Algorytmy i struktury danych WM-MA-S1-E4-ASDA
Przedmiot obejmuje podstawowe zagadnienia związane z projektowaniem, analizą i implementacją algorytmów oraz doborem struktur danych odpowiednich do rozwiązywanego problemu. Omawiane są metody oceny poprawności i złożoności algorytmów, asymptotyczna analiza kosztu obliczeń oraz zależność między sposobem reprezentacji danych a efektywnością ich przetwarzania.
W ramach kursu przedstawiane są abstrakcyjne typy danych i podstawowe struktury danych, w tym listy, stosy, kolejki, drzewa i grafy, a także struktury służące do efektywnego przechowywania, wyszukiwania i organizowania danych. Omawiane są klasyczne algorytmy wyszukiwania, sortowania, przetwarzania drzew i grafów oraz wybrane techniki projektowania algorytmów, w szczególności rekurencja, metoda dziel i zwyciężaj, algorytmy zachłanne i programowanie dynamiczne.
Szczególny nacisk położony jest na analizę zależności między algorytmem, zastosowaną strukturą danych i kosztem obliczeń. Studenci uczą się modelować problemy dyskretne, projektować i implementować ich rozwiązania algorytmiczne, analizować ich poprawność i złożoność oraz porównywać alternatywne sposoby rozwiązania tego samego problemu.
Dyscyplina naukowa, do której odnoszą się efekty uczenia się
E-Learning
Grupa przedmiotów ogólnouczenianych
Koordynatorzy przedmiotu
W cyklu 2026/27_L: | W cyklu 2025/26_L: |
Opis nakładu pracy studenta w ECTS
W cyklu 2025/26_L: Wykład:
uczestnictwo w zajęciach: 30h
lektury, praca własna: 20h
razem: 50h, 2 punkty ECTS
Ćwiczenia:
uczestnictwo w zajęciach: 30h
praca własna: 44h
razem: 75h, 3 punkty ECTS | W cyklu 2026/27_L: WYKŁAD
uczestnictwo w zajęciach: 30 godz.
udział w egzaminach poza zajęciami: 3 godz.
udział w konsultacjach: 4 godz.
przygotowanie do egzaminu: 13 godz.
Łącznie 50 godz.
1,5 ECTS - kontakt bezpośredni z prowadzącym
0,5 ECTS - praca własna
ĆWICZENIA
uczestnictwo w zajęciach: 30 godz.
udział w konsultacjach: 4 godz.
przygotowanie do zajęć/prace domowe: 20 godz.
przygotowanie do zaliczenia: 21 godz.
Łącznie 75 godz.
1,4 ECTS - kontakt bezpośredni z prowadzącym
1,6 ECTS - praca własna |
Poziom przedmiotu
Symbol/Symbole kierunkowe efektów uczenia się
Typ przedmiotu
Wymagania wstępne
Efekty uczenia się
WYKŁAD
W1 – charakteryzuje podstawowe techniki projektowania algorytmów, w tym rekurencję, metodę dziel i zwyciężaj, algorytmy zachłanne i programowanie dynamiczne, oraz wyjaśnia podstawowe metody analizy poprawności i złożoności algorytmów (MA1_W08),
W2 – opisuje podstawowe i wybrane zaawansowane struktury danych, wykonywane na nich operacje oraz ich zastosowanie w rozwiązywaniu problemów algorytmicznych (MA1_W08),
W3 – charakteryzuje klasyczne algorytmy wyszukiwania, sortowania i przetwarzania danych oraz wyjaśnia zależność między sposobem reprezentacji danych, zastosowanym algorytmem i kosztem obliczeń (MA1_W08).
LABORATORIUM
U1 – rozpoznaje i specyfikuje problemy możliwe do rozwiązania algorytmicznego, określając dane wejściowe, oczekiwane wyniki i warunki rozwiązania (MA1_U25),
U2 – projektuje i analizuje algorytmy zgodne ze specyfikacją oraz implementuje je w wybranym języku programowania z wykorzystaniem odpowiednich struktur danych (MA1_U26),
U3 – modeluje i rozwiązuje problemy dyskretne z wykorzystaniem poznanych algorytmów, struktur danych i technik projektowania algorytmów (MA1_U29),
K1 – formułuje pytania i identyfikuje brakujące elementy rozumowania podczas analizy poprawności, złożoności i sposobu działania algorytmów (MA1_K02).
Kryteria oceniania
Dla wszystkich efektów przyjmuje się następujące kryteria oceny we wszystkich formach weryfikacji:
ocena 5: osiągnięty w pełni (bez uchwytnych niedociągnięć),
ocena 4,5: osiągnięty niemal w pełni i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 4: osiągnięty w znacznym stopniu i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 3,5: osiągnięty w znacznym stopniu – z wyraźną przewagą pozytywów – i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 3: osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją i nie są spełnione kryteria przyznania wyższej oceny,
ocena 2: nie został osiągnięty dla większości przypadków objętych weryfikacją.
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: