Algorithms and Data Structures 390-ERS-ASD
Profil studiów: ogólnoakademicki
Forma studiów: stacjonarne
Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy
Dziedzina i dyscyplina nauki: informatyka
Rok studiów, semestr: rok 3, semestr 5
Moduł: narzędzia informatyki
Punkty ECTS: 5
Bilans nakładu pracy studenta:
- udział w wykładach (15 godz.),
- udział w laboratorium (45 godz.),
- udział w konsultacjach (15 godz.),
- praca własna (rozwiązywanie problemów algorytmicznych) w domu (20 godz.),
- przygotowanie do egzaminu pisemnego lub wykonanie projektu (30 godz.).
Wskaźniki ilościowe:
nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającym bezpośredniego udziału nauczyciela - 3.6 ECTS;
nakład pracy studenta związany z zajęciami o charakterze praktycznym - 1.8 ECTS.
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia przedmiotu
Założenia (opisowo)
Efekty kształcenia
1. Potrafi przedstawiać algorytmy w postaci: listy kroków, schematów blokowych, schematów zwartych NS.
2. Potrafi określić złożoność obliczeniową prostych programów.
3. Potrafi korzystać z prostych narzędzi (np.: JavaBlock) wspomagających projektowanie algorytmów.
4. Potrafi wykorzystywać rekurencję, rozumiejąc jej mocne i słabe strony.
5. Potrafi programować i wykorzystywać klasy (w C++) implementujące interfejsy popularnych struktur danych takich jak: tablice, stosy, kolejki, listy, drzewa, grafy.
6. Umie projektować i wykorzystywać różne algorytmy sortowania.
K_W24 (ma podstawową wiedze z zakresu algorytmiki i struktur danych);
K_U29 (umie korzystać ze źródeł wiedzy w języku angielskim);
K_K05 (potrafi samodzielnie wyszukiwać informacje w literaturze i zasobach Internetu, także w językach obcych).
Kryteria oceniania
Zaliczenie na ocenę.
Po zakończeniu kształcenia z przedmiotu Algorytmy i struktury danych odbywa się egzamin pisemny, który weryfikuje uzyskaną wiedzę. Na ocenę końcową składają się wynik zaliczenia laboratorium i wynik egzaminu pisemnego.
Zaliczenie laboratorium odbywa się na podstawie: obecności, aktywności, oraz zaliczenia przy komputerze obejmującego wybrane zagadnienia z materiału laboratoryjnego (rozwiązać problem przez napisanie lub zmodyfikowanie algorytmu w języku C++).
Przy weryfikacji efektów uczenia się stosowana jest następującą skala ocen:
bardzo dobry: 5 (100% - 91%),
dobry plus: 4,5 (90% - 81%),
dobry: 4 (80% - 71%),
dostateczny plus: 3,5 (70% - 61%),
dostateczny: 3 (60% - 51%),
niedostateczny: 2 (50% - 0%).
Podczas zajęć, wykładu oraz egzaminu korzystanie z AI nie jest dozwolone.
Literatura
1. Rober Lafore – „Data Structures and Algorithms”, (ISBN: 0-672-31633-1).
Literatura uzupełniająca:
1. Adam Drozdek - "Algorytmy i struktury danych", Wydawnictwo Helion, (ISBN: 83-7361-385-4).
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: