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Trabalho(s) prático(s) (30% da nota):
Entrega 01: 10% da nota.Entrega 02: 20% da nota.Código e documentação serão entregues via moodle.Apresentação para o(s) professor(es) da disciplina no final do semestre.
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Ponto extra: frequência e exercícios nas aulas teóricas
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Ponto extraThe football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Alunos dedicados recebem um ponto extra!Basta assistir todas as aulasEntregar os exercícios nas aulas teóricas
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Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Todos começam com o ponto extra!
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Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Mas alguns podem perdê-lo:Cada ausência em aula (ou exercício não entregado) consome 20% do ponto…Noutras palavras: faltou 5 ou mais aulas, perdeu…
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Cronograma
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Plano de Aulas - Introdução a Programação (2019/1)
35 Aulas Teóricas 3 Feriados17 Aulas Práticas 4 Provas e exames
Aula 01 12/mar Apresentação da disciplina DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-01 13/mar Apresentação de requisitos para aulas práticas
1 2 Aula 02 14/mar Conceitos e representação de algoritmos3 4 5 6 7 8 9 Aula 03 19/mar Conceitos básicos, valores, tipos e expressões
10 11 Aula 01 Aula P-01 Aula 02 15 16 Aula P-02 20/mar Comandos e compilação17 18 Aula 03 Aula P-02 Aula 04 22 23 Aula 04 21/mar Variáveis, comandos de atribuição e de entrada e saída24 25 Aula 05 Aula P-03 Aula 06 29 30 Aula 05 26/mar Comando de decisão (if) 31 Aula P-03 27/mar Comando de decisão (if)
Aula 06 28/mar Comando de decisão aninhadosAula 07 02/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-04 03/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break) 1 Aula 07 Aula P-04 Aula 08 5 6 Aula 08 04/abr Funções
7 8 Aula 09 Aula P-05 Aula 10 12 13 Aula 09 09/abr Funções e ponteiros14 15 Aula 11 Aula P-06 18 19 20 Aula P-05 10/abr Funções e ponteiros21 22 Prova 01 Aula P-07 Aula 13 26 27 Aula 10 11/abr Funções e ponteiros28 29 Aula 14 Aula 11 16/abr Funções e ponteiros
Aula P-06 17/abr Revisão para Prova 01Prova 01 23/abr Prova 01
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-07 24/abr Correção da Prova 01 e revisão1 Aula 15 3 4 Aula 13 25/abr Comando de repetição (while)
5 6 Aula 16 Aula P-08 Aula 17 10 11 Aula 14 30/abr Comando de repetição (do-while) 12 13 Aula 18 Aula P-09 Aula 19 17 18 Aula 15 02/mai Comando de repetição (for)19 20 Aula 20 Aula P-10 Aula 21 24 25 Aula 16 07/mai Comando de repetição (exemplos)26 27 Prova 02 Aula P-11 Aula 23 31 Aula P-08 08/mai Comando de repetição (while, do-while, for)
Aula 17 09/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais Aula 18 14/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-09 15/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais 1 Aula 19 16/mai Estruturas de dados homogêneas multidimensionais
2 3 Aula 24 Aula P-12 Aula 25 7 8 Aula 20 21/mai Cadeia de caracteres9 10 Aula 26 Aula P-13 Aula 27 14 15 Aula P-10 22/mai Cadeia de caracteres e matrizes
16 17 Aula 28 Aula P-14 20 21 22 Aula 21 23/mai Revisão para Prova 0223 24 Aula 29 Aula P-15 Aula 30 28 29 Aula 22 28/mai Prova 0230 Aula P-11 29/mai Correção da Prova 02 e revisão
Aula 23 30/mai Estrutura heterogêneas (struct) Aula 24 04/jun Estrutura heterogêneas (struct)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-12 05/jun Estrutura heterogêneas (struct) 1 Prova 03 Aula P-16 Aula 32 5 6 Aula 25 06/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória
7 8 Aula 33 Aula P-17 Aula 34 12 13 Aula 26 11/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória14 15 Ex. Esp. 17 18 19 20 Aula P-13 12/jun Alocação dinâmica de memória 21 22 23 24 25 26 27 Aula 27 13/jun Alocação dinâmica de memória 28 29 30 31 Aula 28 18/jun Arquivos de texto
Aula P-14 19/jun Alocação dinâmica e arquivos de textoAula 29 25/jun Arquivos bináriosAula P-15 26/jun Arquivos de texto e bináriosAula 30 27/jun Revisão para Prova 03Aula 31 02/jul Prova 03Aula P-16 03/jul Correção da Prova 03 e revisãoAula 32 04/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 33 09/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula P-17 10/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 34 11/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 35 16/jul Exame Especial
JULHO
MARÇO
MAIO
JUNHO
ABRIL
Plano de Aulas - Introdução a Programação (2019/1)
35 Aulas Teóricas 3 Feriados17 Aulas Práticas 4 Provas e exames
Aula 01 12/mar Apresentação da disciplina DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-01 13/mar Apresentação de requisitos para aulas práticas
1 2 Aula 02 14/mar Conceitos e representação de algoritmos3 4 5 6 7 8 9 Aula 03 19/mar Conceitos básicos, valores, tipos e expressões
10 11 Aula 01 Aula P-01 Aula 02 15 16 Aula P-02 20/mar Comandos e compilação17 18 Aula 03 Aula P-02 Aula 04 22 23 Aula 04 21/mar Variáveis, comandos de atribuição e de entrada e saída24 25 Aula 05 Aula P-03 Aula 06 29 30 Aula 05 26/mar Comando de decisão (if) 31 Aula P-03 27/mar Comando de decisão (if)
Aula 06 28/mar Comando de decisão aninhadosAula 07 02/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-04 03/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break) 1 Aula 07 Aula P-04 Aula 08 5 6 Aula 08 04/abr Funções
7 8 Aula 09 Aula P-05 Aula 10 12 13 Aula 09 09/abr Funções e ponteiros14 15 Aula 11 Aula P-06 18 19 20 Aula P-05 10/abr Funções e ponteiros21 22 Prova 01 Aula P-07 Aula 13 26 27 Aula 10 11/abr Funções e ponteiros28 29 Aula 14 Aula 11 16/abr Funções e ponteiros
Aula P-06 17/abr Revisão para Prova 01Prova 01 23/abr Prova 01
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-07 24/abr Correção da Prova 01 e revisão1 Aula 15 3 4 Aula 13 25/abr Comando de repetição (while)
5 6 Aula 16 Aula P-08 Aula 17 10 11 Aula 14 30/abr Comando de repetição (do-while) 12 13 Aula 18 Aula P-09 Aula 19 17 18 Aula 15 02/mai Comando de repetição (for)19 20 Aula 20 Aula P-10 Aula 21 24 25 Aula 16 07/mai Comando de repetição (exemplos)26 27 Prova 02 Aula P-11 Aula 23 31 Aula P-08 08/mai Comando de repetição (while, do-while, for)
Aula 17 09/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais Aula 18 14/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-09 15/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais 1 Aula 19 16/mai Estruturas de dados homogêneas multidimensionais
2 3 Aula 24 Aula P-12 Aula 25 7 8 Aula 20 21/mai Cadeia de caracteres9 10 Aula 26 Aula P-13 Aula 27 14 15 Aula P-10 22/mai Cadeia de caracteres e matrizes
16 17 Aula 28 Aula P-14 20 21 22 Aula 21 23/mai Revisão para Prova 0223 24 Aula 29 Aula P-15 Aula 30 28 29 Aula 22 28/mai Prova 0230 Aula P-11 29/mai Correção da Prova 02 e revisão
Aula 23 30/mai Estrutura heterogêneas (struct) Aula 24 04/jun Estrutura heterogêneas (struct)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-12 05/jun Estrutura heterogêneas (struct) 1 Prova 03 Aula P-16 Aula 32 5 6 Aula 25 06/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória
7 8 Aula 33 Aula P-17 Aula 34 12 13 Aula 26 11/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória14 15 Ex. Esp. 17 18 19 20 Aula P-13 12/jun Alocação dinâmica de memória 21 22 23 24 25 26 27 Aula 27 13/jun Alocação dinâmica de memória 28 29 30 31 Aula 28 18/jun Arquivos de texto
Aula P-14 19/jun Alocação dinâmica e arquivos de textoAula 29 25/jun Arquivos bináriosAula P-15 26/jun Arquivos de texto e bináriosAula 30 27/jun Revisão para Prova 03Aula 31 02/jul Prova 03Aula P-16 03/jul Correção da Prova 03 e revisãoAula 32 04/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 33 09/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula P-17 10/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 34 11/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 35 16/jul Exame Especial
JULHO
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Cronograma
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Plano de Aulas - Introdução a Programação (2019/1)
35 Aulas Teóricas 3 Feriados17 Aulas Práticas 4 Provas e exames
Aula 01 12/mar Apresentação da disciplina DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-01 13/mar Apresentação de requisitos para aulas práticas
1 2 Aula 02 14/mar Conceitos e representação de algoritmos3 4 5 6 7 8 9 Aula 03 19/mar Conceitos básicos, valores, tipos e expressões
10 11 Aula 01 Aula P-01 Aula 02 15 16 Aula P-02 20/mar Comandos e compilação17 18 Aula 03 Aula P-02 Aula 04 22 23 Aula 04 21/mar Variáveis, comandos de atribuição e de entrada e saída24 25 Aula 05 Aula P-03 Aula 06 29 30 Aula 05 26/mar Comando de decisão (if) 31 Aula P-03 27/mar Comando de decisão (if)
Aula 06 28/mar Comando de decisão aninhadosAula 07 02/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-04 03/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break) 1 Aula 07 Aula P-04 Aula 08 5 6 Aula 08 04/abr Funções
7 8 Aula 09 Aula P-05 Aula 10 12 13 Aula 09 09/abr Funções e ponteiros14 15 Aula 11 Aula P-06 18 19 20 Aula P-05 10/abr Funções e ponteiros21 22 Prova 01 Aula P-07 Aula 13 26 27 Aula 10 11/abr Funções e ponteiros28 29 Aula 14 Aula 11 16/abr Funções e ponteiros
Aula P-06 17/abr Revisão para Prova 01Prova 01 23/abr Prova 01
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-07 24/abr Correção da Prova 01 e revisão1 Aula 15 3 4 Aula 13 25/abr Comando de repetição (while)
5 6 Aula 16 Aula P-08 Aula 17 10 11 Aula 14 30/abr Comando de repetição (do-while) 12 13 Aula 18 Aula P-09 Aula 19 17 18 Aula 15 02/mai Comando de repetição (for)19 20 Aula 20 Aula P-10 Aula 21 24 25 Aula 16 07/mai Comando de repetição (exemplos)26 27 Prova 02 Aula P-11 Aula 23 31 Aula P-08 08/mai Comando de repetição (while, do-while, for)
Aula 17 09/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais Aula 18 14/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-09 15/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais 1 Aula 19 16/mai Estruturas de dados homogêneas multidimensionais
