2. El modelo Computacional

2.1. La parte difícil...

Una vez entendido el problema hay que desentrañar del enunciado los datos necesarios para comenzar el proceso de resolución, abstrayéndose del proceso de resolución. Habría que preguntarse:
  • “¿Qué necesito para resolver el problema, si yo fuese el procesador?”
  • “¿Qué datos necesito que me de otra persona para poder obtener la solución del problema?”, y anotarlos como ENTRADA o DATOS.
Una vez determinados los datos, se deberá determinar cuál es el/los resultado/s, es decir, qué se obtiene con los datos de entrada y anotarlos como SALIDA o RESULTADOS. A veces pueden ser más fáciles de visualizar los resultados antes que los datos de entrada, en dicho caso habría que preguntarse:
  • “¿Para obtener este resultado, qué información necesito?”( ó Que datos de Entrada necesito?).
  • Luego se preguntará “¿Cuáles son los pasos para llegar al resultado partiendo de los datos?”.
Con lo cual se podrá escribir el PROCESO o ALGORITMO asociado. Por ejemplo, si se desea realizar un algoritmo para calcular el área y el perímetro de un círculo en función de su radio, las diferentes partes del modelo computacional serán:
Entrada : El radio del Círculo.
Proceso: Área= π *radi o 2 , Perímetro=2* π *radio
Salida: Área Perímetro
El proceso (algoritmo) asociado a este problema será:

Entrada:

  • Dar el valor del radio y guardar ese valor con el nombre R.

Proceso:

  • Calcular el Área como pi * radio * radio
  • Calcular el Perímetro como 2 * pi * radio

Salida:

  • Informar los resultados de Área y Perímetro.

Sin embargo, el proceso (algoritmo) expresado en forma coloquial (coloquial: Que es propio de la conversación corriente) no puede ser entendido por la computadora. Por lo cual habrá que escribirlo siguiendo reglas especiales que la computadora entienda.
Vale la pena observar que la relación entre entrada, proceso y salida no es algo que necesariamente se realice en este orden:
  1. primero ingresar todos los datos
  2. luego procesarlos
  3. por último exhibir todos los resultados.
Por ejemplo un algoritmo puede solicitar la entrada de algunos datos, obtener ciertos resultados, y en base a esto pedir nuevos datos y mostrar otros resultados sobre la marcha del proceso, es por ello que la interpretación del enunciado es fundamental.