Algoritmos y Diagramas de flujo: abril 2018

martes, 17 de abril de 2018

KAREL

Karel el Robot es un emulador de un robot, distribuido como software educativo de código abierto dirigido a principiantes en el estudio de lenguajes de programación, dando al iniciado sólidas bases en cuanto al diseño en un ambiente de programación estructuradacomo Pascal. Fue creado por Richard E. Pattis en su libro Karel The Robot: A Gentle Introduction to the Art of Programming. Pattis usó el lenguaje en sus clases en la Universidad Carnegie Mellon, con el objetivo de que sus estudiantes aprendiesen a pensar de manera ordenada y eficiente. El lenguaje se llamaría después como el escritor checo que introdujo la palabra robot: Karel Čapek, en su obra R.U.R..

CONCEPTO DIAGRAMA DE FLUJO

El diagrama de flujo o flujograma o diagrama de actividades es la representación gráfica del algoritmo o proceso. Se utiliza en disciplinas como programación, economía, procesos industriales y psicología cognitiva.

En Lenguaje Unificado de Modelado (UML), es un diagrama de actividades que representa los flujos de trabajo paso a paso de negocio y operacionales de los componentes en un sistema. Un diagrama de actividades muestra el flujo de control general.

En SysML el diagrama ha sido extendido para indicar flujos entre pasos que mueven elementos físicos (p. ej., gasolina) o energía (p. ej., presión). Los cambios adicionales permiten al diagrama soportar mejor flujos de comportamiento y datos continuos.

Estos diagramas utilizan símbolos con significados definidos que representan los pasos del algoritmo, y representan el flujo de ejecución mediante flechas que conectan los puntos de inicio y de fin del proceso.

CARACTERISTICAS DE LO ALGORITMOS

Un algoritmo, además de ser una secuencia de acciones lógicas que hay que realizar para completar un procesotambien requieren cumplir con las 5 condiociones siguiente:

1.- Finitud. Un algoritmo debe terminar en un número finito de pasos-

2.- Definitividad. Cada paso del algoritmo debe definirse de modo preciso; las acciones a realizar deben de estar especificadas rigurosamente y sin ambiguuedad para cada caso.

3.- Entrada. Un algoritmo tiene cero o mas entradas. Esto es las cantidades de datos de inicio se generan en el mismo algoritmo o se conocen previamente.

4.- Salida. Un algoritmo tiene una o más salidas. Es decir, hay datos o cantidades al término del algoritmo que tiene una relación especifica con los datos o conatidades de entrada.

5.- Efectividad. El algoritmo debe de ser efectivo. Esto significa que todad las operaciones deben ser suficientemente sencillas para poder en principio ser realizadas de modo exacto y en un tiempo finito por un procesador.

PASOS DE LA METODOLOGIA

1. Identificación del problema

La identificación del problema es una fase muy importante en la metodología, pues de ella depende el desarrollo anterior en busca de la solución. Un problema bien delimitado es una gran ayuda para que el proceso general avance bien; un problema mal definido provocará desvíos conceptuales que serán difíciles de remediar posteriormente. En esta etapa es fundamental el análisis de la información inicial (entrada) con el fin de distinguir los datos pertinentes de los que no lo son, de manera que se pueda elegir la configuración más conveniente respecto a las soluciones posibles. También deben definirse los datos de salida que garanticen la continuidad del proceso para que sea más fácil eliminar las expectativas negativas.

2. Planteamiento de alternativas de solución

Después de la definición del problema y del análisis de los datos de entrada, el proceso continúa con el análisis de las alternativas de solución. Por lo general, la solución de un problema puede alcanzarse por distintas vías. Es útil tratar de plantear la mayor cantidad de alternativas posibles de solución, pues de esta forma las probabilidades aumentan a favor de encontrar la vía correcta. Se debe destacar que no es conveniente extender demasiado el número de alternativas, pues si el número de éstas es demasiado alto, se presentará una mayor dificultad para elegir la mejor de todas, que es en definitiva el objetivo del proceso.

3. Elección de una alternativa

Después de tener todo el repertorio de alternativas, es necesario pasar a otra etapa: la elección de la mejor entre todas las posibilidades. Esta fase es muy importante porque de la elección realizada depende el avance final hasta la solución. La orientación hacia delante supone la irreversibilidad si la decisión es acertada o una "reversibilidad onerosa", pues si la decisión no es acertada, es necesario retroceder, lo que afecta la "optimidad" del proceso.

