Algoritmica e Laboratorio - Corso di recupero

Docenti: Linda Pagli,Giulio Pibiri

Impegno: 9 CFU di cui 6 teoria/esercitazioni e 3 Laboratorio.

Semestre: primo.

Ricevimento studenti: dopo ogni lezione oppure su appuntamento.

su http://mediateca.unipi.it sono a disposizione disposizione le video-lezioni dell'anno 2015/2016. Bisogna registrarsi con le credenziali di ateneo.

RISULTATI APPELLO STRAORDINARIO DEL 31/10/2016, Corsi A e B

Risultati

Visione scritti e orali su appuntamento.

All'indirizzo http://dijkstra.di.unipi.it/#/lessons i compiti degli appelli passati (a.a. 2015-16) sono adesso disponibili.

• A.A. 2015/2016

Il corso è rivolto a studenti, che per motivi di vario tipo, non sono riusciti a superare il corso regolare di algoritmi e laboratorio il primo anno di studi. Il corso è costituito da brevi lezioni riassuntive sugli argomenti di base e da esercitazioni pratiche in cui si discuteranno e risolveranno problemi di vario tipo, definendo limiti inferiori, confrontando soluzioni diverse, analizzando correttezza e complessità. Il corso ha una natura più pratica che teorica e verrà organizzato anche in funzione dei fruitori. Agli studenti che hanno intenzione di frequentarlo sarà richiesta un partecipazione attiva. Consiste di due gruppi di lezioni di due ore ciascuna il pomeriggio del giovedì dalle 14 alle 18 e del venerdì dalle 14 alle 18. Sono previsti vari compiti scritti.

Il corso prevede una intensa attività di laboratorio che porterà gli studenti a sperimentare in linguaggio C le nozioni e le tecniche algoritmiche apprese in classe.

L'esame di questo corso coincide con quello di Algotimica e Laboratorio di 12 crediti. Consiste di tre prove:

• Una prova scritta con esercizi atti a valutare l'apprendimento delle nozioni teoriche e la capacità di “problem solving” dello studente. Tale prova viene valutata in trentesimi, e si intende superata se la valutazione è maggiore o uguale a 18, nel qual caso lo studente è ammesso a sostenere la prova di laboratorio.
• Una prova in laboratorio che verifica la capacità dello studente di realizzare in C gli algoritmi di base visti in classe, risolvendo semplici problemi su array, liste, alberi e grafi. Tale prova è da intendersi come un test di idoneità il cui superamento permette allo studente di essere ammesso a sostenere la prova orale.
• Una prova orale sul programma del corso, la cui valutazione è in trentesimi e tiene in considerazione il risultato riportato dallo studente nella prova scritta.

Le prove possono essere sostenute in appelli diversi. Se una prova non viene passata, occorre risostenere soltanto quella.

Per avere una idea della tipologia delle prove, si consultino i testi dell'anno scorso.

• [CLRS] T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein. Introduzione agli algoritmi e strutture dati. McGraw-Hill, Terza edizione, 2010.

• [CGGR] P. Crescenzi, G. Gambosi, R. Grossi, G. Rossi. Strutture di dati e algoritmi: progettazione, analisi e programmazione (seconda edizione). Pearson, 2012. Sito web: http://wps.pearsoned.it/crescenzi_strutture-dati-algoritmi2/. Errata.

Per il laboratorio, un testo fra:

• [KR] B.W. Kernighan, D.M. Ritchie. Il Linguaggio C, Pearson-Prentice Hall, seconda edizione, 2008.
• [KP] A. Kelley, I. Pohl. C: Didattica e Programmazione, Addison-Wesley, quarta edizione, 2004.

• Prerequisito: Conoscenza approfondita della programmazione C per ciò che concerne gli operatori (aritmetici e relazionali), il flusso del controllo (If-then-else, while, for), le funzioni, gli array, i puntatori, le stringhe e l'allocazione dinamica della memoria. Quindi i capitoli 1-5 del libro “Il Linguaggio C”, B.W. Kernighan e D.M. Ritchie, Pearson-Prentice Hall, seconda edizione, 2008.
• Strumenti per la programmazione: Un editore testuale (tipo Emacs), e il compilatore gcc, sono sufficienti per apprendere e testare le varie nozioni algoritmiche e di coding che verranno discusse in Laboratorio. I programmatori più esperti potranno eventualmente utilizzare un framework di sviluppo come Eclipse esteso con il suo plug-in Eclipse C/C++ Development Tooling. Per chi si trova a operare sotto Windows consigliamo di installare una macchina virtuale, come VirtualBox, con una qualunque distribuzione Linux. Il consiglio è però quello di adoperare la combinazione minimale editor+gcc al fine di non perdersi nei meandri e nelle opzioni dei vari tools (non necessari per il corso), per concentrarsi soltanto sugli aspetti di coding degli algoritmi.
• Sistema di Autovalutazione: http://dijkstra.di.unipi.it

1. Breve introduzione a problemi computazionali, indecidibilità, e trattabilità (P, NP, NPC, EXP-TIME).
2. Complessità computazionale: modello di calcolo, dimensione dell'input e dell'output, caso pessimo e caso medio.
3. Limiti del calcolo: albero di decisione, limiti superiori e inferiori.
4. Divide-et-impera, Relazioni di ricorrenza, Teorema fondamentale.
5. Algoritmi per sequenze statiche e dinamiche: ricerca e ordinamento.
6. Ordinamento basato su confronti: Insertion sort, Merge-sort, Quick-sort, Heap sort.
7. Ordinamento di interi: Counting sort, Radix Sort.
8. Ordinamento di stringhe: qsort-based.
9. Sottosequenza di somma massima.
10. Programmazione dinamica: LCS, Partizione e Zaino
11. Algoritmi randomizzati: Quicksort.
12. Generazione di combinazioni e permutazioni
13. Analisi ammortizzata: doubling di array, contatore binario, k ricerche.
14. Dizionari: Alberi bilanciati (AVL), Tabelle hash (liste di trabocco e indirizzamento aperto).
15. Alberi: rappresentazione e visite.
16. Grafi I: rappresentazione e visite (DFS e BFS), DAG e ordinamento topologico.
17. Grafi II: Ciclo/cammino euleriano, ciclo hamiltoniano, componenti (fortemente) connesse.
18. Grafi III: Minimum Spanning Tree e Shortest Path.