Unidad 1

SAUL MERARI SALINAS MARTINEZ

UNIDAD 1: “1. Desarrollar el proceso de solución de un

problema.”

1.1. Identificar el problema:

1) El primer paso es identificar y reconocer el problema.

Hay que encontrar donde está la desviación y esto es

complicado porque normalmente está oculto y solo

permite ver los síntomas. En esta fase hay que definir

claramente el problema: delimitarlo, cuantificarlo y no

sobreestimarlo o subestimarlo.

2) Recoger toda la información necesaria es la siguiente

actividad que debemos realizar. Han de ser siempre datos

(cuanto más concretos mejor) que resulten necesarios,

fiables y relevantes.

3) Por último se debe analizar las causas del problema,

avanzar las posibles conexiones entre ellas y elegir la que

juzguemos más probable.

En primer lugar hay que identificar el problema con

claridad, y describir los objetivos del estudio con precisión.

Aunque sea obvio, es muy importante una definición


correcta del problema real ya que todas las etapas

siguientes gravitaran sobre ello. También es de gran

utilidad para ajustar la inversión de tiempo y dinero

aplicados a la creación del modelo. El problema es un obstáculo que se interpone en el

camino, es la desviación que hay entre lo que debería ser

(lo proyectado) y lo que en realidad es. El objetivo de

solucionarlo es volver al camino que nunca se debió de

perder.

Una buena metodología implica disponer de la información

necesaria, establecer alternativas, medir los riesgos y

establecer los sistemas de control oportunos.

1.2. Análisis del problema:

El problema tiene que estar definido y comprendido claramente,

una vez comprendido el problema se debe desarrollar el

algoritmo

–Procedimiento pasó a paso de la solución del problema —


Por último para resolver el problema mediante una computadora

se necesita codificar el algoritmo en un lenguaje de

programación,

BASIC, PASCAL, CABOL, FORTRAIN, ETC.

Es decir convertir el algoritmo a programa y comprobar que el

programa soluciona verdadera mente el problema.

El propósito del análisis del problema sirve al programador para

llegar a la comprensión de la naturaleza del problema.

El problema tiene que estar bien definido si se quiere llegar a

una solución satisfactoria del problema.

Para poder definir con precisión el problema se requiere que las

especificaciones de entrada y salida sean descritas con

detalle.

Estos son los requisitos más importantes.

1.3. Elaborar algoritmos de la solución del problema:

Aún cuando muchos algoritmos resulten simples al final, el

proceso para llegar a ellos puede ser muy complicado.

Existen varios enfoques, que se pueden seguir para elaborar

un algoritmo a partir de la definición del problema:

Buscar similitud con otros problemas

Utilizar ejemplos conocidos


Utilizar algoritmos genéricos conocidos

Conceptualizar actividades

Descomponer en subproblemas

Al describir un algoritmo es necesario ser lo más preciso posible,

de modo que sea sencillo implementar el procedimiento

especificado. En primera instancia, es necesario definir una

serie de operaciones básicas con las cuales se hará la

especificación. Luego, a partir de las operaciones definidas,

se procede a enumerar los pasos que componen el algoritmo.

En esta etapa se pueden emplear los componentes básicos

de control de flujo (decisión e iteración).

La principal destreza que se debe desarrollar para escribir

algoritmos consiste en poder abstraer un problema y

conceptualizarlo de modo que se pueda expresar su solución

en términos de las operaciones básicas que se definieron.

Para esto, nos apoyaremos en la descomposición en

subproblemas más simples, las cuales también requieren de

cierto grado de conceptualización.

1.4. Elaborar diagramas de flujo de la solución del problema:

Se escribe de arriba hacia abajo y de izquierda a derecha

Siempre se usan flechas verticales u horizontales, jamás


curvas

Se debe evitar cruce de flujos

En cada paso se debe expresar una acción concreta

Secuencia de flujo normal en una solución de problema

Tiene un inicio

Una lectura o entrada de datos

El proceso de datos

Una salida de información

Un final

Son la representación gráfica de la solución algorítmica de un

problema.

Para diseñarlos se utilizan determinados símbolos o figuras

que representan una acción dentro del procedimiento.

Utilizan unos símbolos normalizados, con los pasos del

algoritmo escritos en el símbolo adecuado y los símbolos

unidos con flechas, denominadas líneas de flujo, que indican

el orden en que los pasos deben ser ejecutados.

1.5. Crear Pseudocódigo de la solución del problema:


El pseudocódigo está pensado para facilitar a las personas el

entendimiento de un algoritmo, y por lo tanto puede omitir

detalles irrelevantes que son necesarios en una

implementación. Programadores diferentes suelen utilizar

convenciones distintas, que pueden estar basadas en la

sintaxis de lenguajes de programación concretos. Sin

embargo, el pseudocódigo en general es comprensible sin

necesidad de conocer o utilizar un entorno de programación

específico, y es a la vez suficientemente estructurado para

que su implementación se pueda hacer directamente a partir

de él.

El pseudocódigo es una descripción de alto nivel de un algoritmo

que emplea una mezcla de lenguaje natural con algunas

convenciones sintácticas propias de lenguajes de

programación, como asignaciones, ciclos y condicionales,

aunque no está regido por ningún estándar. Es utilizado para

describir algoritmos en libros y publicaciones científicas, y

como producto intermedio durante el desarrollo de un

algoritmo, como los diagramas de flujo, aunque presentan

una ventaja importante sobre estos, y es que los algoritmos

descritos en pseudocódigo requieren menos espacio para

representar instrucciones complejas.


1.6. Prueba de escritorio de la solución del problema:

Se denomina prueba de escritorio a la comprobación que se

hace de un algoritmo para saber si está bien hecho. Esta

prueba consiste en tomar datos específicos como entrada y

seguir la secuencia indicada en el algoritmo hasta obtener un

resultado, el análisis de estos resultados indicará si el

algoritmo está correcto o si por el contrario hay necesidad de

corregirlo o hacerle ajustes.

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