Rajiv Gandhi Proudyogiki Vishwavidyalaya, Bhopal

India · AICTE flexible curricula

Rajiv Gandhi Proudyogiki Vishwavidyalaya, Bhopal

36 prácticas de laboratorio para el temario de RGPV.

El B.Tech CSE de RGPV Bhopal con los currículos flexibles de AICTE, incluidos los laboratorios de Programming Practices en Java y Python. 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.Tech Computer Science and Engineering. Plan: AICTE Flexible Curricula (grading system). Abre una asignatura para ver sus unidades prácticas y la práctica de laboratorio que GroutCode incluye para cada una.

  1. Semestre 2

    1 asignatura3 prácticasC++
    • BT205C++

      Basic Computer Engineering

      3

      prácticas

      • Algorithms in C++: operators, loops, arrays, searching and an expression evaluator
      • Classes in C++: a Fraction type, a shape hierarchy and a growable stack
      Ver las 3 prácticas
      1. 1Algorithms in C++: operators, loops, arrays, searching and an expression evaluatorUnidad II · Algorithms, Programming Paradigms and Introduction to C++
      2. 2Classes in C++: a Fraction type, a shape hierarchy and a growable stackUnidad III · Objects, Classes and Inheritance in C++
      3. 3C++ lab: expressions, classes, overloading, inheritance, stack, queue and linked listUnidad LAB · List of Experiments

  2. Semestre 3

    2 asignaturas10 prácticasCJava
    • CS303C

      Data Structure

      5

      prácticas

      • Arrays, linked lists and a polynomial ADT in C
      • Stacks, queues and their applications in C
      Ver las 5 prácticas
      1. 1Arrays, linked lists and a polynomial ADT in CUnidad I · Introduction to Data Structures, Arrays and Linked Lists
      2. 2Stacks, queues and their applications in CUnidad II · Stacks and Queues
      3. 3Binary search trees, AVL balancing and a min-heap in CUnidad III · Trees
      4. 4Graphs in C — traversals, topological order, Kruskal, Prim and DijkstraUnidad IV · Graphs
      5. 5Seven sorts, two searches and a linear-probing hash table in CUnidad V · Sorting, Searching and Hashing
    • CS305Java

      Object Oriented Programming & Methodology

      5

      prácticas

      • From procedural functions to a Student object model, with text IO in Java
      • An encapsulated bank account in Java — state, static members, message passing and closing
      Ver las 5 prácticas
      1. 1From procedural functions to a Student object model, with text IO in JavaUnidad I · Introduction to Object Oriented Thinking & Object Oriented Programming
      2. 2An encapsulated bank account in Java — state, static members, message passing and closingUnidad II · Encapsulation and Data Abstraction
      3. 3A college department in Java — inheritance, interfaces, association and aggregationUnidad III · Relationships
      4. 4A payments checkout in Java — overloading, overriding and run-time dispatchUnidad IV · Polymorphism
      5. 5ATM and library case studies in Java — strings, exceptions, threads and collectionsUnidad V · Strings, Exception Handling, Multi-threading and Collections

  3. Semestre 4

    4 asignaturas18 prácticasCJavaPython
    • CS402C

      Analysis Design of Algorithm

      6

      prácticas

      • Binary search to Strassen — divide and conquer, measured
      • Greedy algorithms — merge patterns, Huffman, knapsack, jobs, MST and Dijkstra
      Ver las 6 prácticas
      1. 1Binary search to Strassen — divide and conquer, measuredUnidad I · Algorithm Analysis and Divide and Conquer
      2. 2Greedy algorithms — merge patterns, Huffman, knapsack, jobs, MST and DijkstraUnidad II · Greedy Strategy
      3. 3Dynamic programming — knapsack, multistage graphs, reliability design and Floyd-WarshallUnidad III · Dynamic Programming
      4. 4Backtracking and branch & bound — n-queens, graph colouring, Hamiltonian cycles and TSPUnidad IV · Backtracking and Branch & Bound
      5. 5Trees and graph traversal — BST, AVL balancing, BFS and DFSUnidad V · Trees, Graph Traversal and NP-Completeness
      6. 6ADA lab — searching, sorting, Strassen, greedy, MST, shortest paths, TSP and Hamiltonian cyclesUnidad LAB · List of Experiments
    • CS405C

