Дисциплина Структуры данных и анализ алгоритмов

УТВЕРЖДАЮ
Зам. директора Института кибернетики
по учебной работе
________________ С.А. Гайворонский
«___»_____________2011 г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
Структуры данных и анализ алгоритмов
НАПРАВЛЕНИЕ ООП 230100 Информатика и вычислительная техника
ПРОФИЛИ ПОДГОТОВКИ Технологии разработки программного обеспечения
КВАЛИФИКАЦИЯ (СТЕПЕНЬ)
БАЗОВЫЙ УЧЕБНЫЙ ПЛАН ПРИЕМА
КУРС 3 СЕМЕСТР 5,6
КОЛИЧЕСТВО КРЕДИТОВ
ПРЕРЕКВИЗИТЫ
КОРЕКВИЗИТЫ
бакалавр
2011 г.
8 (6/2)кредитов ECTS
Б2.Б1, Б2.В3.1, Б2.В1.1
Б3.Б5
ВИДЫ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ВРЕМЕННОЙ РЕСУРС:
Лекции
36 час.
Лабораторные занятия
54 час.
Курсовая работа
18 час
АУДИТОРНЫЕ ЗАНЯТИЯ
108 час.
САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА
108 час.
ИТОГО
216час.
ФОРМА ОБУЧЕНИЯ
очная
ВИД ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ
ОБЕСПЕЧИВАЮЩЕЕ ПОДРАЗДЕЛЕНИЕ
экзамен, зачет, диф.зачет
кафедра ОСУ
ЗАВЕДУЮЩИЙ КАФЕДРОЙ ОСУ ____________ Силич В.А.
РУКОВОДИТЕЛЬ ООП
______________
ПРЕПОДАВАТЕЛЬ
____________ Фофанов О.Б.
2011 г.
Рейзлин В.И.
1. ЦЕЛИ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Целями преподавания дисциплины являются:
 изучение основных абстрактных типов данных (АТД) (примитивные типы,
массивы, комбинированные типы, списки, стеки, очереди, деки, деревья,
графы, хэш-таблицы) и статическая и динамическая реализации АТД
 изучение способов описания алгоритмов и методов исследования и оценки их
пространственной и временной сложности;
 изучение наиболее широко использующихся в практике алгоритмов поиска,
сортировки и модификации данных.
Поставленные цели полностью соответствуют целям (Ц1-Ц5) ООП.
Код
цели
Ц1
Ц2
Ц3
Ц4
Формулировка цели
Подготовка выпускников к междисциплинарным научным
исследованиям для решения задач, связанных процессами анализа,
прогнозирования, моделирования и создания информационных
процессов, технологий в рамках профессионально-ориентированных
информационных систем (в экономике).
Подготовка выпускников к автоматизированному решению
прикладных
задач;
созданию
новых
конкурентоспособных
информационных технологий и систем.
Подготовка выпускников к информационному обеспечению
прикладных процессов; внедрению, адаптации, настройке и
интеграции проектных решений по созданию ИС, сопровождению и
эксплуатации современных ИС.
Подготовка выпускников к организационно-управленческой
деятельности при выполнении междисциплинарных проектов в
профессиональной области, в том числе в интернациональном
коллективе, умение работать в команде
2. МЕСТО ДИСЦИПЛИНЫ В СТРУКТУРЕ ООП
Дисциплина «Типы и структуры данных» (Б2.Б9) является базовой
профессионального цикла (Б3).
Для её успешного усвоения необходимы:
знания базовых понятий информатики и вычислительной техники, хотя бы одного
языка программирования, представления и преобразования информации в компьютере;
умения
программировать на языке ООП
владение навыками работы на персональном компьютере.
Пререквизитами данной дисциплины являются дисциплина «Информатика» Б2.Б1,
«Линейная алгебра и аналитическая геометрия» (Б2.В3.1), «Дискретная математика»
(Б2.В1.1),
Кореквизиты – «Операционные системы» (Б3.Б3).
3. РЕЗУЛЬТАТЫ ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
В результате освоения дисциплины студент должен:
Знать:
- способы представление информации в памяти компьютера;
- альтернативные способы описания алгоритмов;
- методы исследования эффективности алгоритмов:
- алгоритмы сортировки информации
- базовые типы данных и операции с ними;
- основные абстрактные типы данных (АТД) и их реализации;
- поисковые алгоритмы и области их использования;
- способы представления информации в виде деревьев;
- принципы хеширования данных.
уметь:
- формализовать вычислительные и логические задачи;
- представлять алгоритмы вычислительных и логических задач;
- исследовать эффективность алгоритмов;
- выбирать для сортировки данных эффективные алгоритмы;
- осуществлять выбор эффективных алгоритмов поиска;
- структурировать информацию с использованием различных АТД;
- реализовывать выбранный алгоритм на языке программировании;
- использовать образовательные ресурсы по дисциплине, представленные в сети
ИНТЕРНЕТ.
владеть навыками исследования эффективности алгоритмов различными способами,
представления данных различными способами и выбора оптимальных структур данных
для заданной функциональности систем обработки данных, оценить эффективность
использования выбранных структур данных для решения задачи в зависимости от
доступных вычислительных ресурсов.
В процессе освоения дисциплины у студентов развиваются следующие
компетенции:
1. Универсальные (общекультурные):
- способен использовать, обобщать и анализировать информацию, ставить цели и
находить пути их достижения в условиях формирования и развития
информационного общества (ОК-1 ФГОС);
- способен самостоятельно приобретать и использовать в практической
деятельности новые знания и умения, стремится к саморазвитию (ОК-5 ФГОС);
- способность работать с информацией в глобальных компьютерных сетях (ОК-8
ФГОС).
2. Профессиональные:
- способен использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в
профессиональной деятельности и эксплуатировать современное электронное
оборудование и информационно-коммуникационные технологии в соответствии с
целями образовательной программы бакалавра (ПК-3 ФГОС);
- способен моделировать и проектировать структуры данных и знаний, прикладные
и информационные процессы (ПК-9);
- способен применять к решению прикладных задач базовые алгоритмы обработки
информации, выполнять оценку сложности алгоритмов, программировать и
тестировать программы (ПК-10);
- способен применять методы анализа прикладной области на концептуальном,
логическом, математическом и алгоритмическом уровнях (ПК-17 ФГОС).
4. СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
4.1 Аннотированное содержание разделов дисциплины:
1. Основные понятия структур данных
Концепция типа данных. Простейшие типы данных. Простейшие стандартные типы
данных. Ограниченные типы (диапазоны). Массивы. Записи. Записи с вариантами.
Множества. Представление массивов, записей и множеств. Последовательности
(элементарные операции, буферизация, стандартные ввод и вывод).
2. Данные с динамической структурой
Линейные списки: основные операции, упорядоченные списки и перестройка
списков. Стеки, очереди, деки, нелинейные структуры данных, иерархические списки,
мультисписки. Реализация перечисленных структур данных. Стандартные классы в ООП,
поддерживающие динамические структуры
3. Алгоритмы поиска
Задачи поиска и кодирования (сжатия) данных. Кодовые деревья, оптимальные
префиксные коды, исчерпывающий поиск. Линейный поиск. Поиск делением пополам
(двоичный поиск). Поиск в таблице. Прямой поиск строки. Поиск в строке (алгоритмы
Кнута, Мориса и Прата). Алгоритмы Боуэра-Мура. Алгоритмы Рабина-Карпа.
4. Алгоритмы сортировки
Анализ сложности и эффективности алгоритмов поиска и сортировки. Оценка
временной и пространственной сложности алгоритмов на основе асимптотических
соотношений (О –и Ω нотации). Порядковые статистик. Сортировка массивов: прямым
включением, прямым выбором и прямым обменом. Улучшенные методы сортировки:
включениями с уменьшающимися расстояниями, с помощью дерева, разделением.
Нахождение медианы. Сравнение методов сортировки массивов. Файлы: организация и
обработка. Сортировка файлов: прямое слияние, естественное слияние, сбалансированное
многопутевое слияние, многофазная сортировка, распределение начальных серий.
5. Деревья
Введение в теорию графов. Деревья и леса. Бинарные деревья. Представление
деревьев в памяти с помощью массивов и динамических структур. Обходы деревьев. Тдеревья и алгоритмы их обработки. Деревья оптимального поиска. Сбалансированные по
высоте (АВЛ) и рандомизированные деревья поиска и алгоритмы работы с ними.
