SNY har ordet

Kursutvärderingar

Logga in för att läsa kursutväderingar

Innehåll

För att framgångsrikt lösa datavetenskapliga problem krävs en solid teoretisk grund samt förmågan att applicera teorierna vid praktisk problemlösning. Målet med den här kursen är att utveckla förmågan att lösa komplicerade algoritmiska problem genom att utnyttja kunskaper om algoritmer, data strukturer och komplexitetsteori. För att lösa den här typen av problem är det viktigt att kunna analysera problemet, välja eller designa en algoritm, avgöra hur mycket resursers (tid och minne) algoritmen kräver samt att implementera och testa algoritmen snabbt och korrekt. I den här kursen tränas detta genom att lösa uppgifter och att arbeta under tidspress under problemlösningstillfällen. Kursen innehåller också tävlingsmoment där studenterna enskilt eller i grupp ska lösa algoritmiska problem under tidspress och med begränsade resurser.
Syftet är att studenterna ska kunna använda programmering och algoritmer som ett effektivt verktyg för problemlösning samt få en möjlighet att tillämpa teoretiska kunskaper från andra kurser för att lösa praktiska problem.

Mål

Studentens lärandemål:

• Att analysera effektiviteten hos olika möjliga lösningar på ett problem för att avgöra vilken som är tillräckligt effektivt för en given situation.
• Att jämföra olika problem med avseende på svårighetsgrad.
• Att använda teknik för algoritmdesign som giriga algoritmer, dynamisk programmering, söndra och härska samt sökning för att skapa algoritmer för att lösa givna problem.
• Strategier för att testa och debugga algoritmer och datastrukturer.
• Att snabbt och korrekt implementera algoritmer och datastrukturer.
• Att kommunicera och samarbeta med andra studenter vid problemlösning i grupp.

 

Examinationsmoment

UPG1 - 2,0 HP
Hemuppgifter (U, 3, 4, 5)
LAB1 - 4,0 HP
Laborationer (U, 3, 4, 5)

Organisation

Kursen består av seminarier och laborationer. Seminarierna används för att gå igenom hemuppgifter, algoritmer och algoritmisk problemlösning. Några av laborationerna är särskilda problemlösningssessioner där studenterna ska lösa så många problem som möjligt från en uppsättning problem.

Litteratur

Competitive Programming 3 Steven and Felix Halim. https://sites.google.com/site/stevenhalim/ Följande böcker kan vara av intresse: Introduction to Algorithms, Third Edition, Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest and Clifford Stein Algorithmic Problem Solving, R. Backhouse, http://algorithmicproblemsolving.org/ How to Solve It, G. Polya

Relaterade profiler

Datadriven analys och maskinintelligens DAMI - ISY

Kommentarer

Logga in för att kunna läsa och skriva kommentarer.