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ALGORITMI E STRUTTURE DATI
ALGORITHMS AND DATA STRUCTURES

A.A. CFU
2022/2023 9
Docente Email Ricevimento studentesse e studenti
Valerio Freschi Martedi 11.00 -13.00 oppure su appuntamento
Didattica in lingue straniere
Insegnamento con materiali opzionali in lingua straniera Inglese
La didattica è svolta interamente in lingua italiana. I materiali di studio e l'esame possono essere in lingua straniera.

Assegnato al Corso di Studio

Informatica Applicata (L-31)
Curriculum: PERCORSO COMUNE
Giorno Orario Aula
Giorno Orario Aula

Obiettivi Formativi

Questo insegnamento ha lo scopo di illustrare le principali tecniche di progettazione di algoritmi e di descrivere ed analizzare gli algoritmi di base più diffusi e le strutture dati in essi utilizzate, con particolare riferimento agli aspetti di complessità computazionale.

Programma

01. Introduzione agli algoritmi e alle strutture dati:
   01.01 Algoritmi e loro tipologie
   01.02 Correttezza di un algoritmo rispetto ad un problema
   01.03 Complessità di un algoritmo rispetto all'uso di risorse
   01.04 Strutture dati e loro tipologie

02. Classi di problemi:
   02.01 Problemi decidibili e indecidibili
   02.02 Problemi trattabili e intrattabili
   02.03 Teorema di Cook
   02.04 NP-completezza

03. Complessità degli algoritmi:
   03.01 Notazioni per esprimere la complessità asintotica
   03.02 Calcolo della complessità di algoritmi non ricorsivi
   03.03 Calcolo della complessità di algoritmi ricorsivi

04. Algoritmi per array:
   04.01 Array: definizioni di base e problemi classici
   04.02 Algoritmo di visita per array
   04.03 Algoritmo di ricerca lineare per array
   04.04 Algoritmo di ricerca binaria per array ordinati
   04.05 Criteri di confronto per algoritmi di ordinamento per array
   04.06 Insertsort
   04.07 Selectsort
   04.08 Bubblesort
   04.09 Mergesort
   04.10 Quicksort
   04.11 Heapsort

05. Algoritmi per liste:
   05.01 Liste: definizioni di base e problemi classici
   05.02 Algoritmi di visita, ricerca, inserimento e rimozione per liste
   05.03 Algoritmi di inserimento e rimozione per code
   05.04 Algoritmi di inserimento e rimozione per pile

06. Algoritmi per alberi:
   06.01 Alberi: definizioni di base e problemi classici
   06.02 Algoritmi di visita e ricerca per alberi binari
   06.03 Algoritmi di ricerca, inserimento e rimozione per alberi binari di ricerca
   06.04 Criteri di bilanciamento per alberi binari di ricerca

07. Tabelle hash:
   07.01 Dizionari, array associativi, mappe: funzioni di base e realizzazione con array, liste, alberi
   07.02 Tabelle ad accesso diretto
   07.03 Funzioni hash
   07.04 Risoluzione delle collisioni: liste di collisione, indirizzamento aperto

08. Algoritmi per grafi:
   08.01 Grafi: definizioni di base e problemi classici
   08.02 Algoritmi di visita e ricerca per grafi
   08.03 Algoritmo di ordinamento topologico per grafi diretti e aciclici
   08.04 Proprietà del percorso più breve
   08.05 Algoritmo di Bellman-Ford 
   08.06 Algoritmo di Dijkstra

09. Tecniche algoritmiche:
   09.01 Tecnica del divide et impera
   09.02 Programmazione dinamica
   09.03 Tecnica golosa
   09.04 Tecnica per tentativi e revoche

10. Attività di laboratorio:
   10.01 Elementi di linguaggio C: richiami, editing, compilazione, debugging
   10.02 Valutazione sperimentale della complessità degli algoritmi: timing e contatori
   10.03 Generatori di numeri pseudocasuali: funzioni rand e srand
   10.04 Confronto sperimentale degli algoritmi di ordinamento per array 
   10.05 Implementazione di algoritmi per liste
   10.06 Implementazione di algoritmi di visita e ricerca per alberi binari
   10.07 Implementazione di algoritmi su grafi: visita in ampiezza e profondità di un grafo

Eventuali Propedeuticità

Non vi sono propedeuticità obbligatorie. Si suggerisce di sostenere l'esame di Algoritmi e Strutture Dati dopo aver sostenuto gli esami di Programmazione Procedurale e Analisi Matematica 1 e prima di sostenere gli esami di Sistemi Operativi, Basi di Dati, Programmazione e Modellazione a Oggetti e Programmazione Logica e Funzionale.

Risultati di Apprendimento (Descrittori di Dublino)

Conoscenza e capacità di comprensione:
Lo studente acquisirà: consapevolezza dell'importanza della progettazione efficiente degli algoritmi; le conoscenze fondamentali per l'analisi delle risorse computazionali richieste da un algoritmo; i principali algoritmi e strutture dati in grado di risolvere problemi di base di natura computazionale.

Conoscenza e capacità di comprensione applicate:
Lo studente acquisirà le metodologie proprie dell'analisi e della progettazione algoritmica. In particolare sarà in grado di progettare una serie di algoritmi classici (ordinamento, ricerca, ecc.) operanti su strutture dati differenti (array, liste, alberi e grafi) ed analizzarne la complessità computazionale. La capacità di applicare queste tecniche verrà sviluppata ed affinata nelle esercitazioni di laboratorio dove una serie di algoritmi verranno analizzati, elaborati ed implementati in linguaggio C.

Autonomia di giudizio:
Lo studente  sarà in grado di applicare le metodologie proprie dell'algoritmica per la comprensione e la risoluzione di nuovi problemi di natura computazionale. Le discussioni critiche in aula e le esercitazioni serviranno a stimolare e sviluppare l'autonomia di giudizio dello studente.
 
Abilità comunicative:
Lo studente  acquisirà la capacità di esprimere i concetti fondamentali propri degli algoritmi e delle strutture dati con terminologia appropriata e rigorosa. Imparerà a descrivere i problemi inerenti l'analisi e la progettazione di algoritmi efficienti e le metodologie adottate per la loro soluzione.
 
Capacità di apprendere:
Lo studente  acquisirà la capacità di studiare ed apprendere tecniche algoritmiche e strutture dati fondamentali. Imparerà a riconoscere l'importanza delle risorse computazionali (in particolare spazio e tempo) in modo da poter sviluppare autonomamente soluzioni per nuove problematiche inerenti la progettazione efficiente di programmi. 

Materiale Didattico

Il materiale didattico predisposto dalla/dal docente in aggiunta ai testi consigliati (come ad esempio diapositive, dispense, esercizi, bibliografia) e le comunicazioni della/del docente specifiche per l'insegnamento sono reperibili all'interno della piattaforma Moodle › blended.uniurb.it

Attività di Supporto

Test per l'autovalutazione della preparazione dello studente disponibili all'interno della piattaforma Moodle per il blended learning. Durante il periodo delle lezioni si svolgerà una verifica senza attribuzione del voto, finalizzata ad accertare il livello medio di preparazione e a individuare gli studenti che necessitano di supporto.


Modalità Didattiche, Obblighi, Testi di Studio e Modalità di Accertamento

Modalità didattiche

Lezioni teoriche ed esercitazioni di laboratorio.

Obblighi

Sebbene fortemente consigliata, la frequenza non è obbligatoria.

Testi di studio

Cormen, Leiserson, Rivest, Stein, "Introduzione agli Algoritmi e alle Strutture Dati", McGraw-Hill, 2010.

(Cormen, Leiserson, Rivest, Stein, "Introduction to Algorithms", MIT Press, 2009.)
Demetrescu, Finocchi, Italiano, "Algoritmi e Strutture Dati", McGraw-Hill, 2008.

Crescenzi, Gambosi, Grossi, "Strutture di Dati e Algoritmi", Pearson/Addison-Wesley, 2012.
Sedgewick, "Algoritmi in C", Pearson, 2015.

(Sedgewick, "Algorithms in C", Addison-Wesley, 1998.)

Modalità di
accertamento

Prova scritta e prova orale.
Tale modalità di accertamento delle conoscenze acquisite è dovuta, in particolare, alla volontà di verificare le capacità di conoscenza e comprensione applicate, con particolare riferimento al problem solving e all' uso efficiente delle risorse computazionali e, al contempo, alla volontà di verificare sia la capacità di sintesi dello studente che le abilità comunicative ed espressive.

La prova scritta (della durata di 2 ore) consiste in un esercizio di programmazione (da svolgere al calcolatore) e in una serie di domande a risposta chiusa; tale prova viene valutata in trentesimi ed è ritenuta sufficiente se il relativo voto, che rimane valido per il solo appello in cui viene sostenuta, è di almeno 18/30.

La prova orale, che può essere sostenuta solo previo superamento della prova scritta, consiste in domande sul programma dell'insegnamento.  Se superata, comporta un aggiustamento per eccesso o per difetto di al più 5/30 del voto della prova scritta, determinando così il voto finale.

Disabilità e DSA

Le studentesse e gli studenti che hanno registrato la certificazione di disabilità o la certificazione di DSA presso l'Ufficio Inclusione e diritto allo studio, possono chiedere di utilizzare le mappe concettuali (per parole chiave) durante la prova di esame.

A tal fine, è necessario inviare le mappe, due settimane prima dell’appello di esame, alla o al docente del corso, che ne verificherà la coerenza con le indicazioni delle linee guida di ateneo e potrà chiederne la modifica.

« torna indietro Ultimo aggiornamento: 20/04/2023


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