õppeaine eesmärgid eesti k
Tudengid on võimelised kasutama erinevaid algoritme ja andmestruktuure erinevate rakenduste kontekstis.
õppeaine eesmärgid inglise k
The students are able to apply a variety of advanced algorithms and data
structures in different application contexts.
õppeaine õpiväljundid eesti k.
Aine läbinud üliõpilane:
- teab mitmete erialgoritmide tööpõhimõtteid;
- on suuteline rakendama neid algoritme erinevate ülesannete lahendamiseks,
- teab mitmete andmestruktuuride tööpõhimõtteid ja on suuteline neid rakendama;
- suudab analüüsida järjestikuste ja rekursiivsete algoritmide keerukust.
õppeaine õpiväljundid ingl k.
After completing this course the student:
- knows the internals of many advanced algorithms for a variety of applications:
- is able to adapt these algorithms to different problems;
- understands the internals of advanced data structures and know how to use them;
- can analyze the complexity of sequential and recursive algorithms.
õppeaine sisu lühikirjeldus eesti k
Kursus katab järgnevaid teemasid:
- algoritmide loomise paradigmade süvakäsitlus;
- algoritmide analüüsi tehnikad, sh amortiseeritud analüüs ja rekurrentsete võrrandite lahendamine;
- efektiivsed algoritmid mitmete ülesannete lahendamiseks, nagu sorteerimine, otsimine, maatriksite korrutamine;
- efektiivseid algoritme toetavad anmestruktuurid, nagu sorteeritud järjestused, massiivid ja puud;
- juhuslikustatud algoritmid.
Võimalikud lisateemad:
- täisarvude korrutamine, signaalitöötlus, mõningad andmestruktuurid (prioriteetjärjekord ja mittelõikuvad alamhulgad) ja paisksalvestus
õppeaine sisu lühikirjeldus ingl k
The course covers the following topics:
- in-depth treatment of algorithm paradigms,
- techniques of algorithm analysis, including amortized analysis and solving of recurrence equations;
- efficient algorithms for a variety of problems, including sorting, graph search, and matrix multiplication;
- data structures that support efficient algorithms, including data structures for ordered sequences, lists, and trees;
- randomized algorithms.
Further potential topics:
- integer multiplication, signal processing, other data structures (priority queues, disjoint sets), and hashing
hindamisviis eesti k
eristav
hindamisviis ingl k
examination
iseseisev töö eesti k
koduülesanded
iseseisev töö ingl k
home exercises
õppekirjandus
Introduction to Algorithms, T.H. Cormen, C.E.Leiserson, R.L. Rivest, and C. Stein
Additiona literature on the course web page
õppevormid ja mahud
päevaõpe: nädalatunnid
4.0
sessioonõppe töömahud (semestris):