MVA y la aplicación del blog

Desde hace tiempo he estado usando (de manera muy intermitente) la plataforma de MVA para aprender más sobre el desarrollo de aplicaciones para las plataformas de Microsoft. He de decir que es bastante buena, y es que más allá de aprender dentro de ella, esta se comporta más como un índice donde se agrupan contenidos relacionados, dichos contenidos están estructurados para que el aprendeizaje sea fácil para el usuario, todo esto para un tema en particular.

En MVA, no existe un maestro, no hay tareas, no hay límites de tiempo, pero eso sí: hay exámenes, pero no es nada de que preocuparse son bastante sencillos y de opción múltiple. Por ello es bastante abierta y tu mismo debes saber controlar tus tiempos para organizar tu aprendizaje y sacar el mayor provecho de él.

En particular me agradan los llamados JumpStart ya que son cursos impartidos en vídeo por gente que está muy relacionada con el tema en cuestión. Dichos vídeos sirven como preparación para los exámenes de certificación. Los que más me desagradan son los cursos compuestos de solo links a otros sitios web en los que a veces no se explica el tema a fondo, pero que no dejan de suer útiles al momento del desarrollo.

Por ejemplo, mi ultima aventura fue el curso de Diseño de aplicaciones de Windows 8 en HTML 5, que me fue guiando paso a paso para desarrollar una aplicación totalmente funcional. Antes del curso yo ya había desarrollado apps para Windows 8 usando HTML/JavaScript y no sentía que tomarlo fuera necesario... pero no podía estar más equivocado, puesto que en el curso aprendí cosas que en verdad no sabía ni que existían. Producto de ese curso fue que surgió la aplicación "oficial" de este blog, que desde luego es de código abierto disponible acá blog-w8-app. No se olviden de descargarla de la Tienda Windows: 

 ¡Saludos!
@fferegrino :)

Algoritmos probabilistas

Las últimas prácticas de Análisis de algoritmos ( :'( ), esta vez es otro tipo de algoritmos, aquellos que emplean en azar para resolver el problema que se les asignó. A estos se les llama probabilistas y según la Wikipedia en español, hay de tres tipos; mismos tipos que nos tocó ejemplificar mediante algunos algoritmos conocidos empleando POO (lo cual es un poco difícil para ejemplos tan sencillos), son los siguientes:
Integración de Monte Carlo
Apelando al hecho de que una integral es la sumatoria de la infinidad de resultados de evaluar una función en un intervalo dado, se toman puntos de evaluación aleatorios dentro de ese intervalo dado, se evalúan y se van acumulando para luego realizarles un ajuste matemático, les diría que lo buscaran en Wikipedia, pero este documento me resultó especialmente revelador.

Para el caso de la implementación de POO lo que se consideró fue la creación de dos clases Random y Funcion, la primera para generar números aleatorios y la segunda para evaluar la función.

Aproximación a π
Para este caso se toma un cuarto de círculo de radio = 1, y se lanzan n dardos hacia él de esos n dardos supongamos que m aciertan en él entonces mediante matemágia, podemos encontrar que  π ≈ 4 * m / n

Para (mal) aplicar la POO, existe una clase que hace uso de Random, la clase definida en el ejericio anterior y de otra, llamada Aproximación en la cual se realiza la simulación de los dardos

Comprobación de primalidad (Algoritmo Monte Carlo)
Existe un test de primalidad, inventado por Fermat que nos dice que si tomamos la siguiente frómula a^(n-1) % n para cualquier número a ∈ [1,n-1] y si el resultado de eso es distinto de 1 entonces sabemos que n no es primo. Tomando una gran cantidad de números con valores aleatorios para a ∈ [1,n-1] podríamos asegurar con cierta probabilidad si un número n es primo. Si el test falla, es decir el resultado para cualquiera a es distinto de 1 podemos asegurar que n no es primo.