2 3 Aula 24 Aula P-12 Aula 25 7 8 Aula 20 21/mai Cadeia de caracteres9 10 Aula 26 Aula P-13 Aula 27 14 15 Aula P-10 22/mai Cadeia de caracteres e matrizes
16 17 Aula 28 Aula P-14 20 21 22 Aula 21 23/mai Revisão para Prova 0223 24 Aula 29 Aula P-15 Aula 30 28 29 Aula 22 28/mai Prova 0230 Aula P-11 29/mai Correção da Prova 02 e revisão
Aula 23 30/mai Estrutura heterogêneas (struct) Aula 24 04/jun Estrutura heterogêneas (struct)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-12 05/jun Estrutura heterogêneas (struct) 1 Prova 03 Aula P-16 Aula 32 5 6 Aula 25 06/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória
7 8 Aula 33 Aula P-17 Aula 34 12 13 Aula 26 11/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória14 15 Ex. Esp. 17 18 19 20 Aula P-13 12/jun Alocação dinâmica de memória 21 22 23 24 25 26 27 Aula 27 13/jun Alocação dinâmica de memória 28 29 30 31 Aula 28 18/jun Arquivos de texto
Aula P-14 19/jun Alocação dinâmica e arquivos de textoAula 29 25/jun Arquivos bináriosAula P-15 26/jun Arquivos de texto e bináriosAula 30 27/jun Revisão para Prova 03Aula 31 02/jul Prova 03Aula P-16 03/jul Correção da Prova 03 e revisãoAula 32 04/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 33 09/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula P-17 10/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 34 11/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 35 16/jul Exame Especial
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1 2 Aula 02 14/mar Conceitos e representação de algoritmos3 4 5 6 7 8 9 Aula 03 19/mar Conceitos básicos, valores, tipos e expressões
10 11 Aula 01 Aula P-01 Aula 02 15 16 Aula P-02 20/mar Comandos e compilação17 18 Aula 03 Aula P-02 Aula 04 22 23 Aula 04 21/mar Variáveis, comandos de atribuição e de entrada e saída24 25 Aula 05 Aula P-03 Aula 06 29 30 Aula 05 26/mar Comando de decisão (if) 31 Aula P-03 27/mar Comando de decisão (if)
Aula 06 28/mar Comando de decisão aninhadosAula 07 02/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-04 03/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break) 1 Aula 07 Aula P-04 Aula 08 5 6 Aula 08 04/abr Funções
7 8 Aula 09 Aula P-05 Aula 10 12 13 Aula 09 09/abr Funções e ponteiros14 15 Aula 11 Aula P-06 18 19 20 Aula P-05 10/abr Funções e ponteiros21 22 Prova 01 Aula P-07 Aula 13 26 27 Aula 10 11/abr Funções e ponteiros28 29 Aula 14 Aula 11 16/abr Funções e ponteiros
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5 6 Aula 16 Aula P-08 Aula 17 10 11 Aula 14 30/abr Comando de repetição (do-while) 12 13 Aula 18 Aula P-09 Aula 19 17 18 Aula 15 02/mai Comando de repetição (for)19 20 Aula 20 Aula P-10 Aula 21 24 25 Aula 16 07/mai Comando de repetição (exemplos)26 27 Prova 02 Aula P-11 Aula 23 31 Aula P-08 08/mai Comando de repetição (while, do-while, for)
Aula 17 09/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais Aula 18 14/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-09 15/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais 1 Aula 19 16/mai Estruturas de dados homogêneas multidimensionais
2 3 Aula 24 Aula P-12 Aula 25 7 8 Aula 20 21/mai Cadeia de caracteres9 10 Aula 26 Aula P-13 Aula 27 14 15 Aula P-10 22/mai Cadeia de caracteres e matrizes
16 17 Aula 28 Aula P-14 20 21 22 Aula 21 23/mai Revisão para Prova 0223 24 Aula 29 Aula P-15 Aula 30 28 29 Aula 22 28/mai Prova 0230 Aula P-11 29/mai Correção da Prova 02 e revisão
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DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-12 05/jun Estrutura heterogêneas (struct) 1 Prova 03 Aula P-16 Aula 32 5 6 Aula 25 06/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória
7 8 Aula 33 Aula P-17 Aula 34 12 13 Aula 26 11/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória14 15 Ex. Esp. 17 18 19 20 Aula P-13 12/jun Alocação dinâmica de memória 21 22 23 24 25 26 27 Aula 27 13/jun Alocação dinâmica de memória 28 29 30 31 Aula 28 18/jun Arquivos de texto
Aula P-14 19/jun Alocação dinâmica e arquivos de textoAula 29 25/jun Arquivos bináriosAula P-15 26/jun Arquivos de texto e bináriosAula 30 27/jun Revisão para Prova 03Aula 31 02/jul Prova 03Aula P-16 03/jul Correção da Prova 03 e revisãoAula 32 04/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 33 09/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula P-17 10/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 34 11/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 35 16/jul Exame Especial
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1 2 Aula 02 14/mar Conceitos e representação de algoritmos3 4 5 6 7 8 9 Aula 03 19/mar Conceitos básicos, valores, tipos e expressões
10 11 Aula 01 Aula P-01 Aula 02 15 16 Aula P-02 20/mar Comandos e compilação17 18 Aula 03 Aula P-02 Aula 04 22 23 Aula 04 21/mar Variáveis, comandos de atribuição e de entrada e saída24 25 Aula 05 Aula P-03 Aula 06 29 30 Aula 05 26/mar Comando de decisão (if) 31 Aula P-03 27/mar Comando de decisão (if)
