Anna University, Chennai

India · R2021

Anna University, Chennai

31 prácticas de laboratorio para el temario de Anna University.

El B.E. CSE de Anna University según la normativa Regulations 2021, desde la programación en Python y C hasta los laboratorios de estructuras de datos y POO. Cada práctica está guiada paso a paso, se compila y se comprueba con una cadena de herramientas real en tu propio equipo: el modelo revisa tu código después, no decide si has aprobado.

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Actualizado

Semestre a semestre

Programa: B.E. Computer Science and Engineering. Plan: Regulations 2021. Abre una asignatura para ver sus unidades prácticas y la práctica de laboratorio que GroutCode incluye para cada una.

  1. Semestre 1

    2 asignaturas6 prácticasPython
    • GE3151Python

      Problem Solving and Python Programming

      5

      prácticas

      • Algorithmic problem solving: minimum, card insertion, number guessing and Towers of Hanoi
      • Values, types and expressions: swapping, circulating, distances and roots
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      1. 1Algorithmic problem solving: minimum, card insertion, number guessing and Towers of HanoiUnidad I · Computational Thinking and Problem Solving
      2. 2Values, types and expressions: swapping, circulating, distances and rootsUnidad II · Data Types, Expressions, Statements
      3. 3Control flow, fruitful functions and strings: grades, square roots, GCD, searchingUnidad III · Control Flow, Functions, Strings
      4. 4Lists, tuples and dictionaries: sorting, histograms, a marks statement and a retail billUnidad IV · Lists, Tuples, Dictionaries
      5. 5Files, exceptions and command-line arguments: word count, file copy and input validationUnidad V · Files, Modules, Packages
    • GE3171Python

      Problem Solving and Python Programming Laboratory

      1

      práctica

      • Python lab exercises: billing, series, patterns, collections, strings, files and exceptions
      Ver las unidades
      1. 1Python lab exercises: billing, series, patterns, collections, strings, files and exceptionsUnidad LAB · Problem Solving and Python Programming Laboratory

  2. Semestre 2

    2 asignaturas6 prácticasC
    • CS3251C

      Programming in C

      5

      prácticas

      • C basics: expressions, operators, decisions, switch with enums, and loops
      • Arrays and strings in C: matrices, string operations, selection sort and searching
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      1. 1C basics: expressions, operators, decisions, switch with enums, and loopsUnidad I · Basics of C Programming
      2. 2Arrays and strings in C: matrices, string operations, selection sort and searchingUnidad II · Arrays and Strings
      3. 3Functions and pointers in C: recursion, pass by reference, pointer arithmetic and arrays of pointersUnidad III · Functions and Pointers
      4. 4Structures and unions in C: student records, a singly linked list, and storage classesUnidad IV · Structures and Union
      5. 5A student records file — sequential text, random-access binary and argvUnidad V · File Processing
    • CS3271C

      Programming in C Laboratory

      1

      práctica

      • C lab record — twelve experiments from switch to files
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      1. 1C lab record — twelve experiments from switch to filesUnidad LAB · Programming in C Laboratory

  3. Semestre 3

    4 asignaturas11 prácticasCJava
    • CS3301C

      Data Structures

      5

      prácticas

      • The List ADT — arrays, singly, doubly and circular lists, polynomials and radix sort
      • Stacks and queues — expression parsing, recursion removal, scheduling
      Ver las 5 prácticas
      1. 1The List ADT — arrays, singly, doubly and circular lists, polynomials and radix sortUnidad I · Lists
      2. 2Stacks and queues — expression parsing, recursion removal, schedulingUnidad II · Stacks and Queues
      3. 3Trees — BST, traversals, expression trees, AVL rotations and a binary heapUnidad III · Trees
      4. 4Graph algorithms on an adjacency matrix — traversal, ordering, shortest paths and spanning treesUnidad IV · Multiway Search Trees and Graphs
      5. 5Searching, sorting and hashing — five sorts, two searches and a hash table that rehashes itselfUnidad V · Searching, Sorting and Hashing Techniques
    • CS3311C

