Předmět: Algoritmizace a programování II

» Seznam fakult » PRF » KI
Název předmětu Algoritmizace a programování II
Kód předmětu KI/APR2
Organizační forma výuky Přednáška + Cvičení
Úroveň předmětu Bakalářský
Rok studia nespecifikován
Semestr Letní
Počet ECTS kreditů 5
Vyučovací jazyk Čeština
Statut předmětu Povinný
Způsob výuky Kontaktní
Studijní praxe Nejedná se o pracovní stáž
Doporučené volitelné součásti programu Není
Vyučující
  • Škvára Jiří, RNDr. Ph.D.
  • Fišer Jiří, Mgr. Ph.D.
  • Sýkorová Květuše, Mgr.
  • Beránek Pavel, Ing. Mgr.
Obsah předmětu
1. Implementace vlastních tříd (datové členy, metody, konstruktory) 2. Abstraktní datové typy (ADT), implementace sekvenčních datových struktur (fronta, zásobník, setříděný seznam) 3. Implementace vlastních algoritmů nad sekvenčními kolekcemi - vyhledávací algoritmy 4. - 5. Implementace vlastních algoritmů nad sekvenčními kolekcemi - třídící algoritmy 6. Spojové struktury a jejich objektová implementace (spojové seznamy, stromy aj.) 7. - 8. Implementace vlastních algoritmů nad spojovými strukturami 9. Zadání seminární práce, diskuse a návrh implementace 10. Interface (v Pythonu protokoly), iterátory a jejich implementace, rozhraní základních kolekcí 11. Plnohodnotná implementace vlastní kolekce 12. Dědičnost (výhody a nevýhody) 13. Praktické využití dědičnosti

Studijní aktivity a metody výuky
nespecifikováno
Výstupy z učení
Druhá část úvodního kurzu algoritmizace a programování se zaměřuje na implementaci vlastních abstraktních datových struktur (spojových seznamů, stromů, front a zásobníků) a operací (metod) nad nimi prostřednictvím vlastních OOP tříd. Studenti se seznámí i se základními prostředky objektového polymorfismu (interface a dědičnost) s důrazem na representaci iterátorů. Výuka (přednášky a cvičení) bude probíhat v jazyce Python.

Předpoklady
nespecifikováno
KI/APR1

Hodnoticí metody a kritéria
nespecifikováno
Podmínkou získání zápočtu je zpracování seminární práce zadané cvičícím a obhajoba seminární práce zadané zkoušejícím. Zkouška bude ústní.
Doporučená literatura
  • Hetland, M.L. Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language. Apress Media, New York City, 2014. ISBN 978-1-4842-0055-1.
  • Summerfield, M. Python 3: výukový kurz. Computer Press, Brno, 2010. ISBN 978-80-251-2737-7.


Studijní plány, ve kterých se předmět nachází
Fakulta Studijní plán (Verze) Kategorie studijního oboru/specializace Doporučený ročník Doporučený semestr