Algorytmy i struktury danych II 400-IS1-2AS2
Profil studiów: praktyczny
Forma studiów: stacjonarne
Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy
Dziedzina: nauki ścisłe i przyrodnicze
Dyscyplina: informatyka
Rok studiów: 2, semestr: 4
Prerekwizyty: Podstawy programowania strukturalnego, Algorytmy i struktury danych I
wykład 15 godz. laboratorium 15 godz. projekt 15 godz.
Metody dydaktyczne: wykład, dyskusja, zadania projektowe
Punkty ECTS: 4
Bilans nakładu pracy studenta:
udział w wykładach 15x1h = 15h
udział w laboratoriach 15x1h = 15h
udział w projekcie 15x1h = 15h
przygotowanie do zajęć 15h
opracowanie zadań domowych 20h
udział w konsultacjach 3h
przygotowanie do sprawdzianu 15h
przygotowanie do egzaminu 15h
Wskaźniki ilościowe:
nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela akademickiego: 48 godzin, 1,9 ECTS
nakład pracy studenta związany z zajęciami o charakterze praktycznym: 55 godzin, 2,2 ECTS
Rodzaj przedmiotu
Wymagania (lista przedmiotów)
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
W cyklu 2024: | W cyklu 2022: | W cyklu 2023: |
Efekty kształcenia
Posiada pogłębioną wiedzę o algorytmach i strukturach danych oraz sposobach ich implementacji: KP6_WG3, KP6_WG4, KP6_WG5, KP6_WG9
Zna metody rozwiązywania trudnych problemów algorytmicznych: KP6_WG3, KP6_WG9
Potrafi opracować rozwiązanie nietrywialnego problemu algorytmicznego oraz zbadać je pod względem poprawności i złożoności: KP6_UW4, KP6_UW10, KP6_UW12
Potrafi zaimplementować złożony algorytm jako program komputerowy optymalizując obliczenia i użycie pamięci: KP6_UW4, KP6_UW10, KP6_UW12
Potrafi pozyskiwać, oceniać i łączyć informacje dotyczące problemu w celu opracowania optymalnego rozwiązania algorytmicznego: KP6_UK1, KP6_UK3, KP6_UO1, KP6_KK1, KP6_KO1
Kryteria oceniania
Ogólna forma zaliczenia: egzamin pisemny, kolokwium i prace domowe oraz obserwacja aktywności studenta - zaliczenie ćwiczeń na ocenę, projekty na zaliczenie laboratoriów na ocenę
Literatura
Literatura podstawowa:
A.V. Aho, J.E. Hopcroft, J.D. Ullman, Projektowanie i analiza algorytmów, Helion, 2003
W. Homenda, Algorytmy, złożoność oblczeniowa, granice obliczalności, CSZPW, 2009
L. Banachowski, A. Kreczmar, W. Rytter, Algorytmy i struktury danych, WNT,1985
T.H. Cormen, Ch.E. Leiserson, R.L. Rivest, Wprowadzenie do algorytmów, WNT, 2017
P. Wróblewski, Algorytmy, struktury danych i techniki programowania, Helion, 2010
Literatura uzupełniająca:
M. La Rocca, L. Serrano, Advanced Algorithms and Data Structures, Manning, 2021
H. Cormen, Ch. E. Leiserson, R. L. Rivest, Introduction to Algorithms, Cambridge, 2009
C.A. Shaffer, Data Structures and Algorithm Analysis, Virgin Tech, 2011
M. Goodrich, R. Tamassia, M. Goldwasser, Data Structures and Algorithms in Java, Wiley, 2014
S. Sakiena, The Algorithms design manual, Springer, 2020
F. Carrano, T. Henry, Data structures and Abstractions with Java, Pearson, 2019
S. Bae, JavaScript Data Structures and Algorithms, Apress, 2019
A. Sherrod, Data Structures and Algorithms for Games developers, Charles River Media, 2007
В. Зубов, И.Шевченко, Структурі и методі оброботки данніх, Филин, 2004
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: