SylabUZ

Generate PDF for this page

Algorithms and Data Structures - course description

General information
Course name Algorithms and Data Structures
Course ID 13.7-WF-AstrP-ASD
Faculty Faculty of Physics and Astronomy
Field of study Astronomy
Education profile academic
Level of studies First-cycle studies leading to Bachelor's degree
Beginning semester winter term 2022/2023
Course information
Semester 4
ECTS credits to win 4
Course type obligatory
Teaching language polish
Author of syllabus
  • dr Marcin Kośmider
  • dr Andrzej Szary
Classes forms
The class form Hours per semester (full-time) Hours per week (full-time) Hours per semester (part-time) Hours per week (part-time) Form of assignment
Lecture 30 2 - - Exam
Laboratory 30 2 - - Credit with grade

Aim of the course

Nauczenie studenta umiejętności dopasowania modelu matematycznego i algorytmu adekwatnie do zagadnienia. Studenci wykorzystują wiedzę i umiejętności zdobyte wcześniej na kursie fizyki ogólnej, kursie metod numerycznych i metod matematycznych fizyki.

Prerequisites

Wymagania wstępne: Studenci znają metody numeryczne, są po kursie analizy matematycznej i kursie fizyki ogólnej.

Scope

Kurs dotyczy ogólnych zasad pisania algorytmu, umiejętności obliczenia złożoności algorytmu. Rozważone są przykłady algorytmów i ich implementacji. Akcent położony jest na zagadnienia optymalizacyjne.

 

Teaching methods

Wykład:
Wykład konwencjonalny, warsztaty (testowanie aktualnie omawianych fragmentów kodu), praca z dokumentacją
Laboratorium:
Ćwiczenia laboratoryjne, metoda projektu, samodzielne pozyskiwanie wiedzy

 

Learning outcomes and methods of theirs verification

Outcome description Outcome symbols Methods of verification The class form

Assignment conditions

WYKŁAD:
Pozytywna ocena z testu.
LABORATORIUM:
Implementacja algorytmów wprowadzonych na wykładach. Praktyczne zastosowanie jednego z zaproponowanych algorytmów (np. zagadnienie komiwojażera, rozpoznawanie obrazu z wykorzystaniem wymiaru Hausdorffa, algorytm ewolucyjny) oraz opracowanie raportu opisującego mechanizm działania, techniki programistyczne oraz wyniki pracy.
Przed przystąpieniem do egzaminu student musi uzyskać zaliczenie z ćwiczeń laboratoryjnych. Ocena końcowa: średnia arytmetyczna ocen z zaliczenia wykładu i zaliczenia ćwiczeń laboratoryjnych.

 

Recommended reading

[1] L. Banachowski, K. Diks, W. Rytter, Algorytmy i struktury danych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, 2006.
[2] N. Wirth, Algorithms and Data Structures, Prentice Hall,1985.

Further reading

[1] W. H. Press, S. A. Teukolsky, W. T. Vetterling, B. P. Flannery, Numerical Recipes. The Art of Scientific Computing. Third Edition, Cambridge University Press, 2007.

Notes


Modified by dr Magdalena Szkudlarek (last modification: 22-04-2022 10:17)