IV003 Algorithms and Data Structures II

Fakulta informatiky
jaro 2020
Rozsah
2/2. 3 kr. (plus ukončení). Ukončení: zk.
Vyučující
prof. RNDr. Ivana Černá, CSc. (přednášející)
RNDr. Jaroslav Bendík (cvičící)
RNDr. Nikola Beneš, Ph.D. (cvičící)
Mgr. Samuel Pastva (cvičící)
RNDr. František Blahoudek, Ph.D. (pomocník)
RNDr. Martin Jonáš (pomocník)
Mgr. David Klaška (pomocník)
Bc. Tomáš Lamser (pomocník)
Garance
prof. RNDr. Ivana Černá, CSc.
Katedra teorie programování - Fakulta informatiky
Dodavatelské pracoviště: Katedra teorie programování - Fakulta informatiky
Předpoklady
( IB002 Algoritmy a datové struktury || PROGRAM ( 1431:N - MA )) && ! IB108 Algoritmy a dat. struktury II
The course expands on courses IB002 Algorithms and Data Structures I.
Omezení zápisu do předmětu
Předmět je nabízen i studentům mimo mateřské obory.
Mateřské obory
předmět má 55 mateřských oborů, zobrazit
Cíle předmětu
The course expands on the introductory course Algortihm Design I. It presents algorithmic concepts without their direct connection to any particular programming language. The aim is to introduce students into design and analysis of advanced algorithms. The course presents advanced techniques of algorithm analysis and a wide spectrum of strategies together with algorithms built up on these strategies. Students are introduced into new data structures which are displayed in a row with algorithms based on them.
Výstupy z učení
After enrolling the course students are able to:
- actively use and modify advanced graph and string algorithms,
- actively used advanced techniques for designing algorithms (dynamic programming, greedy techniques) for designing algorithms, expain their specific properties and limits,
- actively used and modify advanced dynamic data structures and use them for designing effective algorithsm,
- analyze time complexity and prove correctness of algorithms.
Osnova
  • Advanced design and analysis techniques: dynamic programming, greedy strategies,backtracking. Amortized analysis.
  • Advanced data structures: binomial and Fibonacci heaps, data structures for disjoint sets.
  • Graph algorithms: Single-Source Shortest Paths (The Bellman-Ford algorithm). All-Pairs Shortest Paths (Shortest paths and matrix multiplication, The Floyd-Warshall algorithm, Johnson's algorithm for sparse graphs). Maximum Flow (The Ford-Fulkerson method, The Push-Relabel method). Maximum bipartite matching.
  • String matching: the naive string-matching algorithm, Karp-Rabin algorithm, string matching with finite automata. The Knuth-Morris-Pratt algorithm.
Literatura
    povinná literatura
  • KLEINBERG, Jon a Éva TARDOS. Algorithm design. Boston: Pearson/Addison-Wesley, 2006. xxiii, 838. ISBN 0321372913. info
    doporučená literatura
  • DASGUPTA, Sanjoy, Christos Ch. PAPADIMITRIOU a Umesh Virkumar VAZIRANI. Algorithms. 1st ed. Boston: McGraw-Hill Companies, 2008. x, 320. ISBN 9780073523408. info
  • CORMEN, Thomas H., Charles E. LEISERSON a Ronald L. RIVEST. Introduction to algorithms. Cambridge: MIT Press, 1989. xvii, 1028. ISBN 0070131430. info
Výukové metody
Lectures and seminars. Students are required to solve given algorithmic problems.
Metody hodnocení
The course has a form of a lecture with a seminar. During the term students separately solve sets of algorithmic problems. The course is concluded by the written exam. A student can attend the final exam providing she/he has acquired given number of points from problem sets.
Vyučovací jazyk
Angličtina
Navazující předměty
Informace učitele
https://is.muni.cz/auth/el/1433/jaro2018/IB108/index.qwarp
Další komentáře
Předmět je vyučován každoročně.
Výuka probíhá každý týden.
Předmět byl dříve vypisován pod kódem IB108.
Předmět je zařazen také v obdobích jaro 2014, jaro 2015, jaro 2016, jaro 2017, jaro 2018, jaro 2019.