Aula 06 28/mar Comando de decisão aninhadosAula 07 02/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-04 03/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break) 1 Aula 07 Aula P-04 Aula 08 5 6 Aula 08 04/abr Funções
7 8 Aula 09 Aula P-05 Aula 10 12 13 Aula 09 09/abr Funções e ponteiros14 15 Aula 11 Aula P-06 18 19 20 Aula P-05 10/abr Funções e ponteiros21 22 Prova 01 Aula P-07 Aula 13 26 27 Aula 10 11/abr Funções e ponteiros28 29 Aula 14 Aula 11 16/abr Funções e ponteiros
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5 6 Aula 16 Aula P-08 Aula 17 10 11 Aula 14 30/abr Comando de repetição (do-while) 12 13 Aula 18 Aula P-09 Aula 19 17 18 Aula 15 02/mai Comando de repetição (for)19 20 Aula 20 Aula P-10 Aula 21 24 25 Aula 16 07/mai Comando de repetição (exemplos)26 27 Prova 02 Aula P-11 Aula 23 31 Aula P-08 08/mai Comando de repetição (while, do-while, for)
Aula 17 09/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais Aula 18 14/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-09 15/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais 1 Aula 19 16/mai Estruturas de dados homogêneas multidimensionais
2 3 Aula 24 Aula P-12 Aula 25 7 8 Aula 20 21/mai Cadeia de caracteres9 10 Aula 26 Aula P-13 Aula 27 14 15 Aula P-10 22/mai Cadeia de caracteres e matrizes
16 17 Aula 28 Aula P-14 20 21 22 Aula 21 23/mai Revisão para Prova 0223 24 Aula 29 Aula P-15 Aula 30 28 29 Aula 22 28/mai Prova 0230 Aula P-11 29/mai Correção da Prova 02 e revisão
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DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-12 05/jun Estrutura heterogêneas (struct) 1 Prova 03 Aula P-16 Aula 32 5 6 Aula 25 06/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória
7 8 Aula 33 Aula P-17 Aula 34 12 13 Aula 26 11/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória14 15 Ex. Esp. 17 18 19 20 Aula P-13 12/jun Alocação dinâmica de memória 21 22 23 24 25 26 27 Aula 27 13/jun Alocação dinâmica de memória 28 29 30 31 Aula 28 18/jun Arquivos de texto
Aula P-14 19/jun Alocação dinâmica e arquivos de textoAula 29 25/jun Arquivos bináriosAula P-15 26/jun Arquivos de texto e bináriosAula 30 27/jun Revisão para Prova 03Aula 31 02/jul Prova 03Aula P-16 03/jul Correção da Prova 03 e revisãoAula 32 04/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 33 09/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula P-17 10/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 34 11/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 35 16/jul Exame Especial
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1 2 Aula 02 14/mar Conceitos e representação de algoritmos3 4 5 6 7 8 9 Aula 03 19/mar Conceitos básicos, valores, tipos e expressões
10 11 Aula 01 Aula P-01 Aula 02 15 16 Aula P-02 20/mar Comandos e compilação17 18 Aula 03 Aula P-02 Aula 04 22 23 Aula 04 21/mar Variáveis, comandos de atribuição e de entrada e saída24 25 Aula 05 Aula P-03 Aula 06 29 30 Aula 05 26/mar Comando de decisão (if) 31 Aula P-03 27/mar Comando de decisão (if)
Aula 06 28/mar Comando de decisão aninhadosAula 07 02/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-04 03/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break) 1 Aula 07 Aula P-04 Aula 08 5 6 Aula 08 04/abr Funções
7 8 Aula 09 Aula P-05 Aula 10 12 13 Aula 09 09/abr Funções e ponteiros14 15 Aula 11 Aula P-06 18 19 20 Aula P-05 10/abr Funções e ponteiros21 22 Prova 01 Aula P-07 Aula 13 26 27 Aula 10 11/abr Funções e ponteiros28 29 Aula 14 Aula 11 16/abr Funções e ponteiros
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5 6 Aula 16 Aula P-08 Aula 17 10 11 Aula 14 30/abr Comando de repetição (do-while) 12 13 Aula 18 Aula P-09 Aula 19 17 18 Aula 15 02/mai Comando de repetição (for)19 20 Aula 20 Aula P-10 Aula 21 24 25 Aula 16 07/mai Comando de repetição (exemplos)26 27 Prova 02 Aula P-11 Aula 23 31 Aula P-08 08/mai Comando de repetição (while, do-while, for)
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DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-09 15/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais 1 Aula 19 16/mai Estruturas de dados homogêneas multidimensionais
2 3 Aula 24 Aula P-12 Aula 25 7 8 Aula 20 21/mai Cadeia de caracteres9 10 Aula 26 Aula P-13 Aula 27 14 15 Aula P-10 22/mai Cadeia de caracteres e matrizes
16 17 Aula 28 Aula P-14 20 21 22 Aula 21 23/mai Revisão para Prova 0223 24 Aula 29 Aula P-15 Aula 30 28 29 Aula 22 28/mai Prova 0230 Aula P-11 29/mai Correção da Prova 02 e revisão
Aula 23 30/mai Estrutura heterogêneas (struct) Aula 24 04/jun Estrutura heterogêneas (struct)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-12 05/jun Estrutura heterogêneas (struct) 1 Prova 03 Aula P-16 Aula 32 5 6 Aula 25 06/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória
7 8 Aula 33 Aula P-17 Aula 34 12 13 Aula 26 11/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória14 15 Ex. Esp. 17 18 19 20 Aula P-13 12/jun Alocação dinâmica de memória 21 22 23 24 25 26 27 Aula 27 13/jun Alocação dinâmica de memória 28 29 30 31 Aula 28 18/jun Arquivos de texto
