VSFS:B_ADS Algoritmy a datové struktury - Informace o předmětu
B_ADS Algoritmy a datové struktury
Vysoká škola finanční a správníléto 2012
- Rozsah
- 2/2. 12 hodin KS/semestr. 6 kr. Ukončení: zk.
- Vyučující
- prof. RNDr. Ondřej Čepek, Ph.D. (cvičící)
- Garance
- prof. RNDr. Ondřej Čepek, Ph.D.
Katedra informatiky a matematiky (FES, KIM) – Katedry – Vysoká škola finanční a správní
Kontaktní osoba: Ivana Plačková - Rozvrh seminárních/paralelních skupin
- B_ADS/cAPH: Út 10:30–11:14 E228, Út 11:15–12:00 E228, O. Čepek
B_ADS/pAPH: Út 8:45–9:29 E228, Út 9:30–10:15 E228, O. Čepek
B_ADS/vAPH: Pá 30. 3. 12:00–13:30 E227, 13:45–15:15 E227, 15:30–17:00 E227, So 21. 4. 14:00–15:30 E227, 15:45–17:15 E227, Pá 4. 5. 13:45–15:15 E227, O. Čepek - Předpoklady
- Úvod do programování.
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je otevřen studentům libovolného oboru.
- Cíle předmětu
- Hlavní náplní přednášky je přehled různých typů algoritmů (sekvenční i paralelní, deterministické i pravděpodobnostní, optimalizační i aproximační). U každého typu jsou probrány příklady konkrétních algoritmů s důrazem na analýzu jejich časové složitosti. Přednáška též pokrývá úvod do výpočetní složitosti: jsou zavedeny třídy P a NP, definována polynomiální převoditelnost problémů a vysvětlena metodika důkazů NP-úplnosti.
Cíl předmětu: cílem předmětu je dát studentům přehled o běžných typech algoritmů a seznámit je se základy teorie výpočetní složitosti. Cíl předmětu platí i pro kombinované studium. - Osnova
- Tato osnova je určena pro prezenční studium, průběh výuky pro kombinované studium je uveden ve studijních materiálech formou metodických listů (ML).
- 1.přednáška Prostředky pro popis složitosti algoritmů a operací nad datovými strukturami (asymptotická notace), příklady použití asymptotické notace. Opakování jednoduchých třídících algoritmů. Cvičení: Příklady analyzování složitosti konkrétních (třídících) algoritmů.
- 2.přednáška Algoritmy rozděl a panuj a jejich analýza pomocí řešení rekurentních rovnic. Cvičení: Analýza konkrétních algoritmů: binární vyhledávání, mergesort a quicksort.
- 3.přednáška Algoritmy rozděl a panuj a jejich analýza (pokračování): hledání mediánu v lineárním čase, Strassenův algoritmus pro násobení matic. Cvičení: Řešení konkrétních rekurentních rovnic, použití Strassenova algoritmu pro obdélníkové matice.
- 4.přednáška Dolní odhady složitosti sekvenčních algoritmů, rozhodovací stromy (aplikace: dolní odhad pro třídění pomocí porovnávání) Cvičení: Konstrukce rozhodovacích stromů pro konkrétní třídící algoritmy.
- 5.přednáška Grafové algoritmy:BFS (prohledávání do šířky) a DFS (prohledávání do hloubky), verze pro neorientované i orientované grafy, testování souvislosti grafu. Cvičení: Použití BFS a DFS pro konkrétní grafové problémy (testování bipartitnosti grafu, rozhodnutí o existenci stoku v grafu).
- 6.přednáška Grafové algoritmy (pokračování): hledání dvousouvislých komponent neorientovaného grafu. Cvičení: Použití probraných grafových algoritmů pro řešení dalších úloh na neorientovaných i orientovaných grafech.
- 7.přednáška Grafové algoritmy (pokračování): topologické třídění, detekce silně souvislých komponent orientovaného grafu. Cvičení: Použití probraných grafových algoritmů pro řešení dalších úloh na neorientovaných i orientovaných grafech.
- 8.přednáška Vyhledávání v textu pomocí konečného automatu: algoritmus Aho-Corasicková a jeho analýza. Cvičení: Konstrukce konkrétních vyhledávacích automatů pro různé množiny vyhledávaných vzorků (slov).
- 9.přednáška Paralelní algoritmy (pokračování): transpoziční a třídící sítě. Cvičení: Konstrukce konkrétní třídící sítě.
- 10.přednáška Problémy řešitelné deterministicky v polynomiálním čase (třída P), problémy řešitelné nedeterministicky v polynomiálním čase (třída NP), polynomiální převoditelnost. Cvičení: Příklady konkrétních polynomiálních transformací mezi problémy.
- 11.přednáška NP-úplnost. Definice, důkazové postupy, příklady NP-úplných problémů. Cvičení: Další příklady NP-úplných problémů a důkazy jejich NP-úplnosti.
- 12.přednáška Aproximační algoritmy. Cvičení: Návrh jednoduchých aproximačních algoritmů.
- Literatura
- Povinná literatura
- A.Koubková, J.Pavelka: Úvod do teoretické informatiky, Matfyzpress 1998 (aktualizované vydání 2003), ISBN: 80-85863-33-2
- Doporučená literatura
- T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, and C. Stein, Introduction to Algorithms, 2nd. Ed., MIT Press/McGraw Hill, 2001. ISBN: 0-262-03293-7
- Další zdroje
- www.vsfs.cz/knihovna
- www.knihovna.vsfs.cz/info/volne_eiz.html
- IS VŠFS → osobní administrativa → ProQuest
- Metody hodnocení
- Typ výuky: Výuka probíhá formou přednášek a cvičení v prezenčním studiu a formou řízených skupinových konzultací v kombinovaném studiu.
Rozsah povinné účasti ve výuce: Minimální povinná účast na cvičení v prezenčním studiu je 75%, na řízených skupinových konzultacích v kombinovaném studiu 50%. Studentům, kteří nesplní povinný rozsah účasti, mohou být v průběhu semestru zadány dodatečné studijní povinnosti (v míře, která umožní prokázat studijní výsledky a získané kompetence nezbytné pro úspěšné zakončení předmětu).
Způsob zakončení předmětu: Předmět je zakončen zápočtem a zkouškou. Zkouška probíhá písemnou formou a na její napsání je k dispozici 90 minut. Zápočet osvědčuje splnění stanovených studijních povinností. - Informace učitele
- http://kti.mff.cuni.cz/~cepek/vyuka.html
- Další komentáře
- Předmět je dovoleno ukončit i mimo zkouškové období.
- Statistika zápisu (léto 2012, nejnovější)
- Permalink: https://is.vsfs.cz/predmet/vsfs/leto2012/B_ADS