LO DE LA PROPUESTA METODOLÓGICA La Metodología para la Algoritmia Orientada a Objetos –MAOO, es una propuesta para la abstracción inherente a la teoría de objetos, fundamento del paradigma de programación orientado a objetos y a eventos, con el fin de aplicarla a la lógica de programación. La aplicación de la metodología implica el uso de los diagramas N–S para escritura de algoritmos y del UML para la representación de objetos implícitos en una solución algorítmica, como objetos, clases y herencias, esencialmente. Los diagramas N – S son claros e impactantes a nivel visual. La metodología es por completo independiente de dichos diagramas, porque si se escogiera para la exposición de éste trabajo el pseudocódigo o el diagrama de flujo, la esencia de la metodología permanecería intacta. UML es un lenguaje de reciente aparición en el mercado; es ya un estándar de la industria del software y de toda aquella que requiera la construcción de modelos como condición previa para el diseño y posterior construcción de prototipos. Este lenguaje fue aceptado en 1997 por el Object Management Group (OMG), como un estándar para modelado de sistemas. La Metodología para la Algoritmia Orientada a Objetos pretende aportar elementos teóricos que permitan a los desarrolladores de software plantear algoritmos con estructuras de almacenamiento más complejas que las variables, como son los objetos (compuestos por datos y operaciones sobre ellos). La inclusión de objetos en un algoritmo, implicará también el uso de sus conceptos relacionados: clase, herencia, polimorfismo y ocultamiento de datos, entre otros. Algoritmos así concebidos evitarán cambios inadecuados de paradigma, cuando se llegue a programar con lenguajes visuales como Visual Basic (orientados a eventos sobre objetos), lenguajes híbridos como C++ (soportan los paradigmas imperativo y objetual) y puros orientados a objetos como Java. 5.1. ELEMENTOS DE LA METODOLOGÍA PARA LA ALGORITMIA ORIENTADA A OBJETOS La metodología incluye una serie de pasos que garantizan un producto final –algoritmo– con las siguientes características: Finito: todo algoritmo consta de una cabecera, un cuerpo y un pié o base que inducen a su finalización. Sin embargo, aunque contenga estos elementos, un algoritmo puede incurrir en un ciclo infinito que impida la terminación de la tarea para la cual fue destinado. Por tanto, la finitud de un algoritmo se garantiza si en un momento específico del tiempo termina su proceso de ejecución. Cuando el algoritmo forma parte de las operaciones de una clase –o sea, es un método–, la cabecera constará de un tipo de dato de retorno, el nombre de la clase a la cual se asocia el método, el operador :: –denominado en C++ “operador de resolución de ámbito”–, el nombre de la clase a la cual se asocia el método, y entre paréntesis una lista de nombres de argumento separados por comas. La cabecera de un algoritmo principal constará sólo de la palabra “Inicio”. El tipo de dato de retorno será uno de los siguientes: entero, flotante, carácter, cadena, booleano, clase y sin valor; este último tipo –conocido en lenguajes de programación como C, C ++, Java y Perl como void–, se utiliza para dar a entender que el algoritmo no retorna valor alguno. El tipo de datos clase es un tipo abstracto de datos definido por el analista, equivalente a otra clase que como tal, incluye sus propios miembros dato y operaciones. El pié del método constará tan solo de la sentencia retorne, con un valor opcional de retorno encerrado entre paréntesis. El cuerpo es el conjunto de instrucciones ejecutables del algoritmo. Esquemáticamente: tipo_de_retorno [nombreClase ::] nombreMétodo([parámetros]) //cuerpo del subalgoritmo ométodo retorne[(valor)] Los corchetes no forman parte integral del esquema; se utilizan para indicar que su contenido es opcional. Ahora, si el algoritmo no está asociado a las operaciones de una clase, es decir, constituye un algoritmo principal, su esquema general es el siguiente: Inicio // Cuerpo del algoritmo Fin Claro: las instruciones de un algoritmo no admiten ambigüedad, deben ser claras y precisas. Formal: el algoritmo debe utilizar, en la medida de lo posible, modelos matemáticos, ecuaciones, álgebra de Boole, etc., que ayuden a culminar la tarea para la cual está destinado. Eficaz: las instrucciones del algoritmo deben consumir el menor tiempo de máquina posible, sin menoscabo del objetivo del mismo. Esto equivale a decir que el contador de frecuencias y el orden de magnitud del algoritmo deben ser los ideales. Compacto: todo algoritmo debe ser construido a partir de tres estructuras básicas: secuencia, decisión y ciclo, tal como lo enunció Edsgar Dijkstra hace algunas décadas. El apéndice A hace referencia a tales bloques de construcción. Verificable: capacidad del algoritmo para soportar procedimientos de validación y de aceptar juegos de test. Robusto: un algoritmo posee esta propiedad si funciona correctamente para todos los casos posibles, incluso en situaciones anormales. Extensible: es la facilidad que tiene el algoritmo de adaptarse a cambios en su especificación. Reutilizable: capacidad de un algoritmo para ser reutilizado en su totalidad o en parte por nuevos algoritmos. Esto se logra precisamente por la relación que se presenta entre un algoritmo y una operación de alguna clase. 5.1.1. ESQUEMA GENERAL El siguiente esquema presenta todas las etapas de la metodología, incluidas en tres áreas bien definidas: Espacio, entorno o ámbito del problema. Ámbito de la solución. Ámbito del desempeño. La Metodología para la Algoritmia Orientada a Objetos hará énfasis especial en el ámbito de la solución, sin descuidar la etapa previa del espacio del problema. El ámbito del desempeño implica codificación del algoritmo en algún lenguaje de programación, aspecto irrelevante para la propuesta. 5.1.1.1. IDENTIFICACIÓN DEL PROBLEMA A RESOLVER La descripción escrita de una situación problemática, surge por la necesidad de darle una solución lo más óptima posible. Dicha descripción la propone un usuario final (son usuarios finales, por ejemplo, el personal administrativo y operativo de una organización empresarial), un científico (la simulación de modelos matemáticos en computadora es un proceso habitual en las ciencias aplicadas y exactas) o un grupo de personas con intereses comunes (comité, asociación, etc.), quienes establecen como clientes los requisitos del futuro sistema. La identificación del problema a resolver incluye los siguientes procesos: Interpretación adecuada del problema Una interpretación errónea de la situación problemática, conducirá a una solución carente de validez. La interpretación correcta de un enunciado incluye elementos semánticos, análisis de proposiciones y demás factores relacionados con el entendimiento humano. Una interpretación del problema a partir de los casos de uso (concepto ingenioso del análisis y diseño orientado a objetos, propuesto por Ivar Jacobson), sería una buena alternativa para no desviarse de la situación a resolver. Delimitación del problema El analista debe comprender el dominio del problema, es decir, delimitar su contorno significativo, para no anticipar o sobrepasar los límites de la situación planteada.