Durante il primo semestre, tutte le lezioni si svolgeranno telematicamente nelle ore indicate in orario, alla seguente URL (dedicata al Corso A):

TBD.

Istruzioni generali sull'accesso telematico:

http://unipi.it/corsionline

Il ricevimento studenti sarà fatto via mail, oppure telematicamente su appuntamento.

Docenti Teoria/Esercitazioni: Linda Pagli e Giuseppe Prencipe (corso A)

Impegno: 15 CFU. Il corso consiste ogni settimana di lezioni di didattica frontale in aula; circa il 25% di queste saranno dedicate a esercitazioni e a prove di autovalutazione.

Semestri: primo e secondo (l'insegnamento è annuale)

Ricevimento studenti: Pagli: su appuntamento, scrivere a linda.pagli@unipi.it

Ricevimento studenti Prencipe: su appuntamento

Registro delle lezioni: si tratta del registro ufficiale che riporta quanto indicato nel seguito.

L'anno accademico 2020/2021 è il primo anno in cui viene erogato questo insegnamento.

L’insegnamento introduce lo studente ai principi, agli strumenti e alle tecniche della programmazione di applicazioni informatiche, acquisendo la capacità di risolvere problemi computazionali. Le tecniche di base per calcolare il costo computazionale degli algoritmi permettono di progettare e implementare soluzioni efficienti ai problemi computazionali, qualora possibile: la difficoltà computazionale di alcuni problemi viene illustrata attraverso la discussione di alcune classi fondamentali (P vs NP).

• [CLRS] T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein. Introduzione agli algoritmi e strutture dati. McGraw-Hill, Terza edizione, 2010.
• [DFI] C. Demetrescu, I. Finocchi, G. Italiano. Algoritmi e strutture dati. McGraw-Hill, Seconda edizione, 2008. Solo pagine 161-165.
• [FL] P. Ferragina, F. Luccio. Il Pensiero Computazionale: dagli algoritmi al coding. Il Mulino, 2017. Solo pagine 64-65, Capitolo 7 e Capitolo 10.

• Struttura di un calcolatore e ambienti di sviluppo. Analisi asintotica del costo computazionale.
• Rappresentazione delle informazioni. Problemi computazionali e algoritmi di risoluzione.
• Controllo delle operazioni e del flusso all’interno di un programma. Problem solving su array.
• Blocco e struttura dei programmi. Funzioni, passaggio dei parametri. Ricorsione,
• Algoritmi per ordinamento e ricerca.
• Strutture di dati dinamiche. Liste. Code e pile. Tabelle hash e dizionari.
• Divide et impera, programmazione dinamica, algoritmi greedy.
• Algoritmi per alberi e grafi.
• Cenni di calcolabilità e di classi di complessità.