SylabUZ

Generate PDF for this page

DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS - course description

General information
Course name DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS
Course ID 11.3-WF-FizP-AiSDa-L-S14_genX3OAB
Faculty Faculty of Physics and Astronomy
Field of study Physics
Education profile academic
Level of studies First-cycle studies leading to Bachelor's degree
Beginning semester winter term 2022/2023
Course information
Semester 3
ECTS credits to win 5
Available in specialities Computer Physics
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 15 1 - - Credit with grade
Laboratory 45 3 - - 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 Marcin Kośmider (last modification: 04-04-2022 20:33)