Abstrakcyjne struktury danych (ćwiczenia)

Opis przedmiotu
Informacje ogólne
Organizator:Wydział Matematyki, Informatyki i Architektury Krajobrazu - Instytut Matematyki i Informatyki
Kod ECTS:11100-XXXX-1001CWI0101
Kierunek studiów: Informatyka (stacjonarne I stopnia)
Lokalizacja w planach rocznych:
Etap:Rok I - Semestr 2
Punkty ECTS: 0
Forma zaliczenia: Zaliczenie na ocenę
Rozkład zajeć
Etap:Rok II - Semestr 4
Punkty ECTS: 0
Forma zaliczenia: Zaliczenie na ocenę
Rozkład zajeć
Etap:Rok III - Semestr 6
Punkty ECTS: 0
Forma zaliczenia: Zaliczenie na ocenę
Rozkład zajeć
Lokalizacja w programie modułowym:
Moduł programowy:Przedmioty kształcenia kierunkowego » Abstrakcyjne struktury danych
Kierunek studiów: Matematyka (stacjonarne I stopnia)
Lokalizacja w planach rocznych:
Etap:Rok I - Semestr 2
Punkty ECTS: 0
Forma zaliczenia: Zaliczenie na ocenę
Rozkład zajeć
Etap:Rok II - Semestr 4
Punkty ECTS: 0
Forma zaliczenia: Zaliczenie na ocenę
Rozkład zajeć
Etap:Rok III - Semestr 6
Punkty ECTS: 0
Forma zaliczenia: Zaliczenie na ocenę
Rozkład zajeć
Cele przedmiotu
C1. Zapoznanie studentów z podstawowymi strukturami danych, operacjami na tych strukturach oraz ich zastosowaniami.
C2. Podnoszenie umiejętności z programowania.
Wymagania wstępne
Umiejętność programowania. Znajomość programowania obiektowego.
Przedmioty wprowadzające: Wstęp do informatyki, Podstawy algorytmiki i programowania, Programowanie obiektowe.
Efekty kształcenia dla przedmiotu
WIEDZA
W1 rozpoznać podstawowe struktury danych i wskazać różnice między poznanymi strukturami danych (INF: K_W01, K_W03, K_W06 MAT: K_W08)
UMIEJĘTNOŚCI
Student potrafi
U1. dokonać wyboru odpowiedniej struktury danych do określonego problemu (INF: K_U06, K_U10 MAT: K_U29)
U2 . zaimplementować wybraną strukturę danych, dostosować strukturę do potrzeb realizowanego zagadnienia (INF: K_U08, K_U10, K_U11 MAT: K_U26)
U3. tworzyć proste aplikacje z zastosowaniem poznanych struktur danych (INF: K_U10, K_U11, K_U12 MAT: K_U27 )
KOMPETENCJE SPOŁECZNE (POSTAWY)
Student potrafi
K1. znaleźć rozwiązanie zadanego problemu opierając się na poznanych strukturach danych i wykorzystując zasoby informatyczne (INF: K_K01, K_K03, K_K04 MAT: K_K01,K_K02)
Metody dydaktyczne
Wykład: wykład tradycyjny
Ćwiczenia: dyskusja, indywidualna praca ze studentem, metody dialogowe i problemowe, praca w grupie, zadania domowe
Treści programowe przedmiotu
Pliki o dostępie bezpośrednim.
Szablony funkcji i klas.
Stos i odwrotna notacja polska
Kolejka liniowa i przykłady jej zastosowania.
Listy jedno i dwukierunkowe, posortowane.
Biblioteka STL.
Drzewa, binarne drzewa poszukiwań (BST).
Operacje na drzewach. Wyważanie drzew. Zastosowanie drzew.
Kopce - kolejki priorytetowe, sortowanie przez kopcowanie.
Tablice z haszowaniem i wyszukiwanie informacji.
Wskaźniki funkcji.
Kryteria oceny i sposoby weryfikacji zakładanych efektów kształcenia
Zaliczenie ćwiczeń – weryfikacja za pomocą pisemnych sprawdzianów (20% oceny końcowej), aktywności i odpowiedzi ustnych na laboratoriach (10% oceny końcowej), prac domowych obejmujących poszczególne tematyki struktur danych (20% oceny końcowej) oraz kolokwium (50% oceny końcowej).
Wykład: Egzamin pisemny i ustny dla osób, które zaliczyły ćwiczenia.
Kryteria oceny
poniżej 50% – ocean niedostateczna
Szczegółowe zasady oceniania są podawane studentom z każdą edycją przedmiotu.
W1 - egzamin, kolokwium, przygotowanie do zajęć, aktywność na zajęciach, praca domowa
U1 - egzamin, kolokwium, test, przygotowanie do zajęć, aktywność na zajęciach, praca domowa
U2 - egzamin, kolokwium, test, przygotowanie do zajęć, aktywność na zajęciach, praca domowa
U3 - egzamin, kolokwium, test, przygotowanie do zajęć, aktywność na zajęciach, praca domowa
K1 - przygotowanie do zajęć, aktywność na zajęciach, praca domowa
K1 - przygotowanie do zajęć, aktywność na zajęciach, praca domowaGodzinowe ekwiwalenty punktów ECTS
Wykład 30
Ćwiczenia 30
Konsultacje 30
Przygotowanie do zajęć i projekty domowe 30
Studiowanie literatury 10
Przygotowanie do sprawdzianów i egzaminu 20
Łączna liczba godzin 150
Liczba punktów INF ECTS 4 MAT ECTS 5
Literatura podstawowa i uzupełniająca
Literatura podstawowa:
1. L. Banachowski, K. Diks, W. Rytter, Algorytmy i struktury danych, wyd. III, WNT, Warszawa 2001
2. A. Drozdek, C++. Algorytmy i struktury danych, Helion, Gliwice 2004
3. T. H. Cormen, Ch. E. Leiserson, R. L. Rivest, Wprowadzenie do algorytmów, WNT, Warszawa 1997
Literatura uzupełniająca:
1. A. Drozdek, D. L. Simon, Struktury danych w języku C, WNT, Warszawa 1996
2. B. Eckel, Thinking in C++, Helion, Gliwice.
Inne pomoce dydaktyczne:
Zasoby internetowe