Zaawansowane algorytmy i struktury danych 510-IS2-2ZASD-22
Profil studiów: ogólnoakademicki
Forma studiów: stacjonarne
Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy
Dziedzina i dyscyplina nauki: nauki ścisłe i przyrodnicze, informatyka
Rok studiów / semestr: 2 / 3
Wymagania wstępne (tzw. sekwencyjny system zajęć i egzaminów): brak
Liczba godzin zajęć dydaktycznych:
- wykład: 30 h
- laboratorium: 15 h
Metody dydaktyczne: wykład, prezentacja, dyskusja, laboratorium, projekt.
Punkty ECTS: 4
Bilans nakładu pracy studenta (rodzaj aktywności i liczba godzin):
- Udział w zajęciach:
- - wykład: 30 h
- - laboratorium: 15 h
- Przygotowanie do zajęć:
- - wykład: 8 h
- - laboratorium: 6 h
- Studiowanie literatury: 12 h
- Samodzielna praca nad programami komputerowymi, projektami, sprawozdaniami, prezentacjami, zadaniami domowymi i in.: 16 h
- Przygotowanie do zaliczenia: 8 h
- Obecność na zaliczeniu: 2 h
- Udział w konsultacjach: 4 h
Wskaźniki ilościowe:
- Nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 51 h / 2,0 ECTS
- nakład pracy studenta związany z zajęciami niewymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 50 h / 2,0 ECTS
Rodzaj przedmiotu
Tryb prowadzenia przedmiotu
w sali
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
- Posiada pogłębioną wiedzę o algorytmach i strukturach danych oraz sposobach ich implementacji. KA7_WG1
- Zna metody rozwiązywania trudnych problemów algorytmicznych. KA7_WG1
- Potrafi opracować rozwiązanie nietrywialnego problemu algorytmicznego oraz zbadać je pod względem poprawności i złożoności. KA7_UO4, KA7_UK4, KA7_UW3
- Potrafi zaimplementować złożony algorytm jako program komputerowy optymalizując obliczenia i użycie pamięci. KA7_UO4, KA7_UK4, KA7_UW3
- Potrafi pozyskiwać, oceniać i łączyć informacje dotyczące problemu w celu opracowania optymalnego rozwiązania algorytmicznego. KA7_UU1
- Rozumie konieczność ciągłego dokształcania się. KA7_UU2
Kryteria oceniania
Ogólna forma zaliczenia: egzamin
Studenci nie mogą ubiegać się o zaliczenie wykładu, gdy nie zaliczyli wcześniej zajęć towarzyszących.
Literatura
Literatura podstawowa:
- T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, "Wprowadzenie do algorytmów", PWN, 2012
- R. Sedgewick, K. Wayne, "Algorytmy", Wyd. 4, Helion, 2012
- L. Banachowski, K. Diks, W. Rytter, "Algorytmy i struktury danych", PWN, 2017
Literatura uzupełniająca:
- M.T. Goodrich, R. Tamassia, M.H. Goldwasser, "Structures and Algorithms in Java/Python/C++", Wiley, 2014
- P. Wróblewski, "Algorytmy. Struktury danych i techniki programowania", Wyd. 5, Helion, 2015
- A. Drozdek, "C++. Algorytmy i struktury danych", Helion, 2004
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: