シラバス

シラバス基本情報

更新日時	2023/06/15 11:23:59
科目分類	専門教育科目
時間割コード	TB50151
授業科目名	アルゴリズムとデータ構造
授業科目名（英語）	Algorithm and Data Structure
科目コード	TB50150
科目ナンバー
主担当教員（所属）	神﨑　映光(総合理工学部知能情報デザイン学科)
単位数	2.0
時間数	0.0
履修年次	2年,3年,4年
開講学期	2023年度　前期
曜日・時限	他0
必修／選択／選択必修／自由	必修
履修資格	C言語でプログラムができることが望ましい。
各種教育プログラム名称

担当教員一覧

シラバス詳細情報

授業形態

講義

授業の目的

優れたアルゴリズムおよびデータ構造の考え方の習得、論理的思考能力の向上を目指します。

授業の到達目標

アルゴリズムおよびデータ構造に関する知識および応用能力を有しているかを評価する。具体的には、以下の達成目標を評価する。

(1) アルゴリズムとデータ構造の基本的な概念を理解している。
(2) 基本的データ構造（配列、リスト、スタック、待ち行列、木）について理解している。
(3) 集合と関連するデータ構造（ハッシュ、ヒープ、2分探索木、AVL木）について理解している。
(4) 代表的なソートアルゴリズムについて理解している。
(5) アルゴリズムの設計手法について理解している。

授業の内容および方法

以下の内容で講義を行いますが、一部順序や内容が変更となる可能性があります。
1. オリエンテーション（SDGs 4）
2. アルゴリズムと正しさ（SDGs 4&9）
3. アルゴリズムと計算量（SDGs 4&9）
4. 基本的データ構造：配列、リンク、リスト（SDGs 4&9）
5. 基本的データ構造：スタック、キュー、木（SDGs 4&9）
6. 集合の表現方法とハッシュ法（SDGs 4&9）
7. 全順序集合とヒープ（SDGs 4&9）
8. 2分探索木（SDGs 4&9）
9. AVL木（SDGs 4&9）
10. ソート：概要と挿入ソート（SDGs 4&9）
11. ソート：ヒープソート（SDGs 4&9）
12. ソート：クイックソート、マージソート（SDGs 4&9）
13. アルゴリズムの設計手法：分割統治法、グリーディ法（SDGs 4&9）
14. アルゴリズムの設計手法：動的計画法、分枝限定法（SDGs 4&9）
※各回のSDGsについて、詳細は授業キーワードを参照してください。

期末試験は実施しません。

授業の進め方

基本的にはMoodleを用いた非同期オンライン（オンデマンド）形式にて講義を行います。

第1回を除く各回の講義では、その講義内容に関する小テストを課します。小テストにより、各回の内容の理解度チェックおよび理解度向上を図ります。

授業キーワード

【授業キーワード】
アルゴリズム，データ構造

【SDGsの17の目標との関連性】
4. 質の高い教育をみんなに
9. 産業と技術革新の基盤を作ろう

テキスト（図書）

ISBN	9784320123106
書名	アルゴリズムとデータ構造
巻次	10
著者名	西尾章治郎／監修原隆浩／著水田智史／著大川剛直／著
出版社	共立出版
出版年	2012

参考文献（図書）

参考文献（その他）・授業資料等

毎回の講義にあわせてスライド資料をMoodle上で電子的に配布します。

成績評価の方法およびその基準

小テストの評点を用いて全体の評価を行います。

(1) 小テストにより、アルゴリズムとデータ構造の基本的な概念について理解しているか評価する。
(2) 小テストにより、基本的データ構造について理解しているか評価する。
(3) 小テストにより、集合と関連するデータ構造について理解しているか評価する。
(4) 小テストにより、代表的なソートアルゴリズムについて理解しているか評価する。
(5) 小テストにより、アルゴリズムの設計手法について理解しているか評価する。

それぞれの達成目標について，対応する設問の合計点が6割以上となる必要がある．

履修上の注意

小テストは、第1回を除くすべての講義で出します。
各回の小テストには提出期限を設定しますので、期限に間に合うように提出してください。
期限までに小テストを4回以上提出しなかった場合は、成績評価の対象外とし、「未修」として扱います（小テストを提出できない妥当な理由について連絡があった場合は、未提出回数にカウントしませんが、その回の評点は0点となります）。

オフィスアワー

質問等は、原則Moodleまたはメールにて対応します。

ディプロマポリシーとの関係区分

学士（総合理工学）2021