Por lo tanto, es necesario que cada alternativa sea bien analizada para que la toma de decisiones sea bien justificada. Deberás elegir la alternativa que sea la más adecuada para la solución del problema, tomando en cuenta las características del problema y las características que deberá tener la solución, así como los elementos, datos o información con la que cuentas.

4. Desarrollo de la solución

Después de decidir cuál es la mejor alternativa de todas, se llega a la etapa de la solución. En esta fase, a partir de los datos relacionados con la alternativa seleccionada, se aplican las operaciones necesarias para solucionar el problema. La selección de los procesos también debe ser determinada en función de la optimidad, es decir, las operaciones deben llegar a la solución por el camino más corto para garantizar la mayor eficiencia en el funcionamiento. Si la alternativa es la óptima, llevará a la solución deseada que fue prevista en la identificación del problema.

5. Evaluación de la solución

Luego de haber desarrollado la solución queda aún una etapa, que es la evaluación. En los procesos industriales a este procedimiento se le llama control de la calidad y consiste en determinar que la solución obtenida es lo que se esperaba conseguir comprobando que el resultado sea correcto. En esta fase se deben "pulir" los procesos ya realizados y tratar de llevarlos a un grado mayor de optimalidad, pues el algoritmo más eficiente en la solución de un problema es el que llega a su objetivo final con la mayor economía de procedimientos que sea posible. A continuación, puedes observar un ejemplo de la aplicación de la metodología a la solución de un problema simple. Es importante saber que los problemas complejos también se resuelven con esta estructura.

CONCEPTO METODOLOGIA DE SOLUCION DE PROBLEMAS

Antes de hablar de metodologías de solución de problemas debes tener muy claro el concepto de método, que a lo largo de la historia ha llamado la atención de gran cantidad de filósofos y científicos. El Diccionario Larousse define el término método como "el conjunto de operaciones ordenadas con que se pretende obtener un resultado". La metodología es la ciencia que aplica este método. Existen muchos tipos de metodologías, como la metodología de investigación, metodología de enseñanza-aprendizaje, etc., así como la metodología de solución de problemas, que aplicamos constantemente en la vida diaria. Pero en este caso hablaremos específicamente de la solución de problemas que podemos resolver mediante el uso de la computadora.

La resolución de los problemas consta de cinco etapas que garantizan la llegada correcta a la solución: identificación del problema, planteamiento de alternativas de solución, elección de una alternativa, desarrollo de la solución y evaluación de ésta.

CONCEPTO DE ALGORITMO

En matemáticas, lógica, ciencias de la computación y disciplinas relacionadas, un algoritmo (del griego y latín, dixit algorithmus y este del griego arithmos, que significa «número», quizá también con influencia del nombre del matemático persa Al-Juarismi) es un conjunto prescrito de instrucciones o reglas bien definidas, ordenadas y finitas que permite llevar a cabo una actividad mediante pasos sucesivos que no generen dudas a quien deba hacer dicha actividad. Dados un estado inicial y una entrada, siguiendo los pasos sucesivos se llega a un estado final y se obtiene una solución. Los algoritmos son el objeto de estudio de la algoritmia.

En la vida cotidiana, se emplean algoritmos frecuentemente para resolver problemas. Algunos ejemplos son los manuales de usuario, que muestran algoritmos para usar un aparato, o las instrucciones que recibe un trabajador de su patrón. Algunos ejemplos en matemática son el algoritmo de multiplicación, para calcular el producto, el algoritmo de la división para calcular el cociente de dos números, el algoritmo de Euclides para obtener el máximo común divisor de dos enteros positivos, o el método de Gauss para resolver un sistema de ecuaciones lineales.

En términos de programación, un algoritmo es una secuencia de pasos lógicos que permiten solucionar un problema.

problema dando solucion con la metodologia

problema: Elaborar un pastel de chocolate

Compresión del problema
como puedo elaborar un pastel de chocolate ,que necesito

Planteamiento del problema
llevar a cabo un pastel de chocolate para el proyecto de vida saludable

Planteamiento de alternativas
comprar materiales para la elaboración
elaborar un pastel por una receta
llevar a cabo el proceso de elaboración

Elección de una alternativa
se usa como alternativa el proceso para comparar los materiales para su elaboración.

Desarrollo de la solución:
inicio
escribir en una lista los materiales
comparar los precios para encontrar el mejor precio para la elaboración del postre
seleccionar un establecimiento con los mejores precios
ir al establecimiento
elegir y comprar los materiales o ingredientes
pagar[lo mas importante]
llevar a cabo la receta del postre
fin

Evaluación
los pasos y la metodología esta bien pero cabe recalcar que aun faltaría el proceso para la elaboración del postre conforme la receta