- Nazwa przedmiotu:
- Algorytmy i struktury danych (E)
- Koordynator przedmiotu:
- Jan OGRODZKI
- Status przedmiotu:
- Obowiązkowy
- Poziom kształcenia:
- Studia I stopnia
- Program:
- Elektronika
- Grupa przedmiotów:
- Przedmioty techniczne
- Kod przedmiotu:
- AISDE
- Semestr nominalny:
- 3 / rok ak. 2015/2016
- Liczba punktów ECTS:
- 3
- Liczba godzin pracy studenta związanych z osiągnięciem efektów uczenia się:
- 80
- Liczba punktów ECTS na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich:
- 1.5
- Język prowadzenia zajęć:
- polski
- Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym:
- 1.5
- Formy zajęć i ich wymiar w semestrze:
-
- Wykład30h
- Ćwiczenia0h
- Laboratorium15h
- Projekt0h
- Lekcje komputerowe0h
- Wymagania wstępne:
- Matematyka w zakresie wykładanym na sem 1,2 studiów I stopnia na WEiTI.
Podstawy programowania w zakresie jak wyżej.
- Limit liczby studentów:
- 120
- Cel przedmiotu:
- - ukształtowanie zrozumienia tego, że dobór algorytmu do rozwiązania konkretnego problemu powinien uwzględniać zarówno ocenę poprawności semantycznej jak i złożoności obliczeniowej
- zapoznanie z najefektywniejszymi obliczeniowo algorytmami do rozwiązywania takich problemów jak: sortowanie, wyszukiwanie wzorca, przetwarzanie słowników, analiza właściwości grafów
- ukształtowanie podstawowych umiejętności w zakresie analitycznej i komputerowej analizy złożoności czasowej pesymistycznej, optymistycznej i oczekiwanej algorytmów oraz w zakresie doboru algorytmów do problemów pod kątem minimalizacji tych złożoności
- Treści kształcenia:
- -problemy abstrakcyjne, teoria algorytmów, złożoność obliczeniowa
- wybrane algorytmy teorio-liczbowe
- algorytmy rekurencyjne i iteracyjne
- sortowanie przez wstawianie, selekcję, scalanie, szybkie, metoda liczników częstości i pozycyjne
- implementacja i przetwarzanie słowników: tablice nieuporządkowane, tablice uporządkowane, drzewa binarne, tablice indeksowane kluczem, tablice z mieszaniem
- algorytmy grafowe: przeszukiwanie wszerz, przeszukiwanie w głąb, poszukiwanie minimalnych ścieżek, badanie cykliczności, spójności, silnej spójności, minimalne ścieżki w grafach ważonych
- Metody oceny:
- - ocena sumatywna wiedzy i umiejętności wykazanych w pisemnej kartkówce przed zajęciami laboratoryjnymi (bez korzystania z notatek)
- ocena sumatywna wiedzy i umiejętności wykazanych w sprawozdaniu z zajęć laboratoryjnych wykonanego podczas zajęć (z pomocą notatek, podręczników i biblioteki oprogramowania)
- ocena sumatywna wiedzy i umiejętności wykazanych na kolokwium i egzaminie pisemnym (bez korzystania z notatek)
- ocena formatywna przed kolokwium i egzaminem na podstawie rozmów podczas konsultacji
- Egzamin:
- tak
- Literatura:
- T.Adamski, J.Ogrodzki, Wprowadzenie do algorytmów komputerowych i struktur danych, Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, 2005
T.Adamski, J.Ogrodzki, K. Opalska: Zbiór zadań z algorytmów komputerowych i struktur danych, Oficyna Wydawnicza PW, Warszawa, 2011
T.H. Cormen, C.E.Leiserson, R.L. Rivest, Wprowadzenie do algorytmów, WNT, Warszawa 1997
- Witryna www przedmiotu:
- www.studia.elka.pw.edu.pl/priv/12L/AISDE.C
- Uwagi:
- taki sam przedmiot dla elektroniki i telekomunikacji
Efekty uczenia się
Profil ogólnoakademicki - wiedza
- Efekt W1
- Student, który zaliczył przedmiot potrafi podać definicje takich pojęć z zakresu teorii algorytmów jak: problem abstrakcyjny, algorytm, złożoność czasowa, złożoność pamięciowa, złożoność pesymistyczna, optymistyczna, oczekiwana, klasa złożoności, oszacowanie asymptotyczne złożoności, iteracja, rekurencja, drzewo rekurencji, rówanie rekurencyjne, drzewo równania rekurencyjnego oraz przykłady tych pojęć.
Weryfikacja: Kolokwium, kartkówki przed laboratorium
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:
Profil ogólnoakademicki - umiejętności
- Efekt U1
- Wykonać analizę analityczną złożoności algorytmów omawianych na wykłaadzie i pokrewnych, porównać je pod kątem złożoności i wybrać algorytmy najefektywniejsze w klasie danych
Weryfikacja: Kolokwium, egzamin
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:
- Efekt U2
- Wykonać analizę komputerową złożoności algorytmów omawianych na wykładzie i pokrewnych oraz porównać te algorytmy pod jej kątem
Weryfikacja: Sprawozdanie z laboratorium
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe:
- Efekt U3
- Zilustrować zasadę działąnia algorytmu wypisując jego wyniki pośrednie po kolejnych etapach dla przykładowych danych
Weryfikacja: Kolokwiu, kartkówki przed laboratorium, egzamin
Powiązane efekty kierunkowe:
Powiązane efekty obszarowe: