University of Mumbai

India · NEP 2020

University of Mumbai

48 prácticas de laboratorio para el temario de Mumbai University.

El B.E. en Ingeniería Informática NEP 2020 de University of Mumbai: laboratorios de programación en C, estructuras de datos, Python, algoritmos y DBMS. 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 Engineering). Plan: NEP 2020 (2024-25 onwards). Abre una asignatura para ver sus unidades prácticas y la práctica de laboratorio que GroutCode incluye para cada una.

  1. Semestre 1

    1 asignatura7 prácticasC
    • VSEC102C

      C Programming

      7

      prácticas

      • Keywords, operators and formatted I/O in C
      • Decisions and loops in C — from grade ladders to goto
      Ver las 7 prácticas
      1. 1Keywords, operators and formatted I/O in CUnidad 1 · Fundamentals of C-Programming
      2. 2Decisions and loops in C — from grade ladders to gotoUnidad 2 · Control Structures
      3. 3Functions, recursion and storage classes in CUnidad 3 · Functions and Parameter
      4. 4Arrays, strings and Student records in CUnidad 4 · Arrays, String, Structure
      5. 5Pointers in C — from swap to a linked listUnidad 5 · Pointer
      6. 6File handling in C — text processing and a binary student databaseUnidad 6 · Files
      7. 7C Programming lab — from factorials to a linked list and a student fileUnidad LAB · Suggested List of Experiments

  2. Semestre 2

    3 asignaturas13 prácticasCPython
    • PCC2011C

      Data Structure

      6

      prácticas

      • A List ADT on a growing array — every operation on a data structure
      • Array stacks, a shared two-stack array and expression evaluators
      Ver las 6 prácticas
      1. 1A List ADT on a growing array — every operation on a data structureUnidad I · Introduction
      2. 2Array stacks, a shared two-stack array and expression evaluatorsUnidad II · Stack
      3. 3Five queues on arrays — linear, circular, priority, deque and multi-levelUnidad III · Queue
      4. 4Linked lists in C — singly, doubly, circular, and the stack and queue built on themUnidad IV · Linked List
      5. 5Binary search trees in C — insert, search, four traversals, delete and tree shapesUnidad V · Tree
      6. 6Stacks and trees at work — parentheses, infix/postfix/prefix, expression trees and Huffman codesUnidad VI · Applications of Data Structures
    • PCL2011C

      Data Structure Lab

      1

      práctica

      • Data Structure Lab — arrays, stacks, queues, lists and BSTs in C
      Ver las unidades
      1. 1Data Structure Lab — arrays, stacks, queues, lists and BSTs in CUnidad LAB · List of Experiments (all practicals in C)
    • VSEC202Python

      Python Programming

      6

      prácticas

      • Python fundamentals for C programmers — types, operators, formatting and the four built-in collections
      • Control flow and functions in Python — number analysers, patterns and a guessing game
      Ver las 6 prácticas
      1. 1Python fundamentals for C programmers — types, operators, formatting and the four built-in collectionsUnidad 1 · Introduction to Python
      2. 2Control flow and functions in Python — number analysers, patterns and a guessing gameUnidad 2 · Control Flow and Functions
      3. 3Files, exceptions, packages and debugging — a word extractor, a city sorter and a fault-tolerant bank ledgerUnidad 3 · File Handling, Packaging, and Debugging
      4. 4Object-oriented Python — a vehicle rental system with single, multilevel and multiple inheritanceUnidad 4 · Object-Oriented Programming (OOP) in Python
      5. 5Regular expressions in Python — validators, extractors and the logic behind an admission formUnidad 5 · Advanced Python Concepts
      6. 6Python Libraries
      7. 7Python lab experiments — from greetings and set operations to custom exceptions, a rental fleet and regex validatorsUnidad LAB · List of Experiments

  3. Semestre 3

    2 asignaturas7 prácticasC
    • 2113113C

      Analysis of Algorithm

      6

      prácticas

      • Selection sort, insertion sort and the Master method — measured, not memorised
      • Divide and conquer — max-min, merge sort, quick sort and binary search
      Ver las 6 prácticas
      1. 1Selection sort, insertion sort and the Master method — measured, not memorisedUnidad I · Introduction
      2. 2Divide and conquer — max-min, merge sort, quick sort and binary searchUnidad II · Divide and Conquer Approach
      3. 3The greedy method — knapsack, Dijkstra, Prim and KruskalUnidad III · Greedy Method Approach
      4. 4Dynamic programming — multistage graphs, Floyd-Warshall, 0/1 knapsack, TSP and LCSUnidad IV · Dynamic Programming Approach
      5. 5Backtracking and branch and bound — N-queens to the 15-puzzleUnidad V · Backtracking and Branch and bound
      6. 6String matching — naive, Rabin-Karp and Knuth-Morris-PrattUnidad VI · String Matching Algorithms
    • 2113115C