Aula P-14 19/jun Alocação dinâmica e arquivos de textoAula 29 25/jun Arquivos bináriosAula P-15 26/jun Arquivos de texto e bináriosAula 30 27/jun Revisão para Prova 03Aula 31 02/jul Prova 03Aula P-16 03/jul Correção da Prova 03 e revisãoAula 32 04/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 33 09/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula P-17 10/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 34 11/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 35 16/jul Exame Especial
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Aula 01 12/mar Apresentação da disciplina DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-01 13/mar Apresentação de requisitos para aulas práticas
1 2 Aula 02 14/mar Conceitos e representação de algoritmos3 4 5 6 7 8 9 Aula 03 19/mar Conceitos básicos, valores, tipos e expressões
10 11 Aula 01 Aula P-01 Aula 02 15 16 Aula P-02 20/mar Comandos e compilação17 18 Aula 03 Aula P-02 Aula 04 22 23 Aula 04 21/mar Variáveis, comandos de atribuição e de entrada e saída24 25 Aula 05 Aula P-03 Aula 06 29 30 Aula 05 26/mar Comando de decisão (if) 31 Aula P-03 27/mar Comando de decisão (if)
Aula 06 28/mar Comando de decisão aninhadosAula 07 02/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-04 03/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break) 1 Aula 07 Aula P-04 Aula 08 5 6 Aula 08 04/abr Funções
7 8 Aula 09 Aula P-05 Aula 10 12 13 Aula 09 09/abr Funções e ponteiros14 15 Aula 11 Aula P-06 18 19 20 Aula P-05 10/abr Funções e ponteiros21 22 Prova 01 Aula P-07 Aula 13 26 27 Aula 10 11/abr Funções e ponteiros28 29 Aula 14 Aula 11 16/abr Funções e ponteiros
Aula P-06 17/abr Revisão para Prova 01Prova 01 23/abr Prova 01
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5 6 Aula 16 Aula P-08 Aula 17 10 11 Aula 14 30/abr Comando de repetição (do-while) 12 13 Aula 18 Aula P-09 Aula 19 17 18 Aula 15 02/mai Comando de repetição (for)19 20 Aula 20 Aula P-10 Aula 21 24 25 Aula 16 07/mai Comando de repetição (exemplos)26 27 Prova 02 Aula P-11 Aula 23 31 Aula P-08 08/mai Comando de repetição (while, do-while, for)
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2 3 Aula 24 Aula P-12 Aula 25 7 8 Aula 20 21/mai Cadeia de caracteres9 10 Aula 26 Aula P-13 Aula 27 14 15 Aula P-10 22/mai Cadeia de caracteres e matrizes
16 17 Aula 28 Aula P-14 20 21 22 Aula 21 23/mai Revisão para Prova 0223 24 Aula 29 Aula P-15 Aula 30 28 29 Aula 22 28/mai Prova 0230 Aula P-11 29/mai Correção da Prova 02 e revisão
Aula 23 30/mai Estrutura heterogêneas (struct) Aula 24 04/jun Estrutura heterogêneas (struct)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-12 05/jun Estrutura heterogêneas (struct) 1 Prova 03 Aula P-16 Aula 32 5 6 Aula 25 06/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória
7 8 Aula 33 Aula P-17 Aula 34 12 13 Aula 26 11/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória14 15 Ex. Esp. 17 18 19 20 Aula P-13 12/jun Alocação dinâmica de memória 21 22 23 24 25 26 27 Aula 27 13/jun Alocação dinâmica de memória 28 29 30 31 Aula 28 18/jun Arquivos de texto
Aula P-14 19/jun Alocação dinâmica e arquivos de textoAula 29 25/jun Arquivos bináriosAula P-15 26/jun Arquivos de texto e bináriosAula 30 27/jun Revisão para Prova 03Aula 31 02/jul Prova 03Aula P-16 03/jul Correção da Prova 03 e revisãoAula 32 04/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 33 09/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula P-17 10/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 34 11/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 35 16/jul Exame Especial
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Aula 01 12/mar Apresentação da disciplina DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-01 13/mar Apresentação de requisitos para aulas práticas
1 2 Aula 02 14/mar Conceitos e representação de algoritmos3 4 5 6 7 8 9 Aula 03 19/mar Conceitos básicos, valores, tipos e expressões
10 11 Aula 01 Aula P-01 Aula 02 15 16 Aula P-02 20/mar Comandos e compilação17 18 Aula 03 Aula P-02 Aula 04 22 23 Aula 04 21/mar Variáveis, comandos de atribuição e de entrada e saída24 25 Aula 05 Aula P-03 Aula 06 29 30 Aula 05 26/mar Comando de decisão (if) 31 Aula P-03 27/mar Comando de decisão (if)
Aula 06 28/mar Comando de decisão aninhadosAula 07 02/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-04 03/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break) 1 Aula 07 Aula P-04 Aula 08 5 6 Aula 08 04/abr Funções
7 8 Aula 09 Aula P-05 Aula 10 12 13 Aula 09 09/abr Funções e ponteiros14 15 Aula 11 Aula P-06 18 19 20 Aula P-05 10/abr Funções e ponteiros21 22 Prova 01 Aula P-07 Aula 13 26 27 Aula 10 11/abr Funções e ponteiros28 29 Aula 14 Aula 11 16/abr Funções e ponteiros
Aula P-06 17/abr Revisão para Prova 01Prova 01 23/abr Prova 01
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-07 24/abr Correção da Prova 01 e revisão1 Aula 15 3 4 Aula 13 25/abr Comando de repetição (while)
5 6 Aula 16 Aula P-08 Aula 17 10 11 Aula 14 30/abr Comando de repetição (do-while) 12 13 Aula 18 Aula P-09 Aula 19 17 18 Aula 15 02/mai Comando de repetição (for)19 20 Aula 20 Aula P-10 Aula 21 24 25 Aula 16 07/mai Comando de repetição (exemplos)26 27 Prova 02 Aula P-11 Aula 23 31 Aula P-08 08/mai Comando de repetição (while, do-while, for)
Aula 17 09/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais Aula 18 14/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-09 15/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais 1 Aula 19 16/mai Estruturas de dados homogêneas multidimensionais
2 3 Aula 24 Aula P-12 Aula 25 7 8 Aula 20 21/mai Cadeia de caracteres9 10 Aula 26 Aula P-13 Aula 27 14 15 Aula P-10 22/mai Cadeia de caracteres e matrizes
16 17 Aula 28 Aula P-14 20 21 22 Aula 21 23/mai Revisão para Prova 0223 24 Aula 29 Aula P-15 Aula 30 28 29 Aula 22 28/mai Prova 0230 Aula P-11 29/mai Correção da Prova 02 e revisão
Aula 23 30/mai Estrutura heterogêneas (struct) Aula 24 04/jun Estrutura heterogêneas (struct)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-12 05/jun Estrutura heterogêneas (struct) 1 Prova 03 Aula P-16 Aula 32 5 6 Aula 25 06/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória
7 8 Aula 33 Aula P-17 Aula 34 12 13 Aula 26 11/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória14 15 Ex. Esp. 17 18 19 20 Aula P-13 12/jun Alocação dinâmica de memória 21 22 23 24 25 26 27 Aula 27 13/jun Alocação dinâmica de memória 28 29 30 31 Aula 28 18/jun Arquivos de texto
Aula P-14 19/jun Alocação dinâmica e arquivos de textoAula 29 25/jun Arquivos bináriosAula P-15 26/jun Arquivos de texto e bináriosAula 30 27/jun Revisão para Prova 03Aula 31 02/jul Prova 03Aula P-16 03/jul Correção da Prova 03 e revisãoAula 32 04/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 33 09/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula P-17 10/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 34 11/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 35 16/jul Exame Especial
JULHO
MARÇO
MAIO
JUNHO
ABRIL
/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação
Cronograma
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Plano de Aulas - Introdução a Programação (2019/1)
35 Aulas Teóricas 3 Feriados17 Aulas Práticas 4 Provas e exames
Aula 01 12/mar Apresentação da disciplina DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-01 13/mar Apresentação de requisitos para aulas práticas
1 2 Aula 02 14/mar Conceitos e representação de algoritmos3 4 5 6 7 8 9 Aula 03 19/mar Conceitos básicos, valores, tipos e expressões
10 11 Aula 01 Aula P-01 Aula 02 15 16 Aula P-02 20/mar Comandos e compilação17 18 Aula 03 Aula P-02 Aula 04 22 23 Aula 04 21/mar Variáveis, comandos de atribuição e de entrada e saída24 25 Aula 05 Aula P-03 Aula 06 29 30 Aula 05 26/mar Comando de decisão (if) 31 Aula P-03 27/mar Comando de decisão (if)
Aula 06 28/mar Comando de decisão aninhadosAula 07 02/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-04 03/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break) 1 Aula 07 Aula P-04 Aula 08 5 6 Aula 08 04/abr Funções
7 8 Aula 09 Aula P-05 Aula 10 12 13 Aula 09 09/abr Funções e ponteiros14 15 Aula 11 Aula P-06 18 19 20 Aula P-05 10/abr Funções e ponteiros21 22 Prova 01 Aula P-07 Aula 13 26 27 Aula 10 11/abr Funções e ponteiros28 29 Aula 14 Aula 11 16/abr Funções e ponteiros
Aula P-06 17/abr Revisão para Prova 01Prova 01 23/abr Prova 01
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-07 24/abr Correção da Prova 01 e revisão1 Aula 15 3 4 Aula 13 25/abr Comando de repetição (while)
5 6 Aula 16 Aula P-08 Aula 17 10 11 Aula 14 30/abr Comando de repetição (do-while) 12 13 Aula 18 Aula P-09 Aula 19 17 18 Aula 15 02/mai Comando de repetição (for)19 20 Aula 20 Aula P-10 Aula 21 24 25 Aula 16 07/mai Comando de repetição (exemplos)26 27 Prova 02 Aula P-11 Aula 23 31 Aula P-08 08/mai Comando de repetição (while, do-while, for)
Aula 17 09/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais Aula 18 14/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-09 15/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais 1 Aula 19 16/mai Estruturas de dados homogêneas multidimensionais
2 3 Aula 24 Aula P-12 Aula 25 7 8 Aula 20 21/mai Cadeia de caracteres9 10 Aula 26 Aula P-13 Aula 27 14 15 Aula P-10 22/mai Cadeia de caracteres e matrizes
16 17 Aula 28 Aula P-14 20 21 22 Aula 21 23/mai Revisão para Prova 0223 24 Aula 29 Aula P-15 Aula 30 28 29 Aula 22 28/mai Prova 0230 Aula P-11 29/mai Correção da Prova 02 e revisão
Aula 23 30/mai Estrutura heterogêneas (struct) Aula 24 04/jun Estrutura heterogêneas (struct)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-12 05/jun Estrutura heterogêneas (struct) 1 Prova 03 Aula P-16 Aula 32 5 6 Aula 25 06/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória
7 8 Aula 33 Aula P-17 Aula 34 12 13 Aula 26 11/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória14 15 Ex. Esp. 17 18 19 20 Aula P-13 12/jun Alocação dinâmica de memória 21 22 23 24 25 26 27 Aula 27 13/jun Alocação dinâmica de memória 28 29 30 31 Aula 28 18/jun Arquivos de texto
