ECTS - University of Pisa
Scheda programma d'esame
ALGORITHMS
FRANCESCO ROMANI
Academic year2017/18
CourseDIGITAL HUMANITIES
Code429AA
Credits6
PeriodSemester 2
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
ALGORITMICAINF/01LEZIONI42
FRANCESCO ROMANI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Conoscenza degli algoritmi di base dell'informatica e delle necessarie nozioni di matematica elementare
Knowledge

At the end of the course, the students are expected to be able to design basic algorithms using a pseudo-code and to prove their correctness.
Modalità di verifica delle conoscenze

Esercitazioni alla lavagna, esame finale scritto e orale
Assessment criteria of knowledge

- In the written exam (2 hours), the student must demonstrate his/her ability to design correct and efficient algorithms and to analyze their complexity. The student should also answer to theoretical questions.

Methods:

  • Final oral exam
  • Final written exam

Further information:
Final written exam 50% Final oral exam 50%
Capacità

Saper scrivere e discutere semplici programmi Python
Skills

Elementary Python programming practice
Modalità di verifica delle capacità

Esercitazioni alla lavagna, esame finale
Assessment criteria of skills
  • Final oral exam
  • Final written exam
Comportamenti

Proprietà di linguaggio e comprensione della terminologia matematica.
Behaviors

Capability to speak and write about technical arguments in a correct italian language.
Modalità di verifica dei comportamenti

Esercitazioni alla lavagna, esame finale
Assessment criteria of behaviors
  • Final oral exam
  • Final written exam
Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Conoscenza elementare del linguaggio Python.

Basi elementari di matematica e logica  fornite dalla scuola superiore.
Prerequisites

Python languages basis.

Basic calculus and logic notions
Indicazioni metodologiche

Vengono affiancate lezioni teoriche, pause di riflessione (domande) e attività pratiche (suggerite o svolte in classe). Ulteriori esercitazioni pratiche devono essere svolte a casa.
Teaching methods

Delivery: face to face

Learning activities:

  • attending lectures
  • preparation of oral/written report
  • individual study

Attendance: Advised

Teaching methods:

  • Lectures
Programma (contenuti dell'insegnamento)
  • Comunicazione, linguaggio e linguaggi.
  • Algoritmi e calcolabilità.
  • Introduzione alla complessità computazionale concreta.
  • Tecniche di programmazione ricorsiva.
  • Algoritmi di ricerca.
  • Algoritmi di ordinamento.
  • Ricerca in grafi finiti e infiniti.
  • Non determinismo, problemi P e NP.
  • Elaborazione di stringhe.
  • Teoria dell'informazione e codici.

 
Syllabus

The goal is to introduce (basic) algorithms and data structures to solve problems on sequences, arrays and trees in efficient time and/or space. We will also deal with techniques for evaluating the complexity of algorithms and problems.
Bibliografia e materiale didattico

Testo del corso

  • F. Romani, Elementi di Algoritmica con esempi in Phyton. Pisa University Press, 2017
    Il testo è disponibile presso le principali librerie di Pisa.

Testi di Approfondimento

  • F. Luccio, La struttura degli algoritmi. Boringhieri, 1982 (esaurito)
  • P. Crescenzi, G. Gambosi, R. Grossi, G. Rossi, Strutture di dati e algoritmi. Pearson 2012
  • T. Cormen, C. Leiserson, R.I. Rivest, C. Stein, Introduzione agli algoritmi e strutture dati MIT Press, 1990

 
Bibliography

F. Romani, Elementi di Algoritmica con esempi in Phyton. Pisa University Press, 2017

  • F. Luccio, La struttura degli algoritmi. Boringhieri, 1982 (esaurito)
  • P. Crescenzi, G. Gambosi, R. Grossi, G. Rossi, Strutture di dati e algoritmi. Pearson 2012
  • T. Cormen, C. Leiserson, R.I. Rivest, C. Stein, Introduzione agli algoritmi e strutture dati MIT Press, 1990
Indicazioni per non frequentanti

Non vi sono differenze di programma né di modalità di esame.
Non-attending students info

The program and the exam are the same.
Modalità d'esame

Scritto e orale
Assessment methods
  • Final oral exam
  • Final written exam
Pagina web del corso

http://pages.di.unipi.it/romani/DIDATTICA/ALG/ALG.html
Class web page

http://pages.di.unipi.it/romani/DIDATTICA/ALG/ALG.html
Updated: 08/07/2017 15:46