VSFS:B_ADS Algoritmy a datové struktury - Informace o předmětu
B_ADS Algoritmy a datové struktury
Vysoká škola finanční a správníléto 2008
- Rozsah
- 2/2. 12hodin/semestr. 6 kr. Ukončení: zk.
- Vyučující
- prof. RNDr. Ondřej Čepek, Ph.D. (cvičící)
RNDr. Petr Kučera, Ph.D. (cvičící) - Garance
- prof. RNDr. Ondřej Čepek, Ph.D.
Katedra informatiky a matematiky (FES, KIM) – Katedry – Vysoká škola finanční a správní
Kontaktní osoba: Lenka Bažantová - Rozvrh seminárních/paralelních skupin
- B_ADS/cAPH: Út 15:45–16:29 E304, Út 16:30–17:15 E304, P. Kučera
B_ADS/pAPH: Út 14:00–14:44 E304, Út 14:45–15:30 E304, P. Kučera
B_ADS/vAPH: So 23. 2. 15:45–17:15 E125, So 8. 3. 9:45–11:15 E125, 11:30–13:00 E125, Pá 28. 3. 17:15–18:45 E125, So 12. 4. 14:00–15:30 E125, 15:45–17:15 E125, P. Kučera - Předpoklady
- Základy programování, matematické analýzy a lineární algebry.
- Omezení zápisu do předmětu
- Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
- Mateřské obory/plány
- Aplikovaná informatika (program VSFS, B-INF) (2)
- Aplikovaná informatika (program VSFS, B-INF, směr Manažerská informatika)
- Aplikovaná informatika (program VSFS, B-INF, směr Softwarové systémy)
- Cíle předmětu
- Anotace js stejná pro všechny formy studia. Cíl kursu. 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.
- Osnova
- Tato osnova je určena pro prezenční studium, průběh výuky pro kombinované studium je uveden ve studijních materiálech formou metodického listu(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: násobení matic, použití tohoto algoritmu pro testování dosažitelnosti v grafu. Cvičení: Příklady na testování dosažitelnosti pro konkrétní grafy. 10.přednáška Paralelní algoritmy (pokračování): transpoziční a třídící sítě. Cvičení: Konstrukce konkrétní třídící sítě. 11.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. 12.přednáška NP-úplnost. Definice, důkazové postupy, příklady NP-úplných problémů. Cvičení: Další příklady NP-úplných problémů a důkazy jejich NP-úplnosti. 13.přednáška Aproximační algoritmy. Cvičení: Návrh jednoduchých aproximačních algoritmů.
- Literatura
- Úvod do teoretické informatiky. Praha: MATFYZPRESS, 1998, 123 s. ISBN 80-85863-33-2. info
- Metody hodnocení
- Vyučující metody: Metody hodnocení: Způsob zakončení: Zkouška, která se provádí písemnou formou. Písemka sestává z několika bodovaných příkladů. Pro každý klasifikační stupeň je stanovano kolik bodů je pro daný stupeň potřeba dosáhnout.
- Statistika zápisu (léto 2008, nejnovější)
- Permalink: https://is.vsfs.cz/predmet/vsfs/leto2008/B_ADS