Corsi di Laurea Corsi di Laurea Magistrale Corsi di Laurea Magistrale
a Ciclo Unico
Scuola di Ingegneria
INGEGNERIA INFORMATICA
Insegnamento
DATI E ALGORITMI 2
IN14112348, A.A. 2017/18

Informazioni valide per gli studenti immatricolati nell'A.A. 2017/18

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
INGEGNERIA INFORMATICA
IN0521, ordinamento 2009/10, A.A. 2017/18
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Crediti formativi 9.0
Tipo di valutazione Voto
Denominazione inglese DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS 2
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Sito E-Learning https://elearning.dei.unipd.it/course/view.php?idnumber=2017-IN0521-000ZZ-2017-IN14112348-N0
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA
Corso singolo È possibile iscriversi all'insegnamento come corso singolo
Corso a libera scelta È possibile utilizzare l'insegnamento come corso a libera scelta

Docenti
Responsabile GEPPINO PUCCI INF/01

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative INF/01 2.0
CARATTERIZZANTE Ingegneria informatica ING-INF/05 7.0

Organizzazione dell'insegnamento
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso I Anno
Modalità di erogazione frontale

Tipo ore Crediti Ore di
didattica
assistita
Ore Studio
Individuale
LEZIONE 9.0 72 153.0

Calendario
Inizio attività didattiche 25/09/2017
Fine attività didattiche 19/01/2018
Visualizza il calendario delle lezioni Lezioni 2019/20 Ord.2009

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
9 A.A. 2017/2018 01/10/2017 30/09/2019 PUCCI GEPPINO (Presidente)
PIETRACAPRINA ANDREA ALBERTO (Membro Effettivo)
FANTOZZI CARLO (Supplente)
VANDIN FABIO (Supplente)
7 A.A. 2016/2017 01/10/2016 15/03/2018 PUCCI GEPPINO (Presidente)
PIETRACAPRINA ANDREA ALBERTO (Membro Effettivo)
FANTOZZI CARLO (Supplente)
VANDIN FABIO (Supplente)

Syllabus
Prerequisiti: Introduzione alla programmazione; Strutture di dati; Elementi di combinatorica; Teoria della Computazione.
Conoscenze e abilita' da acquisire: Competenze di problem-solving. Capacità di affrontare il processo di risoluzione di un problema computazionale con strumenti rigorosi basati su alcuni paradigmi algoritmici generali. Conoscenza di primitive algoritmiche notevoli. Comprensione del concetto di problema intrattabile.
Modalita' di esame: - Esame scritto diviso in due parti: a) teoria e b) risoluzione di problemi.

- Eventuale esame orale.
Criteri di valutazione: La prova scritta valuta sia la dimestichezza con il materiale esposto a lezione che la capacità acquisita di applicare le tecniche apprese a nuovi contesti.
Contenuti: - Paradigmi algoritmici: progetto e analisi.

- Casi di studio notevoli.

- Teoria dell'intrattabilità computazionale.
Attivita' di apprendimento previste e metodologie di insegnamento: 1. Introduzione agli argomenti del corso. Richiami: definizione di problema e algoritmo; modello computazionale; modello di costo; uso dello pseudolinguaggio

2. Il paradigma divide-and-conquer: Caratteristiche generali e strumenti per l'analisi;
- Casi di studio:
- Moltiplicazione di interi: algoritmo di Karatsuba;
- Moltiplicazione di matrici: algoritmo di Strassen;
- Moltiplicazione di polinomi: la Fast Fourier Trasform.


3. Il paradigma dynamic programming: Caratteristiche generali: sottoproblemi ripetuti e tecniche di risoluzione;
- Casi di studio:
- Algoritmo di Matrix-chain multiplication;
- Problemi su stringhe: Longest Common Subsequence.


4. Il paradigma greedy: Problemi risolvibili con l'approccio greedy e tecniche di risoluzione;
- Casi di studio:
- Il problema della selezione di attività
- I codici di Huffman per la compressione dei dati.


5. La teoria della NP-Completezza: Classi di complessità P, NP, co-NP e NPC; Tecniche di riducibilità in tempo polinomiale e riduzioni notevoli.
Eventuali indicazioni sui materiali di studio: A complemento del libro di testo la pagina web del corso
http://www.dei.unipd.it/~geppo/DA2 offre materiale integrativo, dispense ed esercizi svolti.
Testi di riferimento:
  • T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein.,, Introduction to Algorithms (Third Edition).. Boston: MIT Press, 2009. Cerca nel catalogo