Al finalizar esta unidad podrás

Antes de empezar

¿Programar significa escribir código?

No exactamente.

Antes de escribir una sola línea necesitamos comprender:

Y después:

¿qué sabemos?
      ↓
¿qué necesitamos conseguir?
      ↓
¿qué información es relevante?
      ↓
¿qué solución podemos construir?

La programación comienza mucho antes del teclado.

Una situación sencilla

Probablemente no.

La persona podría preguntarte:

• ¿cuánta agua?
• ¿qué tipo de café?
• ¿en qué orden?
• ¿qué utensilios?
• ¿cuándo termina?

¿Qué es un problema?

Antes de diseñar un algoritmo necesitamos comprender qué queremos resolver.

Un problema puede describirse mediante cuatro elementos:

Ejemplo: aprobar una asignatura

Situación inicial

Tenemos la calificación final de un estudiante.

Objetivo

Determinar si aprueba.

Datos

Calificación final y criterio de aprobación.

Restricción

Debe respetarse el criterio establecido.

De la realidad al modelo

Una computadora no trabaja directamente con toda la realidad.

Necesitamos construir una representación de los aspectos relevantes.

¿Por qué importa la abstracción?

Imagina un sistema para calcular el costo de un viaje.

La realidad incluye:

• color del automóvil
• marca del automóvil
• música que escucha el conductor
• distancia recorrida
• consumo de combustible
• precio del combustible.

Para calcular el costo quizá solo necesitamos:

distancia
consumo
precio del combustible

La primera gran idea

Esta idea será importante durante toda la carrera.

Programar es más que escribir código

¿Por qué aprender a programar?

Programar también es comunicar

Un algoritmo no solo debe funcionar.

También debe poder ser:

• entendido
• revisado
• explicado
• modificado
• implementado

Una idea histórica

En 1843, Ada Lovelace publicó notas sobre la Máquina Analítica de Charles Babbage que incluían un procedimiento para calcular números de Bernoulli.

Lo importante para nosotros no es memorizar la fecha.

Es observar una idea:

El Computer History Museum documenta la relación de Lovelace con la Máquina Analítica y sus notas de 1843.

La historia también muestra otra idea

La programación evolucionó buscando diferentes maneras de expresar instrucciones:

máquina
   ↓
instrucciones
   ↓
lenguajes
   ↓
programas
   ↓
abstracciones

La historia de la programación no es solo una sucesión de lenguajes.

También es la historia de cómo hacemos más manejable la expresión de soluciones computables.

Computadora

Una computadora es un sistema capaz de:

recibir información
       ↓
procesarla mediante instrucciones
       ↓
producir resultados

La computadora no determina por sí misma qué problema queremos resolver.

Necesita instrucciones que indiquen qué hacer.

Algoritmo

Un algoritmo es un procedimiento para resolver un problema mediante una secuencia de pasos que debe estar suficientemente definida para poder ejecutarse y terminar.

En esta unidad utilizaremos una formulación operativa:

La formulación recoge características clásicas estudiadas en la literatura de algoritmos y programación.

Fuente principal: Joyanes Aguilar (2020).

¿Qué características necesita un algoritmo?

No todas las listas utilizan exactamente la misma terminología, pero en la introducción clásica de algoritmos aparecen características fundamentales.

¿Y la efectividad?

Un algoritmo no puede depender de una acción imposible de ejecutar.

Cada paso debe poder realizarse mediante un procedimiento efectivo.

Por ejemplo:

No es una instrucción suficientemente definida:

"Haz lo necesario para resolver el problema."

Es mejor:

"Ordena los datos de menor a mayor."

Propiedades necesarias ≠ criterios de calidad

Esta diferencia es importante.

¿Qué hace buena una solución algorítmica?

Algoritmos en la vida cotidiana

Actividad: instrucciones literales

No son lo mismo

La cadena completa

Una distinción fundamental

Un algoritmo puede expresarse mediante:

• lenguaje natural
• pseudocódigo
• diagrama de flujo

Un programa utiliza un lenguaje de programación y está destinado a ser ejecutado por una computadora.

¿Qué es un lenguaje de programación?

Un lenguaje de programación proporciona reglas y elementos para expresar instrucciones que pueden ser procesadas por una computadora.

Podemos pensarlo como un medio de comunicación formal entre quien desarrolla un programa y la máquina.

