Você deve projetar um algoritmo para atribuir horários de aulas em uma escola. As variáveis principais são…

Questão

Você deve projetar um algoritmo para atribuir horários de aulas em uma escola. As variáveis principais são turma, professor, sala e horário. Use decomposição: divida o problema em subproblemas, descreva cada subproblema e apresente pseudocódigo para as partes principais.

✍️ Questão dissertativa: veja abaixo a resposta esperada e a explicação.

Resposta esperada

Proposta de decomposição e solução modelo: 1) Coleta de dados (entrada): funções para ler listas de turmas, professores, salas e restrições. Pseudocódigo: Função LerDados(): turmas ? lerTabela('turmas') profs ? lerTabela('professores') salas ? lerTabela('salas') restrições ? lerTabela('restricoes') retornar (turmas, profs, salas, restrições) 2) Geração de combinações iniciais (processamento): criar combinações possíveis de (turma, horário, sala, professor). Pseudocódigo: Função GerarCombinações(turmas, profs, salas, horarios): combinações ? listaVazia() para cada turma em turmas: para cada horário em horarios: para cada sala em salas: combinações.adicionar((turma, horário, sala)) retornar combinações 3) Validação de restrições (processamento): verificar conflito de professor/ sala e critérios específicos. Pseudocódigo: Função Validar(combinação, restrições, atribuiçõesAtuais): se professorDa(combinação) tem conflito em atribuiçõesAtuais então retornar falso se salaDa(combinação) não atende requisitos da turma então retornar falso se combinação viola restrições então retornar falso retornar verdadeiro 4) Otimização e seleção (processamento/decisão): escolher combinações válidas que maximizem critérios (distribuição justa, minimizar trocas). Pseudocódigo: Função Otimizar(combinaçõesValidas): ordenar combinaçõesValidas por prioridade (ex.: menor conflito, preferência de professor) retornar combinaçõesValidas 5) Atribuição e saída (integração): aplicar as combinações escolhidas e salvar o horário final. Pseudocódigo: Função AtribuirEGravar(combinaçõesOrdenadas): horáriosFinal ? mapaVazio() para cada combinação em combinaçõesOrdenadas: se Validar(combinação, restrições, horáriosFinal) então horáriosFinal.adicionar(combinação) gravar('horarios.csv', horáriosFinal) retornar horáriosFinal Comentários: cada subproblema pode ser testado isoladamente (LerDados, GerarCombinações, Validar, Otimizar, AtribuirEGravar). Essa decomposição permite alterar a estratégia de otimização sem tocar na leitura de dados ou na validação, facilitando manutenção e testes unitários.

Explicação

A decomposição proposta permite abordar o problema de forma estruturada, facilitando o entendimento e a implementação de cada parte do algoritmo. Cada subproblema é claramente definido e pode ser testado de forma independente, o que melhora a manutenibilidade do código. Além disso, a abordagem modular possibilita a adaptação de diferentes estratégias de otimização sem afetar outras partes do sistema.

Raio-X da questão

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