単位数: 2. 担当教員: 周 暁, 酒井 正夫. 開講年度: 2024. 科目ナンバリング: TEI-PRI307J.
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Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
１．目的
アルゴリズムの解析・設計に必要となる基礎知識の修得を目的とする。
２．概要
普遍的な計算モデルを定義し、アルゴリズム解析の基礎となる計算量の理論を解説する。基礎的データ構造（リスト、探索木、スタックなど）について詳細を示し、ソート、探索等の具体例を題材にして、分割統治法などのアルゴリズム設計の基本技法について述べる。
３．達成目標等
基本的なアルゴリズムとデータ構造を理解し、アルゴリズム設計技法の基礎を修得する。講義中の演習等（プログラミングを含む）により理解を深める。
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
1. Purpose
The purpose is to learn the basic knowledge for analysis and design of algorithms.
2. Summary
Give some usual computational models and explain the computational theory of basic analysis of algorithms.
Show some basic data structures (list, searching tree, stack, etc.) in detail, and some specific examples of "sort", "search", etc. as the theme.
Introduce some techniques of the basic algorithm design such as divide-and-conquer method.
3. Goals
To understand the basic algorithms and data structures, learn algorithm design techniques.
It is better to understand by doing the exercises (including programming) in the lecture.
１．序論
２．計算量
３．パブルソート
４．マージソート
５．リスト、配列
６．二分探索
７．決定木,バケットソート
８．基数ソート
９．ヒープ
１０．スタック、待ち行列
１１．Dijkstra アルゴリズム
１２．木と最小全域木
１３．木のなぞり
１４．分割統治法
１５．まとめ
1. Introduction
2. Computational complexity
3. Bubble sort
4. Merge sort
5. List, array
6. Binary search
7. Decision tree, bucket sort
8. Radix sort
9. Heap introduction
10. Stack and queue
11. Dijkstra algorithm
12. Tree and minimum spanning tree
13. Tree traversal
14. Divide-and-conquer method
15. Conclusion
特になし
N/A
出席状況、レポート、演習、試験をもとに総合的に評価する。
Evaluation is performed comprehensive based on attendance count, reports and examination.
事前にメールで連絡して下さい
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