Восстановление сбалансированности, левое и правое вращение. 2-3 деревья, чернокрасные деревья. Сильноветвящиеся (B-) деревья. Поиск информации, удаление и вставка
узлов в сильноветвящихся деревьях.
6. Быстрый доступ к данным
Хеширование данных. Способы вычисления хеш-функций. Разрешение коллизий.
Линейное, квадратичное опробование. Метод цепочек, двойное хеширование. Оценка
качества хеш-функций. Инвертированные индексы. Битовые карты
4.2 Структура дисциплины по разделам и формам организации обучения приведена в
таблице 1.
Таблица 1
Структура дисциплины
по разделам и формам организации обучения
Название раздела/темы
Аудиторная работа (час)
Лекции Практ./сем.
Лаб. зан.
занятия
СРС
(час)
Колл,
Контр.Р.
Ито
го
1. Основные понятия
структур данных
2 Данные с динамической
структурой
3. Алгоритмы поиска
4
4. Алгоритмы сортировки
8
5. Деревья
12
6. Быстрый доступ к
данным
6. Курсовая работа
4
Итого
36
4
4
-
-
6
6
6
6
10
10
12
12
Контр.Р.
12
12
Контр.Р.
8
8
18
54
72
108
14
14
22
28
32
18
52
216
5. ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
В таблице 2 приведено описание образовательных технологий, используемых в
данном модуле.
Таблица 2
Методы и формы организации обучения (ФОО)
ФОО
Лекц.
Методы
IT-методы
Работа в команде
Case-study
Игра
Методы проблемного
обучения.
Обучение
на основе опыта
Опережающая
самостоятельная работа
Проектный метод
Поисковый метод
Исследовательский метод
Другие методы
√
Лаб. раб.
Тр*.,
Мк**
СРС
√
√
√
√
К. пр.
√
√
√
√
√
*-Тренинг, **-Мастер-класс
6. ОРГАНИЗАЦИЯ И УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
САМОСТОЯТЕЛЬНОЙ РАБОТЫ СТУДЕНТОВ
6.1 Самостоятельная работа студентов (СРС) состоит из текущей СРС.
Текущая СРС – работа с лекционным материалом, подготовка к лабораторным
работам, практическим занятиям с использованием сетевых образовательных ресурсов;
опережающая самостоятельная работа; выполнение домашних заданий; изучение тем,
вынесенных на самостоятельную проработку; подготовка к контрольным работам и
экзамену.
Творческая проблемно-ориентированная самостоятельная работа
(ТСР) – поиск, анализ, структурирование информации по темам индивидуальных
курсовых заданий.
6.2 Содержание курсовой работы
Целью курсовой работы является закрепление материала, изучаемого в предыдущем
семестре по дисциплине «Типы и структуры данных»: программирование реальных
заданий с использованием наиболее распространенных в информационных технологиях
структур данных и алгоритмов их обработки.
Курсовая работа включает следующие разделы:
1.
Моделирование абстрактных типов данных (АТД) для различных реализаций
(табличное, списковое, комбинированное и тд)
2.
Поиск информации в различных структурах данных с использованием
классических алгоритмов поиска в текстовой информации
3.
Исследование эффективности алгоритмов сортировок для различных структур и
размерностей данных
4.
Реализация структур данных типа дерево и типовые алгоритмы их обработки
5.
Реализация функций расстановки (хеширование) и различных методов разрешения
коллизий
Каждому студенту выдается индивидуальное задание (по № в группе) по
соответствующему разделу. Выбор языка программирования, как инструментария
реализации структур и алгоритмов остается открытой по выбору студента
Рассматриваются следующие предметные области, для каждой из которых должна быть
разработана соответствующая информационная структура
1. Складское хозяйство предприятия
2. Аптека
3. Туристическое агентство
4. Областная больница - больные
5. Гостиничный комплекс с резервированием номеров и услуг
6. Отдел кадров предприятия
7. Агентство по продаже недвижимости
8.
и тд
Пример задания
1. Моделирование абстрактных типов данных (АТД) для различных реализаций.
Разработать алгоритм и соответствующее приложение, моделирующее вычислительную
систему с постоянным шагом по времени (дискретное время) в соответствии с вариантом
индивидуального задания с использованием конкретных реализаций АТД стек и очередь.
