Insegnamento
DATI E ALGORITMI 2
IN14112348, A.A. 2013/14

Principali informazioni sull'insegnamento
Corso di studio Corso di laurea magistrale in
INGEGNERIA DELL'AUTOMAZIONE
IN0527, ordinamento 2008/09, A.A. 2013/14
1085771
Crediti formativi 9.0
Denominazione inglese DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS 2
Dipartimento di riferimento Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione (DEI)
Obbligo di frequenza No
Lingua di erogazione ITALIANO
Sede PADOVA

Docenti
Responsabile GEPPINO PUCCI INF/01

Mutuante
Codice Insegnamento Responsabile Corso
IN14112348 DATI E ALGORITMI 2 GEPPINO PUCCI IN0521

Dettaglio crediti formativi
Tipologia Ambito Disciplinare Settore Scientifico-Disciplinare Crediti
AFFINE/INTEGRATIVA Attività formative affini o integrative ING-INF/05 9.0

Modalità di erogazione
Periodo di erogazione Primo semestre
Anno di corso A scelta dello studente
Modalità di erogazione frontale

Organizzazione della didattica
Tipo ore Crediti Ore di
Corso
Ore Studio
Individuale
Turni
LEZIONE 9.0 72 153.0 Nessun turno

Calendario
Inizio attività didattiche 26/09/2016
Fine attività didattiche 25/01/2014

Commissioni d'esame
Commissione Dal Al Membri
9 A.A. 2017/2018 01/10/2017 15/03/2019 PUCCI GEPPINO (Presidente)
PIETRACAPRINA ANDREA ALBERTO (Membro Effettivo)
FANTOZZI CARLO (Supplente)
VANDIN FABIO (Supplente)
8 A.A. 2015/2016 10/01/2017 15/03/2017 PUCCI GEPPINO (Presidente)
PIETRACAPRINA ANDREA ALBERTO (Membro Effettivo)
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)
6 A.A. 2015/2016 01/10/2015 15/03/2017 BILARDI GIANFRANCO (Presidente)
FANTOZZI CARLO (Membro Effettivo)
PESERICO STECCHINI NEGRI DE SALVI ENOCH (Supplente)
VANDIN FABIO (Supplente)
5 A.A. 2014/2015 01/10/2014 15/03/2016 PUCCI GEPPINO (Presidente)
PIETRACAPRINA ANDREA ALBERTO (Membro Effettivo)
AGOSTI MARISTELLA (Supplente)
BILARDI GIANFRANCO (Supplente)
COMIN MATTEO (Supplente)
DE POLI GIOVANNI (Supplente)
FANTOZZI CARLO (Supplente)
FERRARI CARLO (Supplente)
PIZZI CINZIA (Supplente)
SATTA GIORGIO (Supplente)
01/10/2013 15/03/2015 PUCCI GEPPINO (Presidente)
PIETRACAPRINA ANDREA ALBERTO (Membro Effettivo)
BILARDI GIANFRANCO (Supplente)
DE POLI GIOVANNI (Supplente)
FANTOZZI CARLO (Supplente)
FERRARI CARLO (Supplente)
PINI MARIA SILVIA (Supplente)
PIZZI CINZIA (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