      Analysis of Algorithm Lab

      1

      práctica

      • Analysis of Algorithms Lab — thirteen experiments in C
      Ver las unidades
      1. 1Analysis of Algorithms Lab — thirteen experiments in CUnidad LAB · Suggested list of Experiments

  4. Semestre 4

    4 asignaturas14 prácticasSQLC
    • 2114112SQL

      Database Management System

      6

      prácticas

      • From ER diagram to tables — a college database in SQLite
      • Relational algebra in SQL — selection to division
      Ver las 6 prácticas
      1. 1From ER diagram to tables — a college database in SQLiteUnidad I · Introduction to Database and Data Modeling
      2. 2Relational algebra in SQL — selection to divisionUnidad II · Relational Model and Relational Algebra
      3. 3A college registrar database in SQL: constraints, views and triggersUnidad III · Structured Query Language (SQL)
      4. 4Normalising a registrar spreadsheet from 1NF to 4NF in SQLUnidad IV · Database Normalization
      5. 5Transactions in SQL: savepoints, serializability tests, 2PL, log recovery and deadlocksUnidad V · Transaction Management and Concurrency Control
      6. 6Modern databases in SQL: documents, key-value, sharding, replication, objects and cloud billingUnidad VI · Introduction to Modern databases
    • 2114113C

      Operating System

      6

      prácticas

      • Operating system fundamentals in C: system calls, dual mode, boot, multiprogramming and real time
      • A CPU scheduler simulator — FCFS, SJF, priority, SRTF and round robin
      Ver las 6 prácticas
      1. 1Operating system fundamentals in C: system calls, dual mode, boot, multiprogramming and real timeUnidad I · Fundamentals of Operating System
      2. 2A CPU scheduler simulator — FCFS, SJF, priority, SRTF and round robinUnidad II · Process Management
      3. 3Races, semaphores and the banker's algorithm — synchronization and deadlock in codeUnidad III · Process Synchronization and Deadlock Management
      4. 4Allocation, paging and page replacement — a memory manager in CUnidad IV · Memory Management
      5. 5Disk scheduling and file allocation — FCFS to C-LOOK, FAT chains and inodesUnidad V · File and IO Management
      6. 6Real-time, distributed, mobile and cloud OS — the algorithms behind special-purpose systemsUnidad VI · Special-purpose Operating Systems
    • 2114114SQL

      Database Management System Lab

      1

      práctica

      • College database in SQLite: DDL, queries, joins, a stored-procedure view, triggers and a locked seat booking
      Ver las unidades
      1. 1College database in SQLite: DDL, queries, joins, a stored-procedure view, triggers and a locked seat bookingUnidad LAB · Suggested List of experiments
    • 2114115C

      Operating System Lab

      1

      práctica

      • Operating system mechanisms in C: schedulers, Banker's algorithm, memory placement, paging, disk scheduling and a semaph
      Ver las unidades
      1. 1Operating system mechanisms in C: schedulers, Banker's algorithm, memory placement, paging, disk scheduling and a semaphUnidad LAB · Suggested List of Experiments

  5. Semestre 6

    2 asignaturas7 prácticasPython
    • 2116112Python

      System Programming & Compiler Construction

      6

      prácticas

      • A hypothetical machine and its language processor: encode, decode, execute, analyse and translate
      • Two-pass assembler with literal pools, and a two-pass macro processor with keyword parameters
      Ver las 6 prácticas
      1. 1A hypothetical machine and its language processor: encode, decode, execute, analyse and translateUnidad I · Introduction to System Software
      2. 2Two-pass assembler with literal pools, and a two-pass macro processor with keyword parametersUnidad II · Assembler and Macro Processor
      3. 3Loaders and linkers: absolute, relocating and direct linking loaders, and lazy dynamic linkingUnidad III · Loader and Linker
      4. 4A compiler front end in Python — tokenizer, DFAs, FIRST/FOLLOW, LL(1) and LR(0)Unidad IV · Introduction to Compiler & Lexical Analysis
      5. 5Syntax-directed translation in Python — parse trees, scoped symbol tables, type checking and three-address codeUnidad V · Syntax and Semantic Analysis
      6. 6An optimizer and code generator in Python — folding, propagation, DAGs, peephole and Sethi-UllmanUnidad VI · Code Optimization and Code Generation
    • 2116120Python

      System Programming & Compiler Construction Lab

      1

      práctica

      • System programming lab in Python — two-pass assembler, nested macro processor and linking loader
      Ver las unidades
      1. 1System programming lab in Python — two-pass assembler, nested macro processor and linking loaderUnidad LAB · Suggested List of Experiments

El temario completo de 43 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 University of Mumbai 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 NEP 2020 de Mumbai University?

Sí. GroutCode incluye el plan NEP 2020 de Mumbai University transcrito para B.E. (Computer Engineering) —43 asignaturas— con 48 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 Mumbai University?

C (28 prácticas), Python (13 prácticas), SQL (7 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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