Resolución del problema de las N reinas (Algoritmo Las Vegas)
El ya conocidísimo problema delas N reinas también se puede resolver mediante probabilidad, es decir, tomamos la columna 1 y colocamos la primera reina, después para la segunda columna tratamos de colocar la siguiente reina en una posición elegida aleatoriamente, si se logró, continuamos con la siguiente columna, y así hasta colocar las N reinas o no poder colocar una, en ese caso falla.
Bastante simple.
Las primeras dos corresponden a la práctica 5, implementada en C++, y la segundas están implementadas en C#, con interfaz gráfica para Windows Phone 8 en XAML. El código, en analizando-algo.

¡Saludos!
@fferegrino :)

Todos pueden aprender ciencias computacionales

Hace mucho me surgió el deseo de ser maestro de esta área que tanto me agrada, enseñar lo que sé sobre programación, algoritmos, estructuras de datos y demás. Sé que voy por el camino correcto puesto que entre mis planes está el hacer una maestría y buscar regresar a alguna de esas escuelas que me formaron  pero esta vez como maestro, pero por mientras quisiera comenzar haciendo algo que, aunque sencillo y pequeño, ayude a acercar a más niños (y también no tan niños) a las ciencias computacionales.

Buscando en internet encontré varios proyectos interesantes que tratan precisamente de eso, acercar el conocimiento a la mayor cantidad de gente posible, entre ellos está el proyecto de Code.org (http://code.org/), la Computer Science Education Week (http://csedweek.org/) y el último, que me parece el más interesante para lo que quiero hacer: Computer Science Unplugged (http://csunplugged.org/).

Este útlimo es programa de enseñanza diseñado específicamente para nivel primaria, de tal manera que el aprendizaje se lleve a cabo mediante juegos y actividades que resulten entretenidas para los niños, sin embargo creo que también se podría usar para cualquier persona que no esté involucrada para nada en el ambiente de la computación.

Por lo pronto veré la posibilidad de usar como guía el programa de Computer Science Unplugged para impartir un curso cerca de donde vivo, espero que se pueda hacer y contarles cómo me fue.

Enseñando también se aprende.

¡Saludos!
@fferegrino :)

Codificación voraz de Huffman

La codificación Huffman es un algoritmo usado para la compresión de datos. Dicho algoritmo hace uso de una tabla de códigos para escribir un determinado símbolo, donde la tabla ha sido rellenada basándose en la probabilidad estimada de aparición de cada símbolo. A cada símbolo le corresponde un código (secuencia de 1 y 0) de longitud variable, puesto que los símbolos cuya aparición es menos frecuente reciben códigos más largos, mientras que los que aparecen más reciben códigos más cortos.

Para la ESCOM, el trabajo fue hacer la implementación voraz de dicho algoritmo, la cual tiene como variante que la comstrucción de la tabla de códigos es distinta para cada archivo, tomando solo en cuenta los símbolos contenidos en él y la cantidad de veces que aparecen.

He de decir que es de las prácticas más pesadas que he tenido en todo lo que llevo en la escuela, dentro del programa se hace uso de recursividad, operaciones a nivel de bits y estructuras de datos a más no poder:
  • Se usa una lista para para ir almacenando las frecuencias de cada caracter
  • Se usa un arreglo de árboles para generar el árbol único de códificación
  • Se usa una cola para obtener el código asignado a cada símbolo

El código, que se encuentra en el proyecto analizando-algo en GitHub, está muy comentado tratando de hacerlo lo más entendible posible. 

¡Saludos!
@fferegrino :)

Programación dinámica y la sucesión de Fibonacci

(Wikipediazo)En informática, la programación dinámica es un método para reducir el tiempo de ejecución de un algoritmo mediante la utilización de subproblemas superpuestos y subestructuras óptimas.

Decir que un problema tiene subproblemas superpuestos es decir que se usa un mismo subproblema para resolver diferentes problemas mayores. Por ejemplo, en la sucesión de Fibonacci (F3 = F1 + F2 y F4 = F2 + F3) calcular cada término supone calcular F2. Como para calcular F5 hacen falta tanto F3 como F4, una mala implementación para calcular F5 acabará calculando F2 dos o más veces.

