El modelo propuesto para realizar algoritmos trata de mostrar, de una manera simple, el proceso que se debe seguir para ayudar a solucionar problemas que ameritan un análisis profundo y un pensamiento flexible y estructurado para su solución. Esto no significa que todos los problemas se resolverán con el mismo algoritmo, pero nos da cabida a una oportunidad de analizarlo de forma tal que, si se puede emplear de manera correcta y sobre todo comprendemos qué actividades lo componen, podremos obtener soluciones que resulten en algoritmos eficientes y que realmente resuelvan el problema en cuestión.
Modelo para realizar algoritmos (programas)
La definición de necesidades es comprender el problema e identificar lo que necesitamos, comúnmente llamados requerimientos, además de tener presente cuáles son los recursos que poseemos y que podemos utilizar. Como recursos se puede entender que se trata de aquellos elementos con los que disponemos o inclusive carecemos para realizar alguna tarea; estos pueden ser económicos, recursos humanos, hasta hardware o software e incluso capacitación.
Analizar (dividir)
Se puede realizar un diagrama de bloques, como el presentado en la imagen siguiente, para identificar entradas, salidas y expresiones matemáticas y/o procesos. Si el problema es demasiado complejo, será necesario dividir el problema en pequeños problemas para abordar cada uno y después conjuntarlos. A esto se le conoce como modularidad.
Diagrama de bloques
Diseño
En el diseño se debe realizar el algoritmo, empleando la herramienta gráfica, que es el diagrama de flujo; posteriormente se podrá obtener el pseudocódigo; para ello, se debe considerar que las estructuras de control se deben visualizar en su totalidad para determinar si es una condicional o una iterativa.
En el siguiente esquema se muestra un ejemplo de una porción de un diagrama de flujo y su equivalente en pseudocódigo.
Diagrama de flujo Si Entonces
Pruebas
Para saber que la solución propuesta mediante los algoritmos es correcta, se deben hacer pruebas del diagrama de flujo y del pseudocódigo, las veces que sean necesarias, hasta asegurar que son correctos.
Tabla para realizar pruebas
Entrada X |
Proceso X2 |
Salida R |
Valor esperado |
V/F |
3 |
32 |
9 |
9 |
V |
5 |
52 |
25 |
25 |
V |
Salida R = Valor esperado; V
Salida R = Valor esperado; F
Si Salida R es igual a Valor esperado y se repite en varios casos diferentes, entonces podemos decir que el algoritmo realmente resuelve el problema en cuestión.
Nota: Todos los casos de prueba deben ser verdaderos (V) para decir que el algoritmo funciona. En caso de existir uno o más falsos (F), se debe analizar el algoritmo para identificar el error y corregir.
Codificación
Cuando el algoritmo ha sido probado y son satisfactorios los resultado de las pruebas, es momento de construir un programa, para lo cual se retoma el pseudocódigo y se mapea a un lenguaje de programación; en este caso, lenguaje C.
El modelo se podrá repetir tantas veces hasta que el problema se encuentre resuelto y el algoritmo sea lo suficientemente preciso en relación con lo esperado. Cuando esto ocurre se trata del ciclo de vida del software.
Modelo del ciclo de vida de software
La metodología aquí explicada se puede aplicar para resolver cualquier problema que se presente en las diversas ingenierías, así como en diferentes áreas del conocimiento.
Para la ingeniería geofísica se puede emplear para resolver problemas de modelado; para la ingeniería de minas en problemas de exploración y de producción; para la ingeniería petrolera, para automatizar problemas geotérmicos e inclusive ayudar a tomar decisiones a partir de datos estadísticos; los ingenieros en electrónica, para la elaboración de algoritmos y programas de control; para los ingenieros en computación prácticamente es una de sus herramientas principales, para elaborar soluciones ordenadas y ayudar a las otras áreas de conocimiento a brindarles soluciones a la medida y poder tener una huella digital que las empodere en la toma de decisiones.
La probabilidad y estadística son parte de la formación básica de los Ingenieros. La probabilidad propone modelos para fenómenos aleatorios y la estadística ofrece métodos que permiten entender los datos a través de modelos, de tal manera que los ingenieros, al enfrentarse a diversos problemas, pueden aplicar dicho conocimiento para poder modelar el comportamiento de ciertas acciones propuestas para brindar soluciones a la sociedad.
Cuando se presenta un problema a resolver, es recomendable seguir una serie de pasos que permitan, de una manera organizada y formal, brindar una solución oportuna y efectiva, para lo cual los algoritmos son el resultado de haber llevado adecuadamente el uso del modelo propuesto.
Fuentes de información
Cairó, O. (2005). Metodología de la programación (3.ª ed.). Ciudad de México: Alfaomega.
Solorzano, J. F. (2012). Fundamentos de computación. Panorama histórico y programación. Ciudad de México: DIE-FI-UNAM.
Cómo citar
De León, J. (2019). Cómputo aplicado. Unidades de Apoyo para el Aprendizaje. CUAED/Facultad de Ingeniería-UNAM. Consultado el (fecha) de (vínculo)