      Data Structures Laboratory

      1

      práctica

      • The data structures lab in C: stacks and queues to AVL trees, Dijkstra and hashing
      Ver las unidades
      1. 1The data structures lab in C: stacks and queues to AVL trees, Dijkstra and hashingUnidad LAB · Data Structures Laboratory
    • CS3381Java

      Object Oriented Programming Laboratory

      1

      práctica

      • The OOP lab in Java: searches, stack and queue classes, payroll, shapes, exceptions, threads and files
      Ver las unidades
      1. 1The OOP lab in Java: searches, stack and queue classes, payroll, shapes, exceptions, threads and filesUnidad LAB · Object Oriented Programming Laboratory
    • CS3391Java

      Object Oriented Programming

      4

      prácticas

      • Grades, fractions and bank accounts — Java fundamentals, classes and static members
      • A library catalogue — overloading, inheritance, abstract classes, interfaces and nested classes
      Ver las 4 prácticas
      1. 1Grades, fractions and bank accounts — Java fundamentals, classes and static membersUnidad I · Introduction to OOP and Java
      2. 2A library catalogue — overloading, inheritance, abstract classes, interfaces and nested classesUnidad II · Inheritance, Packages and Interfaces
      3. 3Exceptions, wrappers and threads — from try/catch to a producer-consumer bufferUnidad III · Exception Handling and Multithreading
      4. 4Strings, generic classes and file I/O in Java: from reverseWords to a word-frequency readerUnidad IV · I/O, Generics, String Handling
      5. 5JavaFX Event Handling, Controls and Components

  4. Semestre 4

    3 asignaturas8 prácticasPythonCSQL
    • CS3401Python

      Algorithms

      6

      prácticas

      • Measuring searches, string matchers and sorts: linear to KMP and heap sort
      • Graph algorithms toolkit: traversal, connectivity, MST, shortest paths, flow and matching
      Ver las 6 prácticas
      1. 1Measuring searches, string matchers and sorts: linear to KMP and heap sortUnidad I · Introduction
      2. 2Graph algorithms toolkit: traversal, connectivity, MST, shortest paths, flow and matchingUnidad II · Graph Algorithms
      3. 3Design techniques: divide and conquer, dynamic programming and greedy algorithmsUnidad III · Algorithm Design Techniques
      4. 4State space search: backtracking and branch-and-bound solversUnidad IV · State Space Search Algorithms
      5. 5Intractability in practice: SAT reductions, approximation and randomized algorithmsUnidad V · NP-Complete and Approximation Algorithm
      6. 6CS3401 Algorithms lab: the fifteen practical exercisesUnidad LAB · Practical Exercises
    • CS3461C

      Operating Systems Laboratory

      1

      práctica

      • OS lab in C: CPU schedulers, Banker's algorithm, paging, page replacement, file allocation and disk scheduling
      Ver las unidades
      1. 1OS lab in C: CPU schedulers, Banker's algorithm, paging, page replacement, file allocation and disk schedulingUnidad LAB · Operating Systems Laboratory
    • CS3481SQL

      Database Management Systems Laboratory

      1

      práctica

      • DBMS lab in SQLite: constraints, joins, subqueries, transactions, triggers, views, JSON documents and an EMI batch
      Ver las unidades
      1. 1DBMS lab in SQLite: constraints, joins, subqueries, transactions, triggers, views, JSON documents and an EMI batchUnidad LAB · Database Management Systems Laboratory

El temario completo de 71 asignaturas está transcrito en la aplicación, incluidas las asignaturas teóricas. Las prácticas están elaboradas siguiendo los códigos de asignatura que tienen trabajo de laboratorio, y la lista crece con cada versión.

GroutCode no está afiliado a Anna University, Chennai ni cuenta con su respaldo. Los códigos y nombres de las asignaturas se han transcrito de los documentos del plan publicados por la institución.