Варианты задач (номер задачи)
1. Система состоит из процессора P, трёх очередей F0, F1, F2 и стека S (рис.1.4). В
систему поступают запросы. Запрос можно представить записью:
Type
TInquiry= record
Name: String[10]; {имя запроса}
Time: Word; {время обслуживания}
P: Byte;{приоритет задачи 0-высший,
1-средний, 2-низший}
end;
Поступающие запросы ставятся в соответствующие приоритетам очереди. Сначала
обрабатываются задачи из очереди F0. Если она пуста, можно обрабатывать задачи из
очереди F1. Если и она пуста, то можно обрабатывать задачи из очереди F2. Если все
очереди пусты, то система находится в ожидании поступающих задач (процессор
свободен), либо в режиме обработки предыдущей задачи (процессор занят). Если
поступает задача с более высоким приоритетом, чем обрабатываемая в данный момент, то
обрабатываемая помещается в стек и может обрабатываться тогда и только тогда, когда
все задачи с более высоким приоритетом уже обработаны.
Генератор задач
Стек S1
О
О
О
Ч
Ч
Ч
Е
Е
Е
Р
Р
Р
Е
Е
Е
Д
Д
Д
Ь
Ь
P1
Ь
F0
1
F1
F2
Рис.1.4
2. Поиск информации в различных структурах данных
Изучение алгоритмов поиска контекста в больших объемах текстовой информации и
закрепление навыков в проведении сравнительного анализа алгоритмов.
1. Реализовать алгоритмы поиска:
 КМП – алгоритм (нечетный вариант)
 Алгоритм Боуэра-Мура (четный вариант)
 Алгоритм Рабина-Карпа (кратные 3 варианты)
2. Построить графики зависимости количества операций сравнения от количества
символов в массиве.
3. Определить временную сложность алгоритма и сравнить с экспериментальными
исследованиями
Исходные наборы данных – текстовые массивы или файлы типа соответствующего
варианта (по № варианта). и тд
6.3 Контроль самостоятельной работы
Оценка результатов самостоятельной работы организуется как единство двух форм:
самоконтроль и контроль со стороны преподавателя.
Самоконтроль в обучающей программе, контроль знаний, полученных с помощью
обучающей программы (20 контролирующих тестов).
Рубежный контроль в виде тестов по теоретической части.
По результатам текущего и рубежного контроля формируется допуск студента к
экзамену. Экзамен проводится в письменной или устной форме.
6.4 Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов
Для самостоятельной работы студентов используются сетевые образовательные
ресурсы, пособия и учебники в электронной форме.
7. СРЕДСТВА (ФОС) ТЕКУЩЕЙ И ИТОГОВОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА
ОСВОЕНИЯ ДИСЦИПЛИНЫ
Для организации текущего контроля полученных студентами знаний по данной
дисциплине проводится 2 тестирования. Образец контролирующего теста приведен ниже
(ПРИЛОЖЕНИЕ 1) . Для проведения экзамена предлагаются
34 вопроса.
Экзаменационный билет содержит 4 пункта.
8. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ
ДИСЦИПЛИНЫ
Основная литература
1. Т.Кормен и др. Алгоритмы. Построение и анализ. М. Изд-во "Вильямс", 2007 г
2. Цапко И. В. Структуры и алгоритмы обработки данных : [учеб. пособие для студ.
вузов] / И. В. Цапко ; Том. политехн. ун-т. – Томск : Изд-во Том. политехн. ун-та,
2007.
3. Альфред Ахо, Джон Э. Хопкрофт, Д. Ульман Структуры данных и алгоритмы.
М., Изд-во "Вильямс", 2000 г.
4. Н. Вирт Алгоритмы + структуры данных = программы. М., "Мир", 1985г.
5. Н. Вирт Алгоритмы и структуры данных. М., Изд-во "Вильямс", 1998г.
6. Д. Кнут. Искусство программирования для ЭВМ. Т.1. Основные алгоритмы. М.,
"Мир", 1976 г., переиздание - М., Изд-во "Вильямс", 2000г.
7. Д. Кнут. Искусство программирования для ЭВМ. Т.3. Сортировка и поиск. М.,
"Мир", 1978 г., переиздание - М., Изд-во "Вильямс", 2000 г.
Дополнительная литература
1. Уильям Топп, Уильям Форд. Структуры данных в С++. М., Изд-во "Бином", 2000 г.
