MENY
Dette er studietilbudet for studieår 2018-2019. Endringer kan komme.


Kuset gir et videregående studie av algoritmeteori og kompleksitetsteori, som inkluderer følgende emner: Graf og graf algoritmer, greedy algoritmer, dynamisk algoritmer, lineær programmering, og NP- analyse.

Læringsutbytte

Etter å ha tatt dette emnet skal studenten:
  • Kunne forstå hva algoritmer og datastrukturer generelt betyr, når man lager store og komplekse dataprogrammer
  • Kunne lage effektive algoritmer, med hensyn til tidsbruk og andre ressurser som minne
  • Kunne bruke forskjellige typer algoritmer
  • Kunne velge optimale algoritmer for bestemt type programmeringsoppgaver

Innhold

Emnet vil gi en videregående studie av algoritmeteori og kompleksitetsteori. Det inneholder sortere og ordre statistikk, datastrukturer, videregående programdesign og analyse, videregående datastrukturer, graf og graf algoritmer, algoritmer for multitråd programmering og NP- analyse.

Forkunnskapskrav

Ingen.

Anbefalte forkunnskaper

DAT200 Algoritmer og datastrukturer

Eksamen/vurdering

Vekting Varighet Karakter Hjelpemidler
Skriftlig eksamen1/14 timerA - FIngen trykte eller håndskrevne hjelpemidler tillatt. Godkjent, enkel kalkulator tillatt.

Vilkår for å gå opp til eksamen/vurdering

Obligatoriske øvinger
4 obligatoriske innleveringsoppgaver.

Fagperson(er)

Emneansvarlig
Reggie Davidrajuh
Instituttleder
Tom Ryen

Arbeidsformer

4 timer forelesninger og 2 timer øvinger.

Overlapping

Emne Reduksjon (SP)
Algoritmeteori (MID290_1) 10

Åpent for

Masternivå på Det teknisk- naturvitenskapelige fakultet

Emneevaluering

Skjer vanligvis gjennom skjema og/eller samtaler i henhold til gjeldende retningslinjer.

Litteratur


Cormen et al, "Introduction to Algorithms", MIT Press, 2009 (ca. 500 side)

Tilleggsnotater (ca. 100 side)


Dette er studietilbudet for studieår 2018-2019. Endringer kan komme.

Sist oppdatert: 21.07.2018