Cómo se hace una práctica

Los mismos cinco pasos en todas las prácticas y en todos los lenguajes.

  1. 1

    Elige tu temario

    Selecciona tu universidad o consejería y el semestre o curso en el que estás. La lista de asignaturas es el plan oficial transcrito, no una aproximación.

  2. 2

    Abre una práctica

    Cada práctica está guiada paso a paso para una asignatura concreta, con un archivo inicial que editas tú y un archivo de pruebas que no debes tocar.

  3. 3

    Escribe tú el código

    El archivo inicial trae las firmas y los TODO. Tú los implementas en el editor, en el lenguaje que se usa realmente en tu asignatura.

  4. 4

    Ejecuta las comprobaciones

    La cadena de herramientas compila y ejecuta las pruebas: entre 8 y 15 a lo largo de la práctica, una por paso, para que descubras qué cambio ha roto qué.

  5. 5

    Recibe la revisión

    Cuando las pruebas pasan, el modelo lee tu implementación y te dice con qué entrada se rompe. Nunca es él quien dicta el aprobado o el suspenso.

Por qué corrige el compilador y no el modelo

La forma obvia de construir una herramienta de laboratorio con IA es dejar que el modelo lea el código del estudiante y diga si es correcto. Es también la forma de acabar con una herramienta en la que nadie puede confiar. Un modelo te dirá que tu código funciona cuando el compilador dice lo contrario, y te suspenderá por un estilo que resulta que no le gusta.

Por eso los dos trabajos están separados:

  • El modelo diseña la práctica, escribe el archivo inicial y las pruebas y, una vez que las pruebas pasan, lee lo que has escrito de verdad y te dice con qué entrada se rompe.
  • La cadena de herramientas decide si compila y si cada paso pasa. Ese veredicto no se negocia y el modelo nunca lo emite.

Y por qué pasos en lugar de una única tarea grande

Una práctica de 40 a 60 minutos con un solo Run al final le da a alguien que empieza un bit de información por hora, y llega cuando ya ha tomado todas las decisiones. Aquí cada práctica tiene entre 8 y 15 pasos, cada uno con su propia instrucción y su propia comprobación, para que descubras qué cambio ha roto qué mientras todavía recuerdas haberlo hecho.

Preguntas frecuentes

¿GroutCode cubre el plan R2021 de Anna University?

Sí. GroutCode incluye el plan R2021 de Anna University transcrito para B.E. Computer Science and Engineering —71 asignaturas— con 31 prácticas de laboratorio elaboradas y asociadas a códigos de asignatura concretos. El temario se transcribió a partir de los documentos oficiales, y en la aplicación queda registrada la fuente y la suma de verificación de cada uno.

¿Qué lenguajes se usan en las prácticas de Anna University?

C (13 prácticas), Python (12 prácticas), Java (5 prácticas), SQL (1 prácticas). El lenguaje se fija por código de asignatura en lugar de deducirlo del título, porque la misma materia se imparte en lenguajes distintos según la institución.

¿La IA me hace la práctica directamente?

No. El archivo inicial trae las firmas y los TODO; los implementas tú. Es la cadena de herramientas, y no el modelo, la que decide si tu código compila y si cada paso pasa, de modo que la IA no puede decirte que tu código funciona cuando el compilador opina lo contrario. Lo que sí hace después es leer tu implementación y señalarte la entrada con la que se rompe.

¿Las prácticas funcionan sin conexión?

Las prácticas, el temario y el ejecutor de pruebas van incluidos en la aplicación y se ejecutan en local, así que el ciclo de compilar y comprobar funciona sin conexión. El paso final de revisión usa un modelo, que puede ser local o en la nube con tu propia clave.

¿Qué necesito tener instalado?

GroutCode detecta qué cadenas de herramientas hay en tu equipo y te indica qué falta y cómo solucionarlo. Necesitas el compilador o intérprete del lenguaje que use tu asignatura: un compilador de C, un JDK, Python, Node o SQLite.

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