2. Вирт Н. Алгоритмы и структуры данных. – М.: Мир, 1989. – 360с.
3. Мейер Б. Методы программирования. Том 1 и 2. – М., Мир, 1982. – 356 и 368с..
4. Гудман С., Хидетниеми С. Введение в разработку и анализ алгоритмов. – М.: Мир,
1981.
Программное обеспечение и Internet-ресурсы:
1. Электронные курсы лекций
a. http://www.intuit.ru/department/algorithms/staldata/
b. http://guap.ru/dept04/caf46/textbooks/str_alg/index.htm
2. Среда разработки Java SE 6 Update 23
3. Визуальные IDE Java IntelliJ IDEA , Eclipse
4. Web-ресурсы
a. http://www.informatics.susx.ac.uk/courses/dats/notes/html/index.html
b. http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/vis
c. http://informatics.mccme.ru/moodle/
9. МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
Лабораторные работы выполняются в компьютерном классе, оснащенном 10-ю
компьютерами на базе процессоров Intel Core 4 Duo.
Программа составлена на основе Стандарта ООП ТПУ в соответствии с
требованиями ФГОС по направлению 230100 «Информатика и вычислительная техника»
и профилю подготовки «Технологии разработки программного обеспечения».
Программа одобрена на заседании кафедры оптимизации систем управления
(протокол № ____ от «___» _______ 2011 г.).
Автор
Фофанов О.Б.
Рецензент
Марухина О.В.
ПРИЛОЖЕНИЕ 1
Томский политехнический университет
Кафедра оптимизации систем управления
Направление 230100 – «Информатика и ВТ»;
Дисциплина Структуры данных и анализ алгоритмов
ТЕСТ№1
по теме «Сортировка»
ВАРИАНТ1
Фамилия студента____________________________________
Группа _______________
Даны три условия окончания просеивания при сортировке прямым включением.
Найдите среди них лишнее.
1.
найден элемент a(i) с ключом, меньшим чем ключ у x;
2.
найден элемент a(i) с ключом, большим чем ключ у x (верный);
3.
достигнут левый конец готовой последовательности.
Какой из критериев эффективности сортировки определяется формулой
M=0,01*n*n+10*n ?
1.
число сравнений (верный);
2.
время, затраченное на написание программы;
3.
количество перемещений;
4.
время, затраченное на сортировку.
Томский политехнический университет
Кафедра оптимизации систем управления
Направление 230100 – «Информатика и ВТ»;
Дисциплина Структуры данных и анализ алгоритмов
ТЕСТ № 2
по теме «Деревья»
ВАРИАНТ2
Фамилия студента____________________________________
Группа _______________
При обходе дерева
слева направо получаем последовательность…
1.
отсортированную по убыванию;
2.
неотсортированную (верный);
3.
отсортированную по возрастанию.
При обходе дерева слева направо его элемент заносится в массив…
1.
при втором заходе в элемент (верный);
2.
при первом заходе в элемент;
3.
при третьем заходе в элемент.
Дисциплина « Структуры данных и анализ алгоритмов»
Институт кибернетики
Кафедра оптимизации систем управления
Число недель
Кол-во кредитов
Лекции, час
Лаб. работы, час.
Всего аудит. работы, час.
Самостоятельная. работа, час.
ВСЕГО, час.
Семестр 5,6
Группы 8B13
– 18
– 8 (6/2)
– 36
– 72
– 108
– 108
– 216
Рейтинг-план освоения дисциплины « Типы и структуры данных»
Недели
Текущий контроль
Практическая деятельность
Контролир. Баллы Название лаб. работ
БаллыИндивид. задание Баллы Итого
материал
Концепция типа данных. Простейшие
типы
данных.
Простейшие
1
стандартные
типы
данных.
Ограниченные типы (диапазоны).
1.Работа с массивами и
1. Основные понятия
Массивы. Записи. Записи с
записями
структур данных
вариантами.
Множества.
2
3
Представление массивов, записей
и множеств. Последовательности
1
(элементарные
операции,
буферизация, стандартные ввод и
вывод).
2.1 Линейные списки: основные
Работа над курсовой
4
2 Данные с динамической
операции, упорядоченные списки
1
2.1 Работа со списками 2
работой
3
структурой
и перестройка списков.
