BCC202 — 2019/1Departamento de Computação — UFOP

Túlio Toffolo & Puca Huachihttp://www.toffolo.com.br

Introdução a ProgramaçãoAula 01: Apresentação

/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação

Objetivos

Iniciar o aluno a solução de problemas por meio de algoritmos

procedimentais/imperativos.

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/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

Processamento de arquivos.

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/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

Professor: Puca HuachiTurmas 63-64: Quarta-feira (15h20 - 17h00) — Lab. 30Turmas 65-66: Quarta-feira (17h10 - 18h50) — Lab. 30

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/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação

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  |  decom@ufop.edu.br

 

07h ­ 08h

08h ­ 09h

09h ­ 10h

10h ­ 11h

11h ­ 12h

12h ­ 13h

13h ­ 14h

14h ­ 15h

15h ­ 16h

16h ­ 17h

17h ­ 18h

18h ­ 19h

Administrativo

Administrativo

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BCC201

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Orientação BCC201

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Atendimento

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Pesquisa

Túlio Ângelo Machado Toffolo

Segunda­feira  Terça­feira  Quarta­feira  Quinta­feira  Sexta­feira  Sábado 

Valéria de Carvalho Santos

Vinicius Antonio de Oliveira Martins

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Campus Universitário Morro do Cruzeiro  |  CEP 35400­000  |  Ouro Preto ­ MG, Brasil 

Telefone: +55 31 3559­1692  |  decom@ufop.edu.br

 

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08h ­ 09h

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13h ­ 14h

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15h ­ 16h

16h ­ 17h

17h ­ 18h

18h ­ 19h

Atendimento Atendimento

/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação

Horários de atendimento (Prof. Puca)

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Planos de trabalho dos professores ‑ 2019‑1

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

Segunda­feira  Terça­feira  Quarta­feira  Quinta­feira  Sexta­feira  Sábado 

Reinaldo Silva Fortes

Ricardo Augusto Rabelo Oliveira

Roberta Barbosa Oliveira

Rodrigo César Pedrosa Silva

Rodrigo Geraldo Ribeiro

Saul Emanuel Delabrida Silva

Tiago Garcia de Senna Carneiro

Área RestritaPós­graduaçãoICEBUFOP

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Ricardo Augusto Rabelo Oliveira

Roberta Barbosa Oliveira

Rodrigo César Pedrosa Silva

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14h ­ 15h

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16h ­ 17h

17h ­ 18h

18h ­ 19h

19h ­ 20h

Atendimento

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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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

Ponto extra: frequência e exercícios nas aulas teóricas

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/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

Alunos dedicados recebem um ponto extra!Basta assistir todas as aulasEntregar os exercícios nas 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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

Todos começam com o ponto extra!

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 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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/ 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

ABRIL

/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação

Cronograma

�10

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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/ 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

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MARÇO

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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

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MAIO

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/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação

Cronograma

�12

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

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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

ABRIL

/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação

Cronograma

�13

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

ABRIL

/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação

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

�15

/ 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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/ 12/ 25 Túlio Toffolo — Introdução a Programação — Aula 01: Apresentação

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.

It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

Se você vive atrasadoaula começa às 10h… (ou às 9h30)

�20

/ 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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

It’s a generalization of the clique partitioning problem withminimum clique size requirement.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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.

7 / 25 Toffolo et al. – IP heuristics for nesting problems

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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