angličtina

Absolventi jsou schopni návrhu a implementace různých forem abstraktních datových typů a jeho aplikaci na řešení konkrétních problémů. Pro jejich řešení si umí použít lineární, stromové a grafové datové struktury, dále pak vyhledávat v datových strukturách a využít genetické algoritmy pro prohledávání stavového prostoru a optimalizaci.

Jsou požadovány znalosti na úrovni bakalářského studia.

Metody vyučování zahrnují přednášky, cvičení na počítači a laboratoře. Předmět využívá e-learning (Moodle). Student odevzdává jeden samostatný projekt.

závěrečná zkouška

Přednášky:
1. Reprezentace informace, objektově orientovaný návrh.
2. Reprezentace informace, úvod do datových struktur.
3. Spočitatelnost, složitost a teorie automatů.
4. Reprezentace informace - lineární datové struktury a řazení.
5. Reprezentace informace - stromové datové struktury.
6. Reprezentace infomace - teorie grafů.
7. Zpřístupnění informace - kostra grafu.
8. Zpřístupnění informace - hledání cesty v grafu.
9. Zpřístupnění informace - dolování znalostí z báze dat.
10. Zpřístupnění informace - rozhodovací stromy.
11. Zpřístupnění informace - genetické algoritmy.
12. Zpřístupnění informace - genetické algorithmy II.
13. Vícevláknové výpočty, paralelizace.

Cvičení na počítači:
1. Úvod do OON.
2. Reprezentace informace I.
3. Reprezentace informace II.
4. Lineární datové strukury.
5. Binární vyhledávací stromy.
6. Teorie grafů.
7. Prohledávání grafů.
8. Půlsemestrální zkouška.
9. Prohledávání grafů - Disktrův algoritmus.
10. Analýza dat - rozhodovací stromy.
11. Optimalizace - genetické algoritmy.

Cílem kurzu je seznámit studenty s teorií informace, variantami reprezentace informace, metodami zpřístupnění informace a způsoby dolování informací z dat s využitím výpočetních systémů.

Vymezení kontrolované výuky a způsob jejího provádění stanoví každoročně aktualizovaná vyhláška garanta předmětu.

GOODRICH, T.M., TAMASSIA, R. Data Structures and Algorithms in Java. 2000. (EN)