      Operating Systems

      1

      práctica

      • OS lab — CPU scheduling, semaphores, page replacement, disk scheduling and the banker's algorithm
      Ver las unidades
      1. 1OS lab — CPU scheduling, semaphores, page replacement, disk scheduling and the banker's algorithmUnidad LAB · List of Experiments
    • CS406AJava

      Programming Practices (a) (Java)

      4

      prácticas

      • Java fundamentals — casting, control flow, an Account class and a Shape hierarchy
      • Linked structures, generics and the Collections Framework
      Ver las 4 prácticas
      1. 1Java fundamentals — casting, control flow, an Account class and a Shape hierarchyUnidad I · Basic Java Features
      2. 2Linked structures, generics and the Collections FrameworkUnidad II · Java Collections Framework
      3. 3Threads, monitors and URLs — from a thread's life cycle to a deadlock-free bankUnidad III · Advance Java Features
      4. 4The Java lab list as one library system — scope to multithreadingUnidad LAB · List of Programs
    • CS406CPython

      Programming Practices (c) Python

      7

      prácticas

      • Python basics — literals, strings, operators and a precedence-correct calculator
      • Python data structures — lists, tuples, dictionaries and sets at work
      Ver las 7 prácticas
      1. 1Python basics — literals, strings, operators and a precedence-correct calculatorUnidad I · Introduction
      2. 2Python data structures — lists, tuples, dictionaries and sets at workUnidad II · Data Structure
      3. 3Python control flow — decisions, loops, break, continue and passUnidad III · Control Flow
      4. 4Python OOP — a bank account hierarchy and an operator-overloading VectorUnidad IV · Object oriented programming
      5. 5Python exceptions — try, except, else, finally and your own error classesUnidad V · Exception
      6. 6Python modules and packages — building, importing and inspecting them by handUnidad VI · Modules and Packages
      7. 7A log-processing toolkit from Python's standard libraryUnidad VII · Standard Libraries

  4. Semestre 5

    3 asignaturas4 prácticasCSQLPython
    • CS501C

      Theory of Computation

      1

      práctica

      • Automata in C: DFAs, Mealy-style converters, subset construction, two PDAs and a Turing machine
      Ver las unidades
      1. 1Automata in C: DFAs, Mealy-style converters, subset construction, two PDAs and a Turing machineUnidad LAB · List of Experiments
    • CS502SQL

      Database Management Systems

      2

      prácticas

      • Relational algebra in SQL: selection to division, constraints, indexes and triggers
      • The DBMS lab list on the emp table: duplicates, alternate rows, Nth salary, savepoints and rule triggers
      Ver las unidades
      1. 1Relational algebra in SQL: selection to division, constraints, indexes and triggersUnidad II · Relational Data Models and Query Languages
      2. 2The DBMS lab list on the emp table: duplicates, alternate rows, Nth salary, savepoints and rule triggersUnidad LAB · Lab Assignments
    • CS506Python

      Python (LAB)

      1

      práctica

      • The Python lab list: GCD, Newton's root, searching, three sorts, primes, matrices and a word counter
      Ver las unidades
      1. 1The Python lab list: GCD, Newton's root, searching, three sorts, primes, matrices and a word counterUnidad LAB · List of Experiments

  5. Semestre 6

    1 asignatura1 prácticaC
    • CS602C

      Computer Networks

      1

      práctica

      • Error control, framing and routing — the CN lab programs in C
      Ver las unidades
      1. 1Error control, framing and routing — the CN lab programs in CUnidad LAB · 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 Rajiv Gandhi Proudyogiki Vishwavidyalaya, Bhopal 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 AICTE flexible curricula de RGPV?

Sí. GroutCode incluye el plan AICTE flexible curricula de RGPV transcrito para B.Tech Computer Science and Engineering —43 asignaturas— con 36 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 RGPV?

C (14 prácticas), Java (9 prácticas), Python (8 prácticas), C++ (3 prácticas), SQL (2 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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