Aula P-14 19/jun Alocação dinâmica e arquivos de textoAula 29 25/jun Arquivos bináriosAula P-15 26/jun Arquivos de texto e bináriosAula 30 27/jun Revisão para Prova 03Aula 31 02/jul Prova 03Aula P-16 03/jul Correção da Prova 03 e revisãoAula 32 04/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 33 09/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula P-17 10/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 34 11/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 35 16/jul Exame Especial
JULHO
MARÇO
MAIO
JUNHO
ABRIL
Plano de Aulas - Introdução a Programação (2019/1)
35 Aulas Teóricas 3 Feriados17 Aulas Práticas 4 Provas e exames
Aula 01 12/mar Apresentação da disciplina DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-01 13/mar Apresentação de requisitos para aulas práticas
1 2 Aula 02 14/mar Conceitos e representação de algoritmos3 4 5 6 7 8 9 Aula 03 19/mar Conceitos básicos, valores, tipos e expressões
10 11 Aula 01 Aula P-01 Aula 02 15 16 Aula P-02 20/mar Comandos e compilação17 18 Aula 03 Aula P-02 Aula 04 22 23 Aula 04 21/mar Variáveis, comandos de atribuição e de entrada e saída24 25 Aula 05 Aula P-03 Aula 06 29 30 Aula 05 26/mar Comando de decisão (if) 31 Aula P-03 27/mar Comando de decisão (if)
Aula 06 28/mar Comando de decisão aninhadosAula 07 02/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-04 03/abr Comandos de decisão múltipla, de salto (switch, break) 1 Aula 07 Aula P-04 Aula 08 5 6 Aula 08 04/abr Funções
7 8 Aula 09 Aula P-05 Aula 10 12 13 Aula 09 09/abr Funções e ponteiros14 15 Aula 11 Aula P-06 18 19 20 Aula P-05 10/abr Funções e ponteiros21 22 Prova 01 Aula P-07 Aula 13 26 27 Aula 10 11/abr Funções e ponteiros28 29 Aula 14 Aula 11 16/abr Funções e ponteiros
Aula P-06 17/abr Revisão para Prova 01Prova 01 23/abr Prova 01
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-07 24/abr Correção da Prova 01 e revisão1 Aula 15 3 4 Aula 13 25/abr Comando de repetição (while)
5 6 Aula 16 Aula P-08 Aula 17 10 11 Aula 14 30/abr Comando de repetição (do-while) 12 13 Aula 18 Aula P-09 Aula 19 17 18 Aula 15 02/mai Comando de repetição (for)19 20 Aula 20 Aula P-10 Aula 21 24 25 Aula 16 07/mai Comando de repetição (exemplos)26 27 Prova 02 Aula P-11 Aula 23 31 Aula P-08 08/mai Comando de repetição (while, do-while, for)
Aula 17 09/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais Aula 18 14/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-09 15/mai Estruturas de dados homogêneas unidimensionais 1 Aula 19 16/mai Estruturas de dados homogêneas multidimensionais
2 3 Aula 24 Aula P-12 Aula 25 7 8 Aula 20 21/mai Cadeia de caracteres9 10 Aula 26 Aula P-13 Aula 27 14 15 Aula P-10 22/mai Cadeia de caracteres e matrizes
16 17 Aula 28 Aula P-14 20 21 22 Aula 21 23/mai Revisão para Prova 0223 24 Aula 29 Aula P-15 Aula 30 28 29 Aula 22 28/mai Prova 0230 Aula P-11 29/mai Correção da Prova 02 e revisão
Aula 23 30/mai Estrutura heterogêneas (struct) Aula 24 04/jun Estrutura heterogêneas (struct)
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB Aula P-12 05/jun Estrutura heterogêneas (struct) 1 Prova 03 Aula P-16 Aula 32 5 6 Aula 25 06/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória
7 8 Aula 33 Aula P-17 Aula 34 12 13 Aula 26 11/jun Apontadores e alocação dinâmica de memória14 15 Ex. Esp. 17 18 19 20 Aula P-13 12/jun Alocação dinâmica de memória 21 22 23 24 25 26 27 Aula 27 13/jun Alocação dinâmica de memória 28 29 30 31 Aula 28 18/jun Arquivos de texto
Aula P-14 19/jun Alocação dinâmica e arquivos de textoAula 29 25/jun Arquivos bináriosAula P-15 26/jun Arquivos de texto e bináriosAula 30 27/jun Revisão para Prova 03Aula 31 02/jul Prova 03Aula P-16 03/jul Correção da Prova 03 e revisãoAula 32 04/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 33 09/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula P-17 10/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 34 11/jul Apresentação dos trabalhos práticosAula 35 16/jul Exame Especial
JULHO
MARÇO
MAIO
JUNHO
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BibliografiaBibliografia
6 / 16 Túlio Toffolo – Apresentação da disciplina�14
/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação
Sugestão para acompanhamento das aulasThe football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems
CELES, Waldemar; CERQUEIRA, Renato; RANGEL, José L. Introdução a Estruturas de Dados com Técnicas de Programação em C. Elsevier 2016. 394 p. ISBN 978-85-352-8345-7
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/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação
Mais informaçõesThe football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems
http://www.decom.ufop.br
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems
http://www.prograd.ufop.br
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems
http://www.moodlepresencial.ufop.br/moodle/
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems
Site da disciplina:http://www.toffolo.com.br
Onde eu acho essas informações?