Esto se puede evitar guardando las soluciones que ya hemos calculado. Entonces, si necesitamos resolver el mismo problema más tarde, podemos obtener la solución de la lista de soluciones calculadas y reutilizarla. Este acercamiento al problema se llama memoización (no confundir con memorización; en inglés es llamado memoization, véase en). Si estamos seguros de que no volveremos a necesitar una solución en concreto, la podemos descartar para ahorrar espacio.

Comenzando con el pseudocódigo:
FUNC Fibonacci (↓n: NATURAL): NATURAL
   VARIABLES
       tabla: ARRAY [0..n] DE NATURALES
       i: NATURAL
   INICIO
       SI n = 0 ENTONCES
           DEVOLVER 0
       SINOSI n = 1 ENTONCES
           DEVOLVER 1
       SINO
           tabla[0] := 0
           tabla[1] := 1
           PARA i = 2 HASTA n HACER
               tabla[i] := tabla[i-1] + tabla[i-2]
           FINPARA
           DEVOLVER tabla[n]
       FINSI
   FIN

Una implementación en C de este algoritmo es la siguiente (he cambiado los tipos de dato para que se puedan calcular valores más grandes):
long long fibonacciArreglo(int n) {
    long long * lista;
    if(n == 0) return 0;
    if(n == 1) return 1;
    lista = (long long *) malloc(sizeof(long long) * n);
    lista[0] = 0;
    lista[1] = 1;
    int i;
    for (i = 2; i <= n; i++) {
        lista[i] = lista[i-1] + lista[i-2];
    }
    return lista[n];
}
Como podemos ver, se reservan n espacios de memoria para almacenar todos los valores de la sucesión, aunque solamente se emplean dos de estos valores a la hora de cálcular el siguente número. Lo cual deriva en un "desperdicio" de memoria. 

Es por eso que basándome en el enunciado que está más arriba en negritas, pensé que implementar una cola sería una opción para ahorrar espacio, podemos agregar dinámicamente los nuevos valores y quitar los que ya no usaremos, de tal manera solo tendríamos en memoria los valores necesarios para calcular el siguiente número en la sucesión. El código queda como sigue:
long long fibonacciCola(int n) {
    Cola cola;
    if (n == 0) return 0;
    if (n == 1) return 1;
    creaLista(&cola);
    formar(&cola, 0);
    formar(&cola, 1);
    int i;
    for (i = 2; i <= n; i++) {
        // Quitamos el elemento menos reciente
        long long fi1 = atender(&cola);
        // Obtenemos el valor del siguiente más reciente
        long long fi2 = valorPrincipio(&cola);
        // Almacenamos el resultado en la cola
        formar(&cola, fi1 + fi2);
    }
    return valorFinal(&cola);
}
De esta forma aseguramos que para cualquier tamaño de n solo se ocupen a lo más 3 espacios de memoria.

El código está disponible en la sección de extras del proyecto analizando-algo

¡Saludos!
@fferegrino :)

Prácticas de análisis de algoritmos [ESCOM]

A lo largo del semestre, en la materia de Análisis de Algoritmos que llevo con el profesor Edgardo Franco tenemos que realizar varias prácticas. Las prácticas consisten en programar algoritmos conocidos para analizar su comportamiento, tanto en tiempo como en memoria consumida, mientras resuelven problemas de "gran" tamaño.

Muchas (si no es que todas D:) estarán hechas para C, para Linux, esto debido a la librería empleada para medir los tiempos que consume la ejecución del algoritmo. Para facilitar la compilación cada práctica cuenta con un archivo Makefile, el cual contiene todas las instrucciones para compilar y ejecutar las prácticas. Dado que tenemos que analizar los tiempos de ejecución y a veces estos pueden ser muchos, para la ejecución de cada programa redireccionamos la salida estandar para que escribiera directamente a un archivo que podemos manejar sencillamente en una hoja de cálculo. Esto se puede ver en el archivo .sh que acompaña a cada práctica.

