Кто читает:: Базовая кафедра группы компаний MERA (Нижний Новгород) (Факультет информатики, математики и компьютерных наук (Нижний Новгород))

Статус:: Курс обязательный

Когда читается:: 1-й курс, 1-4 модуль

Дополнительные материалы в LMS Задать вопрос

Аннотация

Дисциплина "Алгоритмы и структуры данных" знакомит студентов с базовыми алгоритмами, теорий сложности, а также структурами данных. В курсе рассматриваются вопросы поиска данных, их хранения, построение, анализ алгоритмов и их использование для эффективного решения разнообразных задач.

Цель освоения дисциплины

Знакомство с существующими алгоритмами для решения различных задач
Знакомство с существующими структурами данных и их основными операциями
Получение навыков проектирования, анализа и тестирования алгоритмов

Планируемые результаты обучения

Доказывать оценки сложности алгоритмов
Доказывать оценки сложности алгоритмов поиска
Доказывать оценки сложности алгоритмов сортировки
Доказывать сложность алгоритмов обхода графов
Доказывать сложность алгоритмов поиска в тексте
Доказывать сложность алгоритмов поиска кратчайших путей
Доказывать сложность основных операций с массивами, связными списками, стеками, очередями
Объяснять и и уметь реализовывать основные операции с массивами, связными списками, стеками, очередями
Объяснять и уметь реализовывать алгоритмы обхода графов
Описывать и уметь реализовывать алгоритмы поиска
Описывать и уметь реализовывать алгоритмы поиска в тексте
Описывать и уметь реализовывать алгоритмы поиска кратчайших путей
Описывать и уметь реализовывать алгоритмы сортировки
Описывать работу метода разделяй и властвуй, алгоритмов динамического программирования и жадных алгоритмов
Описывать различные варианты построения и использования графовых моделей
Определять сложность алгоритмов по их описанию
Разрабатывать алгоритмы в соответствии с рассмотренными парадигмами для решения задач
Формулировать задачи о кратчайших путях в различных постановках
Формулировать задачи о поиске в тексте, поиске подстроки в строке
Формулировать задачу поиска
Формулировать задачу сортировки
Формулировать понятие алгоритма, программы.
Формулировать понятие графа, представления графа;
Формулировать понятие переменной, массива.
Формулировать понятия массива, связного списка, стека, очереди и их вариаций
Формулировать понятия пространственной и временной сложности алгоритма.
Анализировать алгоритмы, оценивать их эффективность для различных входных данных и ситуаций, а также определять скорости роста алгоритмов.
Реализовывать и использовать динамические структуры данных: списки, стеки и очереди
Объяснять концепцию разреженных данных и массивов, а также описывать различные форматы их хранения, включая разреженный строчный и разреженный ленточный форматы.
Объяснять принципы рекурсивных алгоритмов и применять методы рекурсии для решения типовых задач.
Описывать и применять простые алгоритмы поиска, включая полный перебор и его варианты, а также поиск в статических таблицах.
Классифицировать простые алгоритмы сортировки и описывать принципы работы сортировки вставками, пузырьковой сортировки и сортировки обменами.
Объяснять принципы работы и применять классические алгоритмы шифрования, такие как метод Цезаря, Трисемуса, Гронсфельда, Плейфера и Уитстона.

Содержание учебной дисциплины

Введение в алгоритмы. Понятие алгоритма и программы. Переменные, массивы.
Задача сортировки. Простые алгоритмы сортировки.
Задача сортировки. Эффективные алгоритмы сортировки.
Сложность алгоритмов.
Алгоритмы поиска.
Базовые структуры данных.
Понятие графа. Алгоритмы на графах.
Задачи о кратчайших путях. Алгоритмы нахождения кратчайших путей в графах.
Алгоритмические парадигмы.
Строковые алгоритмы
Введение в алгоритмы и структуры данных.
Анализ алгоритмов.
Динамические структуры данных.
Разреженные массивы. Разреженные данные. Разреженный строчный формат хранения данных, разреженный ленточный формат хранения данных
Введение в рекурсивные алгоритмы.
Простые алгоритмы поиска. Полный перебор, его варианты. Поиск в статических таблицах
Простые алгоритмы сортировки. Классификация алгоритмов сортировки. Сортировка вставками, пузырьковая и обменами.
Классические алгоритмы шифрования. Метод Цезаря, Трисемуса, Гронсфельда, Плейфера, Уитстона.
Рекурсивные алгоритмы. Прохождения деревьев в ширину и глубину. Решение с помощью рекурсии головоломок и игр.
Методы поиска. Динамические таблицы. АВЛ деревья, В деревья, декартовые деревья.
Методы хеширования. Идеальное хеширование. Алгоритмы хэширования. Методы разрешения коллизий. Фильтры Блюма.
Алгоритмы сортировки. Быстрая сортировка. Пирамидальная сортировка, внешняя сортировка. Лексикографическая сортировка. Медианы и порядковые статистки.
Алгоритмы на графах. Алгоритмы потоков в сетях, PageRank. Раскраска карт.
Жадные алгоритмы. Методы решения задач с помощью жадных алгоритмов.
Алгоритмы оптимизации. Генетический алгоритм, метод отжига.

Элементы контроля

Экзамен
Экзамен
Лабораторная работа
Тест

Промежуточная аттестация

2026/2027 2nd module
0.1 * Лабораторная работа + 0.2 * Тест + 0.7 * Экзамен
2026/2027 4th module
0.1 * Лабораторная работа + 0.7 * Экзамен + 0.1 * Тест

Список литературы

Авторы

Асеева Наталья Владимировна

Бакалаврская программа «Технологии искусственного и дополненного интеллекта»

Контакты

Алгоритмы и структуры данных

Программа дисциплины