Название раздела
1
2
3
Теоретический материал
Темы лекций
4
5
6
7
8
2.2 Стеки, очереди, деки, нелинейные Тест 1
структуры
данных,
иерархические
списки,
мультисписки
3.1Кодовые деревья, оптимальные
префиксные
коды,
исчерпывающий
поиск.
Линейный поиск. Поиск делением
пополам
(двоичный
поиск).
Поиск в таблице. Прямой поиск
строки.
3. Алгоритмы поиска
3.2. Поиск в строке (алгоритмы
Кнута,
Мориса
и
Прата).
Алгоритмы
Боуэра-Мура.
Алгоритмы Рабина-Карпа.
4.3
Анализ
сложности
и
эффективности
алгоритмов
поиска и сортировки. Оценка
временной и пространственной
Контр. раб.
сложности алгоритмов на основе
асимптотических соотношений (О
–и Ω нотации). Порядковые
статистик.
4.4. Сортировка массивов: прямым .
4.Алгоритмы сортировки
включением, прямым выбором и
прямым обменом. Улучшенные
методы сортировки:
включениями с уменьшающимися
расстояниями, с помощью дерева,
разделением. Нахождение
медианы. Сравнение методов
сортировки массивов
1
2
2.2 Работа со связанными
списками
4
5
Работа над курсовой
работой
4
4
1
3.1 Исследование
Работа над курсовой
алгоритмов линейного 2
работой
поиска
4
4
1
2
4.1 Исследование
Работа над курсовой
2
сортировки подсчетом
работой
4
5
1
4.2 Исследование
сортировок прямым
выбором и обменом
4
3
1
2.3 Работа с деками
2 Работа над курсовой
работой
2
2
Работа над курсовой
работой
9
10
11
12
5. Деревья
13
14
15
4.5 Файлы: организация и обработка.
Тест 2
Сортировка файлов: прямое
слияние, естественное слияние,
сбалансированное многопутевое
слияние, многофазная
сортировка, распределение
начальных серий.
Всего по контрольной точке (аттестации) № 1
5.1 Введение в теорию графов.
Деревья и леса. Бинарные
деревья. Представление деревьев
в памяти с помощью массивов и
динамических структур. Обходы
деревьев.
5.2 Обходы деревьев. Т-деревья и
алгоритмы их обработки. Деревья Тест 3.
оптимального поиска.
5.3 Сбалансированные по высоте
(АВЛ) и рандомизированные
деревья поиска и алгоритмы
работы с ними.
5.4Восстановление
сбалансированности, левое и
правое вращение. 2-3 , 3-4
деревья,
5.5
Черно-красные
деревья.
Контр. раб
Алгоритмы
восстановления
сбалансированности по черной
высоте
1
1
16
Работа над курсовой
работой
4
1
Работа над курсовой
работой
4
4
22
1
1
2
5.1 Обходы деревьев.
Прошитые деревья
5.2 Линейное
представление
бинарных деревьев
1
1
1
Всего по контрольной точке (аттестации) № 2
5.6Сильноветвящиеся (B-) деревья.
Поиск информации, удаление и
вставка
узлов
в
сильноветвящихся деревьях.
4.3 Исследование
многофазной
сортировки
1
5.3 Динамическое
представление Тдеревьев
2
Работа над курсовой
работой
4
3
2
Работа над курсовой
работой
4
5
2
Работа над курсовой
работой
4
3
2
Работа над курсовой
работой
4
3
4
3
4
1
5.4. Динамическое
представление черноРабота над курсовой
2
красных деревьев
работой
53
1
Работа над курсовой
работой
6.2 Хеширование данных. Способы
Тест 4
вычисления хеш-функций.
Разрешение коллизий.
6.3 Линейное, квадратичное
6. Быстрый доступ к данным опробование. Метод цепочек,
двойное хеширование. Оценка
18
качества хеш-функций.
Инвертированные индексы.
Битовые карты
17
1
1
6.1 Исследование
эффективности хешфункций
.
Итоговая текущая аттестация
Экзамен, Защита курсовой работы
Итого баллов по дисциплине
Работа над курсовой
работой
4
3
Работа над курсовой
работой
4
3
2
60
40
100
«____» ________ 2011. г.
Зав. кафедрой ОСУ
Силич В.А.
Преподаватель
Фофанов О.Б.