Teoria Algoritmi e Strutture Dati

Docente:

• Emanuela Merelli

Orario delle Lezioni:

• Martedì 09 - 11 (Aula, A. Turing)
• Mercoledì 09 - 11 (Aula, A. Turing)

Ricevimento studenti:

• Lunedì 17:30 - 19:30 Palazzo Battibocca - 2nd Piano - stanza n.CS-05

D1 - CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE

• Al termine di questa attività formativa, lo studente dovrà dimostrare di essere in grado di:

1. Comprendere la nozione di complessità computazionale di un algoritmo in tempo e in spazio
2. Illustrare le principali tecniche di progettazione di algoritmi
3. Conoscere le strutture dati di base e le principali strutture dati evolute per risolvere problemi specifici di ricerca e rappresentazione di strutture complesse

D2 - CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE

• Al termine di questa attività formativa, lo studente dovrà dimostrare di essere in grado di:

1. Applicare le principali tecniche di progettazione di algoritmi
2. Classificare ed analizzare gli algoritmi in base alla loro complessità computazionale
3. Ideare e implementare algoritmi per risolvere problemi specifici utilizzando le tecniche e le strutture dati conosciute

D3 - AUTONOMIA DI GIUDIZIO

• Al termine di questa attività formativa, lo studente dovrà dimostrare di essere in grado di:

1. Scegliere (ed implementare) le strutture dati più adatte alla risoluzione di un dato problema realizzando opportuni compromessi tra esigenze conflittuali come costo, semplicità ed efficienza.

D4 - ABILITÀ COMUNICATIVE

• Al termine di questa attività formativa, lo studente dovrà dimostrare di essere in grado di:

1. Produrre una relazione dettagliata sull’ideazione e l’implementazione di un progetto
2. Avere la capacità di lavorare in gruppo per la realizzazione di un progetto

D5 - CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO

• Al termine di questa attività formativa, lo studente dovrà dimostrare di essere in grado di:

1. Ricercare, comprendere e implementare algoritmi e strutture dati esistenti, ma non trattati nel corso, per la risoluzione di problemi specifici

• Tecniche di base per l'analisi della complessità computazionale: analisi asintotica
• Tecniche di progetto (divide-et-impera, golosa, dinamica)
• Analisi degli algoritmi e delle strutture dati di base
• Algoritmi fondamentali (ricerca, ordinamento, ecc)
• Alberi: visite, alberi binari di ricerca, alberi bilanciati
• Grafi: rappresentazione, algoritmi di visita
• Algoritmi su grafi (cammini minimi, minimo albero ricoprente, ecc.)

Slide del Corso

Testi di Riferimento

• T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein, Introduzione agli Algoritmi e Strutture Dati, McGraw-Hill, 2005

• C. Toffalori, F. Corradini, S. Leonesi, S. Mancini, Teoria della computabilità e della complessità, McGraw-Hill, 2005

Date Esami A.A. 2015/2016

• 1a sessione
• 2a sessione
• 3a sessione
• 4a sessione

Regole di esame:

Risultati Esame

• N/A