Todas las prácticas tienen comentarios, unas más, otras menos, pero los tienen. Aún así si queda alguna duda pues no dudes en preguntar. Otra cosa importante es que estas son solo las propuestas de solución que presentamos, no las copies directamente, basate en ellas o usa porciones del código, eso se vale. El link de descarga está al final del artículo ;).

Hasta el momento hemos realizado 3 prácticas:

Práctica 1: "Pruebas a posteriori (Algoritmos de ordenamiento)"

Con base en el archivo de entrada proporcionado que tiene 200,000 números diferentes. Ordenarlo bajo los siguientes métodos de ordenamiento y comparar experimentalmente las complejidades de estos.
  • Burbuja (Bubble Sort)
  • Burbuja Simple
  • Burbuja Mejorada
  • Inserción (Insertion Sort)
  • Selección (Selection Sort )
  • Shell (Shell Sort)
  • Ordenamiento con árbol binario de busqueda (Binary Search Tree)

Práctica 2: "Análisis temporal y notación de orden (Algoritmos de busqúeda)"

Con base en el ordenamiento obtenido a partir del archivo de entrada de la práctica 01 que tiene 200,000 números diferentes. Realizar la búsqueda de elementos bajo 3 métodos de búsqueda y variantes con procesos ligeros, realizar el análisis teórico y experimental de las complejidades; así como encontrar las cotas de los algoritmos.
  • Búsqueda lineal o secuencial (No recursiva)
  • Búsqueda binaria o dicotómica (No recursiva)
  • Búsqueda en un árbol binario de búsqueda (No recursiva)
  • Modificar los tres algoritmos para trabajar con procesos ligeros (Hilos).

Práctica 3: "Divide y vencerás (Rotación de una imagen)"

Implementar el algoritmo de rotación de imágenes que emplea la técnica divide y vencerás. La imágen a girar es cuadrada, y es un .bmp de 24 bits.

Descargas:
Como desde hace tiempo, puedes seguir el proyecto en GitHub analizando-algo (recomendado)
O descargar cada una de las tres prácticas de manera individual:
Práctica 3
Práctica 2
Práctica 3


¡Saludos!
@fferegrino :)

"Mapeando" de procedimientos almacenados a clases en C#


Hace rato, mientras no tenía clase me dispuse a escribir un pequeño programita para facilitarme la vida con algo (asquerosamente tedioso) que tenía que hacer. Y es que lo que tenía que hacer hasta parece arcaíco: Se trata de hacer consultas desde una aplicación web a una base de datos mediante procedimientos almacenados, para ello hay que generar una clase asociada al procedimiento para facilitar la persistencia de los datos dentro de la aplicación.

Hay consultas enoooooooooooooooooooooormes, inclusive hay algunas de más de 20 o 30 columnas lo cual representa perder mucho tiempo creando la clase asociada, aunque a decir verdad yo no lo hago por el tiempo, sino por el aburrimiento que representa hacerlo. Acá mi propuesta de solución:

La idea que se me ocurrió fue colocarles una especie de "clave" para conocer el tipo de dato de cada columna así como el nombre que usaría para ella dentro de la aplicación. La clave elegida fue: --|tipo de dato|nombre dentro de la aplicación  dada la facilidad con la que una cadena de ese tipo es fácilmente encontrable usando expresiones regulares, para ello se requiere del siguiente patrón: --\|[a-zA-Z0-9]+\|[a-zA-Z0-9]+. Además en el programa usé una plantilla de texto T4 para generar el código, esas plantillas son útiles para generar código como en esta ocasión, el ejemplo es sencillo y fácil de entender.

Colgué el proyecto completo en GitHub para que todos pudieran descargarlo, yo pienso que le seguiré añadiendo funcionalidad conforme la vaya necesitando (hasta que me aburra de hacer otra cosa :P).

¡Saludos!
@fferegrino :)