Algorithms and Data Structures

2023/2024

Academic Year

RUS

Instruction in Russian

9

ECTS credits

Delivered at:

Joint Department with Yandex (Big Data and Information Retrieval School)

Course type:

Elective course

When:

1 year, 2, 4 module

Instructors

Галицкий Борис Васильевич

Golovin, Leonid

Gustokashin, Mikhail

Климовицкий Роман Григорьевич

Kurenkov, Vladimir

Lazarev, Mikhail

Мамаев Алексей Александрович

Мамай Игорь Борисович

Manuylenko, Nikita

Панькова Марина Геннадьевна

Петров Андрей Иванович

Плотников Алексей Валерьевич

Temirkhanov, Aziz

Trubachev, Ivan

Фолунин Владимир Александрович

Shakhmatov, Kirill

Широкин Константин Павлович

Программа дисциплины

Аннотация

В курсе рассматриваются основные подходы к анализу и проектированию алгоритмов и структур данных. Среди тем, изучаемых в курсе, — асимптотическая оценка сложности алгоритма в худшем случае, эффективные алгоритмы сортировки и выбора порядковых статистик, структуры данных (двоичные деревья поиска, кучи, хеш-таблицы), способы проектирования алгоритмов (разделяй и властвуй, динамическое программирование, жадная стратегия), основные алгоритмы на графах (кратчайшие пути, топологическая сортировка, компоненты связности, минимальные остовные деревья).

Цель освоения дисциплины

• ознакомление студентов с основными принципами проектирования и анализа алгоритмов и структур данных
• развитие навыков обоснования корректности алгоритмов, их практической реализации, теоретической и экспериментальной оценки их временной сложности

Планируемые результаты обучения

• Знать о наиболее важных алгоритмах и структурах данных и основных принципах их проектирования и анализа
• Иметь навыки реализации алгоритмов на языках Python и C++
• Уметь обосновывать корректность алгоритмов, проводить теоретическую и экспериментальную оценки их временной сложности
• Уметь формализовать условие задачи, требующей алгоритмического решения, разбить задачу на подзадачи, сформулировать эффективный алгоритм решения задачи

Содержание учебной дисциплины

• Рекурсивные алгоритмы и рекуррентные соотношения
• Асимптотический анализ
• Динамическое программирование
• Сортировки
• Разделяй и властвуй
• Алгоритмы на графах
• Структуры данных
• Жадные алгоритмы
• Хэш таблицы
• Деревья

Элементы контроля

• Работа на семинаре
• Экзамен письменный
• Домашнее задание
• Контрольная работа

Промежуточная аттестация

• 2023/2024 учебный год 2 модуль
  0.3 * Домашнее задание + 0.2 * Контрольная работа + 0.1 * Работа на семинаре + 0.4 * Экзамен письменный
• 2023/2024 учебный год 4 модуль
  0.3 * Домашнее задание + 0.2 * Контрольная работа + 0.1 * Работа на семинаре + 0.4 * Экзамен письменный

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

• Cormen, T. H. (2009). Introduction to Algorithms (Vol. 3rd ed). Cambridge, Mass: The MIT Press. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=343613

Рекомендуемая дополнительная литература

• Arora, S., & Barak, B. (2009). Computational Complexity : A Modern Approach. Cambridge: Cambridge eText. Retrieved from http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsebk&AN=304712