Algorytmy i struktury danych WM-I-Z-AIS
Tematem kursu są struktury danych, algorytmy, sposoby ich projektowania, metody analizy kosztów algorytmów.
Zostaną przedstawione techniki służące rozwiązywaniu takich problemów jak wyszukiwanie, sortowanie, reprezentowanie i obliczenia na grafach. Będzie mowa o sposobach przechowywania i o organizacji danych. Przedstawione przykłady pozwolą uczestnikom kursu poznać klasyczne sposoby rozwiązywania problemów algorytmicznych. Zwrócimy też uwagę na ograniczenia złożonościowe algorytmów.
Po zakończeniu kursu student powinien umieć oszacować koszt prostego algorytmu, umieć zastosować poznane techniki konstrukcji algorytmów i algorytmy do rozwiązywania nowych problemów.
Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się
E-Learning
W cyklu 2022/23_L: E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy | W cyklu 2020/21_L: E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy | W cyklu 2024/25_L: E-Learning | W cyklu 2021/22_L: E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy | W cyklu 2023/24_L: E-Learning | W cyklu 2019/20_L: E-Learning (pełny kurs) z podziałem na grupy |
Grupa przedmiotów ogólnouczenianych
Opis nakładu pracy studenta w ECTS
Poziom przedmiotu
Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się
Typ przedmiotu
Wymagania wstępne
Koordynatorzy przedmiotu
W cyklu 2022/23_L: | W cyklu 2020/21_L: | W cyklu 2024/25_L: | W cyklu 2021/22_L: | W cyklu 2023/24_L: | W cyklu 2019/20_L: |
Efekty kształcenia
Wykład
W1 Student zna i rozumie różne techniki algorytmiczne (rekursja, dziel i rządź, programowanie dynamiczne, itp. ), zna metody analizy własności programu i jego złożoności (I1_W05)
W2 Student zna i rozumie podstawowe struktury danych, operacje na nich oraz ich złożoność, wie w jakich sytuacjach należy z nich skorzystać. (I1_W06)
W3 Student zna i rozumie algorytmy służące do rozwiązywania typowych problemów informatycznych jak sortowanie, implementacja słownika, problemy teoriografowe. (I1_W07)
Ćwiczenia
U1 Student potrafi przeprowadzić analizę teoretyczną złożoności danego problemu, potrafi zweryfikować poprawność i przeanalizować złożoność algorytmu rozwiązującego problem. (I1_U02)
U2 Student potrafi zaprojektować algorytm rozwiązujący problem, oszacować koszt jego działania. (I1_U03)
U3 Student potrafi zaimplementować alternatywne sposoby reprezentacji danych oraz ocenić wpływ reprezentacji na koszt algorytmu. (I1_U04)
U4 Student potrafi wykorzystać opis formalny algorytmu (taki jak np. niezmienniki pętli) w celu oceny poprawności algorytmu, potrafi szacować liczbę iteracji pętli (I1_U05)
Kryteria oceniania
Dla wszystkich efektów przyjmuje się następujące kryteria oceny we wszystkich formach weryfikacji:
ocena 5: osiągnięty w pełni (bez uchwytnych niedociągnięć),
ocena 4,5: osiągnięty niemal w pełni i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 4: osiągnięty w znacznym stopniu i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 3,5: osiągnięty w znacznym stopniu – z wyraźną przewagą pozytywów – i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 3: osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 2: nie został osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją.
Więcej informacji
Więcej informacji o poziomie przedmiotu, roku studiów (i/lub semestrze) w którym się odbywa, o rodzaju i liczbie godzin zajęć - szukaj w planach studiów odpowiednich programów. Ten przedmiot jest związany z programami:
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: