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

• 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

• 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

• 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.

• 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
• 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

• Si consulti il sito docenti.

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

• 06/06/2016, ore 11.00, Aula Turing (ex Tribunale)
• 01/07/2016, ore 11.00, Aula Turing (ex Tribunale)
• 25/07/2016, ore 11.00, Aula Turing (ex Tribunale)
• 12/09/2016, ore 11.00, Aula Turing (ex Tribunale)
• 30/09/2016, ore 11.00, Aula Turing (ex Tribunale)
• 07/11/2016, ore 11.00, Aula Turing (ex Tribunale)

Regole di esame:

• Il raggiungimento dei risultati di apprendimento è verificato attraverso domande scritte sia a risposta aperta che chiusa e su mini progetti da svolgere singolarmente o in gruppo. Per ogni risultato atteso è prevista almeno una domanda di valutazione.

• Sono previsti un totale di otto appelli nell’arco dell’anno accademico di riferimento fissati nei periodi di sospensione della didattica. Per ogni appello sarà proposto un compito scritto su tutto il programma del corso ed eventuale orale.

• Due verifiche parziali scritte, rispettivamente sulla prima e seconda parte del corso, saranno possibili per gli studenti che seguono il corso. L'orale è opzionale.

• Il voto finale verrà attribuito una volta che lo studente ha ottenuto il voto sia nella parte teorica che nella parte di laboratorio. Per le modalità di esame della parte di laboratorio si veda la relativa pagina in questo wiki.

Risultati Esame

• N/A