http://www.prograd.ufop.br
http://www.decom.ufop.br/messias/Disciplinas/http://www.decom.ufop.br/puca
http://www.moodlepresencial.ufop.br/moodle/
14 / 16 Túlio Toffolo – Apresentação da disciplina
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AvisosThe football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems
O curso tem uma carga extra-classe alta (trabalho prático mais exercícios)
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
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7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems
Aprendizado da linguagem C/C++ e da IDE (como Clion ou NetBeans) é de responsabilidade do aluno
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems
Por isso...Não deixem acumular matériaFaçam os exercícios/trabalhos com antecedência
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Processam.de Imagens4h - BCC326
BCC202, MTM123
Cálculo I
6h - MTM122sem pré-requisitos
Estatística
4h - MTM151MTM122
Cálculo II
4h - MTM123MTM122
Introd. Ciên. Computação2h - BCC501
sem pré-requisitos
GeometriaAnalítica
4h - MTM131sem pré-requisitos
IntroduçãoProgramação
6h - BCC201sem pré-requisitos
Prát. LeituraProd. Textos4h - EAD700
sem pré-requisitos
EletrônicaComputação6h - BCC265
sem pré-requisitos
Organizaçãode Comput.4h - BCC266BCC201, BCC265
Arquiteturade Comput.4h - BCC263
BCC266
SistemasOperacionais
4h - BCC264BCC202, BCC263
Redes
4h - BCC361BCC202, BCC263
IHC
4h - BCC324BCC201
Monografia I
8h - BCC390BCC502, 1500h
Período 01 Período 02 Período 03 Período 04 Período 05 Período 06 Período 07 Período 08
ProgramaçãoFuncional4h - BCC222
BCC201
MatemáticaDiscreta I
4h - BCC101sem pré-requisitos
ÁlgebraLinear
4h - MTM112MTM131
P.O.O.
4h - BCC221BCC202
MatemáticaDiscreta II4h - BCC102
BCC101
Estruturasde Dados I6h - BCC202
BCC201
Estruturasde Dados II4h - BCC203
BCC202
EngenhariaSoftware I4h - BCC322
BCC221
Banco deDados I
4h - BCC321BCC102, BCC203
Cálculo Numérico
4h - BCC341BCC201, MTM123
Introduçãoà Otimização
4h - BCC342BCC202
Teoria dosGrafos
4h - BCC204BCC202
EngenhariaSoftware II4h - BCC323
BCC322
Proj. AnáliseAlgoritmos4h - BCC241
BCC204
SistemasDistribuídos4h - BCC362BCC264, BCC361
Teoria da Computação4h - BCC244BCC102, BCC202
ConstruçãoCompilad. I4h - BCC328BCC221, BCC244
ComputaçãoGráfica
4h - BCC327BCC202, MTM112
InteligênciaArtificial
4h - BCC325BCC101, BCC204
MetodologiaCientífica
2h - BCC502720h
DisciplinaEletiva
4h720h
DisciplinaEletiva
4h720h
DisciplinaEletiva
4h720h
DisciplinaEletiva
4h720h
DisciplinaEletiva
4h720h
DisciplinaFacultativa
4hsem pré-requisitos
Monografia II
8h - BCC391BCC390
Introduçãoà Filosofia4h - FIL101
1500h
Informática e Sociedade2h - BCC503
1500h
Ações Empreended.
4h - PRO3021500h
Direito da Informática2h - DIR249
1500h
24h/360h 26h/390h 24h/360h 24h/360h 22h/330h 24h/360h 26h/390h 26h/390h
DisciplinaEletiva
4h720h
Entenda o diagrama:
- Cada quadro indica o nome abreviado da disciplina, sua carga horária (horas-aula) semanal, código e pré-requisitos. - As setas indicam pré-requisitos entre disciplinas de períodos subsequentes. - As cores dos retângulos representam as classificações das disciplinas: matemáticas, humanas, fundamentos, tecnologias, eletivas e monografias. - Os quadros posicionados sobre um fundo cinza representam disciplinas oferecidas por outros departamentos.
Nome abrev. da disciplina
h/s - códigopré-requisitos
Regras!!!
/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação
Regras: horárioThe football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems
O aluno que perder mais de 25% das aulas será reprovadoAtenção: é regra da UFOP, não escolha minha
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Seja absolutamente rigoroso com o horário!!
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Horário das aulas:10h10 — 11h50
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Se você vive atrasadoaula começa às 10h… (ou às 9h30)
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/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação
Regras: comportamento
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/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação
Regras: cópiaThe football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Colar nas provas, trabalhos e listas de exercícios, garante nota 0 para os envolvidos
Tanto para quem passou quanto para quem recebeu a cola.Isso sem falar em um possível processo administrativo (…)
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/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação
Bem vindo!The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Parabéns, você escolheu uma excelente Universidade e uma grande carreira! The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
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Aproveite a vida universitária!
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems
Mas busque o equilíbrio, sempre!!!
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Trabalho Prático
/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação
Trabalho práticoThe football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Nonograma (também conhecido como Pic-a-Pix ou Logic-Pix)https://pt.wikipedia.org/wiki/Logic_Pixhttps://en.wikipedia.org/wiki/Nonogramhttps://www.nonograms.org
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Detalhes do TP serão apresentados em breve
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Para quem não conhece o jogo: há vários vídeos no youtube ensinando a jogar.
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Deadlines serão definidos em breve
The football leagues grouping problem
Problem constraints:
Leagues must comprise between m� and m+ teams.At most 2 teams from the same club can be in a league.There is a limit on the level difference between teams inthe same league.There is a limit on the travel time/distance between teamsin the same league.
It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.
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Dica: comece a pensar no TP desde já!
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