Algoritmi e Strutture dati a.a. 2012/2013
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- Gaetana Festa
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1 a.a. 2012/2013 Dr
2 Informazioni docente docente: Ricevimento: Su appuntamento (inviare ) 2
3 Informazioni lezioni Lunedì, Martedì, Mercoledì 10:30-13:30 aula INFO2 15 Ottobre Gennaio ore (10 crediti) Lezioni teoriche ed esercitazioni 3
4 Perché un corso di algoritmi e strutture dati? Prima dei calcolatori c erano già gli algoritmi. Ma adesso che ci sono i calcolatori, ci sono più algoritmi e gli algoritmi sono il cuore del calcolo. (Prefazione Introduzione agli algoritmi e strutture dati 3/ed, Cormen et al. 2010) Lo studio degli algoritmi costituisce la base dell informatica perché prima che un computer esegua qualsiasi attività è necessario fornirgli un algoritmo che gli indichi esattamente cosa fare 4
5 Cosa studieremo Algoritmi = descrizione precisa di una sequenza di azioni che devono essere eseguite per giungere alla risoluzione di un problema Sintesi / disegno / progetto Analisi dell efficienza Strutture dati = è fondamentale che i dati siano ben organizzati e strutturati in modo che l algoritmo li possa elaborare efficientemente 5
6 Materiale didattico Libro di testo Titolo: Introduzione agli algoritmi e strutture dati 3/ed Autori: Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein ISBN: Pub Date: June 2010 Pagine:
7 Materiale didattico Libro di riferimento Titolo: Strutture di dati e algoritmi. Progettazione, analisi e visualizzazione Autori: Pierluigi Crescenzi, Giorgio Gambosi, Roberto Grossi ISBN: Pub Date: 2006 Pagine: 384 7
8 Materiale didattico Slide e altro materiale presentato a lezione Reperibili sulla pagina del corso Inizialmente sulla mia home page (sezione Didattica) 8
9 Propedeuticità Istituzioni di matematica Programmazione e laboratorio Sono consigliati come propedeutici, anche se non costituiscono prerequisito formale 9
10 Programma del corso 1. Introduzione al corso [1, 2] Definizione di problema, algoritmo, rappresentazione di algoritmi, sintesi e analisi di algoritmi, strutture dati 2. Complessità computazionale [3, 4-(4.2, 4.6)] Analisi asintotica, calcolo complessità algoritmi non ricorsivi, metodi di risoluzione delle relazioni di ricorrenza per algoritmi ricorsivi, classificazione problemi e NPcompletezza (cenni) [34.1, 1 Crescenzi] 10
11 Programma del corso 3. Strutture dati statiche [slide; 2.1 Crescenzi] Interi, reali, booleani, caratteri, array, record 4. Algoritmi di ordinamento su array Iterativi: selection sort, insertion sort, bubble sort [2 Cormen Crescenzi)] Ricorsivi: merge sort, quick sort [4, 7-(7.3); 2.5 Crescenzi] Tempo lineare: Counting sort, Radix sort, Bucket sort [8] 5. Algoritmi di ricerca su array [2.4 Crescenzi] Ricerca lineare, ricerca binaria 11
12 Programma del corso 6. Heap e code con priorità [6; 8.1 e 8.2 Crescenzi] Operazioni su heap, Heapsort 7. Strutture dati dinamiche [10, appendici B.4 e B.5; 3.1, 7.1, 7.3 Crescenzi] Pile, code, liste, grafi, alberi 8. Algoritmi su alberi binari [12-(12.4), 13.1; 4.1, 5.4 Crescenzi] Visita (con generalizzazione ad albero non binario), ricerca e modifica per alberi binari di ricerca, alberi rosso-neri 12
13 Programma del corso 9. Algoritmi su grafi [*21-(21.4); 22, 23, *24-(24.5, 24.6), *25-(25.4); 7.4, 7.5 Crescenzi] Visita DFS e BFS, ordinamento topologico, componenti connesse, algoritmi di Kruskal, Prim, Dijkstra, Bellman-Ford, Floyd-Warshall 10. Hashing [*11] Tabelle hash, funzioni hash, indirizzamento diretto e aperto 11. Programmazione dinamica [15-(15.5)] Longest common substring (LCS) 12. Algoritmi golosi [16.1, 16.2] * Le dimostrazioni non sono richieste 13
14 Prova scritta 4 esercizi Disegno di algoritmi Analisi di algoritmi Esame Applicazione di algoritmi visti a lezione Operazioni su strutture dati Prova orale È obbligatoria l iscrizione on-line tramite il sito studiare UNIFE durante la prova scritta NON si possono usare appunti, libri, calcolatrici, cellulari, etc. Può riguardare qualunque argomento trattato a lezione è volto a verificare la padronanza dei concetti e delle tecniche oggetto dell'insegnamento 14
15 Domande? 15
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