Õppeaine eesmärk anda ülevaade olulisematest algoritmidest ja andmestruktuuridest ning arendada oskust neid arvutuslike probleemide lahendamisel rakendada. Õppeaine arendab arusaamist algoritmide ja andmestruktuuridega seotud arvutuslikust keerukusest ning oskust leida, võrrelda ja valida probleemide lahendamiseks sobivaid ja efektiivseid algoritmilisi lahendusi.

The aim of the course is to provide an overview of important algorithms and data structures and to develop the ability to apply them to computational problems. The course develops an understanding of the computational complexity associated with algorithms and data structures and the ability to find, compare, and select appropriate and efficient algorithmic solutions.

Aine läbinud üliõpilane:
- selgitab klassikaliste algoritmide ja andmestruktuuride tööpõhimõtteid ning rakendab neid ülesannete lahendamisel;
- kasutab erinevaid algoritmide koostamise ja probleemilahenduse paradigmasid;
- valib arvutusliku probleemi lahendamiseks sobiva algoritmi ja seda toetavad andmestruktuurid ning põhjendab oma valikut;
- analüüsib algoritmide aja- ja mälukasutust ning hindab nende arvutuslikku keerukust;
- võrdleb erinevaid algoritmilisi lahendusi nende efektiivsuse ja sobivuse alusel;
- realiseerib ja testib algoritmilisi lahendusi praktiliste probleemide lahendamisel.

After completing this course, the student:
- explains the principles of classical algorithms and data structures and applies them to problem solving;
- applies different algorithm design and problem-solving paradigms;
- selects an appropriate algorithm and supporting data structures for solving a computational problem and justifies the choice;
- analyses the time and memory usage of algorithms and evaluates their computational complexity;
- compares different algorithmic solutions in terms of their efficiency and suitability;
- implements and tests algorithmic solutions to practical problems.

Kursusel käsitletakse klassikalisi lineaarseid ja mittelineaarseid andmestruktuure, nende tööpõhimõtteid, omadusi ja rakendamist algoritmides. Vaadeldakse erinevaid otsimis-, sorteerimis-, graafi- ja teisi algoritme ning nende rakendamist arvutuslike probleemide lahendamisel. Käsitletakse algoritmide koostamise ja probleemilahenduse paradigmasid, rekursiivseid ja iteratiivseid lahendusmeetodeid ning erinevaid lähenemisviise keerukamate probleemide lahendamiseks. Tutvustatakse arvutusliku keerukuse põhimõisteid, asümptootilist keerukust ning algoritmide aja- ja mälukasutuse hindamise meetodeid. Praktilises osas kavandatakse, realiseeritakse, testitakse ja võrreldakse erinevaid algoritmilisi lahendusi.

The course covers classical linear and non-linear data structures, their principles, properties, and applications in algorithms. Different searching, sorting, graph, and other algorithms and their application to computational problems are examined. The course introduces algorithm design and problem-solving paradigms, recursive and iterative approaches, and different methods for solving more complex problems. Fundamental concepts of computational complexity, asymptotic complexity, and methods for evaluating the time and memory usage of algorithms are covered. The practical part of the course includes designing, implementing, testing, and comparing different algorithmic solutions.

-

-

-

-

Õppejõu koostatud õppematerjalid.
Kursusel kasutatavate programmeerimisvahendite ametlik dokumentatsioon ja elektroonilised õppematerjalid.
Aktuaalne algoritmide, andmestruktuuride ja algoritmide analüüsi käsitlev erialakirjandus.

-

puudub