¿Por qué existen tantos lenguajes?

Porque diferentes lenguajes ofrecen diferentes formas de expresar soluciones y fueron diseñados en distintos contextos y con diferentes objetivos.

Podemos encontrar lenguajes orientados a:

• sistemas
• aplicaciones
• ciencia
• web
• automatización
• educación
• inteligencia artificial

Un ejemplo histórico: C

Dennis Ritchie desarrolló el lenguaje C en Bell Labs.

Ken Thompson y Dennis Ritchie fueron figuras centrales en el desarrollo de Unix.

La distinción es importante:

C
↓
lenguaje de programación

Unix
↓
sistema operativo

programa
↓
implementación concreta

La ACM reconoce a Thompson y Ritchie por el desarrollo de la teoría de sistemas operativos y, específicamente, por la implementación de Unix.

¿Por qué representar un algoritmo?

Porque una solución que solo existe en nuestra cabeza:

• es difícil de revisar
• es difícil de explicar
• puede contener ambigüedades
• es difícil de implementar

Representarla permite hacer visible el razonamiento.

Tres formas de representación

En esta unidad trabajaremos con:

Lenguaje natural

Es el punto de partida más cercano a nuestra forma cotidiana de explicar procedimientos.

Ejemplo

Problema: preparar una taza de café.

1. Tomar una taza.
2. Calentar agua.
3. Colocar café en la taza.
4. Agregar el agua caliente.
5. Mezclar.
6. Servir.

Es fácil de leer.

Pero puede contener ambigüedades.

Pseudocódigo

El pseudocódigo organiza la solución de una manera más estructurada.

Algoritmo PrepararCafe

    tomar taza
    calentar agua
    colocar café
    agregar agua caliente
    mezclar
    servir

FinAlgoritmo

No pertenece a un lenguaje de programación específico.

Su objetivo es ayudarnos a expresar el algoritmo de manera clara antes de implementarlo.

Diagrama de flujo

Un diagrama de flujo utiliza símbolos gráficos para representar el procedimiento.

El valor del diagrama no está en los símbolos por sí mismos.

Está en hacer visible:

• el orden
• el flujo
• las acciones
• las decisiones cuando existen.

Una solución, diferentes representaciones

                 ALGORITMO
                     │
          ┌──────────┼──────────┐
          ↓          ↓          ↓
      Natural    Pseudocódigo  Flujo

¿Y las herramientas?

Las herramientas ayudan a construir representaciones.

Pero:

Recurso opcional: Scratch

Scratch puede utilizarse como una experiencia introductoria para observar cómo una solución algorítmica puede convertirse en una implementación visual.

ALGORITMO
    ↓
BLOQUES
    ↓
EJECUCIÓN

Su uso en esta unidad es opcional.

Razonar antes de programar

El razonamiento lógico nos permite analizar relaciones entre hechos, acciones y consecuencias.

Para construir una solución necesitamos preguntarnos:

¿Qué sabemos?
      ↓
¿Qué queremos conseguir?
      ↓
¿Qué relaciones existen?
      ↓
¿Qué debe ocurrir primero?
      ↓
¿Qué ocurre después?

Tres elementos básicos

Una forma de apoyar el razonamiento

El pensamiento computacional puede ayudarnos a abordar problemas de manera sistemática.

En esta unidad utilizaremos cuatro ideas:

Adaptación didáctica para esta unidad a partir del marco de pensamiento computacional de Wing (2006).

Descomposición

Problema: organizar un viaje de fin de semana.

En lugar de tratarlo como una sola tarea:

ORGANIZAR VIAJE
      ↓
transporte
alojamiento
alimentación
actividades
presupuesto

Reconocimiento de patrones

Supongamos que necesitamos organizar tres viajes.

Podemos observar que todos requieren:

destino
transporte
presupuesto
fecha

Abstracción

No todos los detalles tienen la misma importancia.

Para calcular el costo de un viaje:

importa:

• distancia
• consumo
• precio

puede no importar:

• color del automóvil
• música
• marca del asiento.

Diseñar el algoritmo

Después de comprender, descomponer y abstraer:

PROBLEMA
   ↓
PARTES
   ↓
PATRONES
   ↓
INFORMACIÓN RELEVANTE
   ↓
SOLUCIÓN
   ↓
ALGORITMO

Ejemplo integrador

¿Aprueba el estudiante?

Situación

Queremos determinar automáticamente si una persona aprueba una asignatura.

Construimos la solución

Primero preguntamos:

¿Qué información necesitamos?

La calificación.

¿Qué regla debemos aplicar?

Compararla con el criterio de aprobación.

¿Qué resultado necesitamos?

Aprobado o No aprobado.

El algoritmo en lenguaje natural

1. Obtener la calificación final.
2. Comparar la calificación con el criterio de aprobación.
3. Si cumple el criterio, indicar "Aprobado".
4. Si no lo cumple, indicar "No aprobado".

Observa que todavía no hemos escrito código.

¿Qué ocurrió?

PROBLEMA
   ↓
¿Qué queremos resolver?
   ↓
MODELO
   ↓
¿Qué información importa?
   ↓
SOLUCIÓN
   ↓
¿Qué estrategia utilizamos?
   ↓
ALGORITMO
   ↓
¿Cómo expresamos los pasos?

Esta cadena es una de las ideas centrales de la unidad.

Otro ejemplo: par o impar

Problema

Determinar si un número es par o impar.

Solución

Un número entero es par cuando al dividirlo entre 2 el residuo es cero.

Algoritmo

1. Obtener un número.
2. Dividirlo entre 2.
3. Obtener el residuo.
4. Si el residuo es cero, indicar "Par".
5. Si el residuo no es cero, indicar "Impar".

Comprobar antes de implementar

Una solución no debería aceptarse simplemente porque "parece correcta".

Podemos probarla con ejemplos.

Los casos límite

Los ejemplos también deben ayudarnos a pensar en situaciones que podrían revelar un error.

Para el problema de aprobación:

5 → No aprobado
6 → ¿?
7 → Aprobado

El valor 6 es importante porque está exactamente en el límite establecido.

Actividad de cierre

Programar no comienza con código

Y continúa:

PROBLEMA
   ↓
COMPRENSIÓN
   ↓
ABSTRACCIÓN
   ↓
MODELO
   ↓
SOLUCIÓN
   ↓
ALGORITMO
   ↓
REPRESENTACIÓN
   ↓
IMPLEMENTACIÓN
   ↓
PROGRAMA
   ↓
EJECUCIÓN

En una sola frase

Lo que ahora puedes explicar

Al terminar la unidad deberías poder responder:

Y también deberías poder hacerlo

Problema
   ↓
Analizar
   ↓
Abstraer
   ↓
Diseñar solución
   ↓
Escribir algoritmo
   ↓
Representarlo
   ↓
Comprobarlo

Lo que sigue

En la siguiente unidad comenzaremos a trabajar con elementos que permiten construir algoritmos de manera más precisa:

Bibliografía principal

Cairo Battistutti, O. (2015).

Metodología de la programación: algoritmos, diagramas de flujo y programas (3.ª ed.).

Computec.

Uso en U1: algoritmos, representación, pseudocódigo y diagramas de flujo.

Kernighan, B. W., & Ritchie, D. M. (1991).

El lenguaje de programación C (2.ª ed.).

Prentice-Hall Hispanoamericana.

Uso en U1: contexto de lenguajes y programas.

Referencias académicas complementarias

Knuth, D. E. (1997).

The Art of Computer Programming, Volume 1: Fundamental Algorithms (3rd ed.).

Addison-Wesley.

Wing, J. M. (2006).

Computational Thinking.

Communications of the ACM, 49(3), 33–35.

https://doi.org/10.1145/1118178.1118215

Las referencias de Wirth, Knuth y Cormen se utilizan como fuentes complementarias de profundización. No sustituyen la bibliografía oficial de la asignatura.

Fuentes históricas y recursos

Computer History Museum.

Material histórico sobre Ada Lovelace y la Máquina Analítica.

ACM.

Información histórica sobre Dennis Ritchie y Ken Thompson.

Scratch Foundation.

Scratch. Recurso opcional de programación visual.

Las fuentes digitales se utilizan para contextualización histórica o apoyo didáctico. No sustituyen la bibliografía académica principal.

Para profundizar

Para recordar

No necesitas comenzar por el código.

Empieza por el problema.

Compréndelo.

Abstráelo.

Diseña una solución.

Exprésala como algoritmo.

Comprueba que funciona.

Después, prográmala.