Алгоритмы и структуры данных (syllabus)

Категория:ПБД221м

|

Планируемые результаты обучения (Знать, Уметь, Владеть)	Цель теоретические знания и практический опыт в области основ алгоритмизации задач, классификации языков программирования, типов данных, структур данных, взаимосвязь алгоритмов и структур данных, особенностей реализации алгоритмов и типов данных в языках блочного программирования Scratch, Snap!, GP Знать Основные понятия, связанные с миром алгоритмов и структур данных основы алгоритмизации задач, структуры данных; типы данных, структуры данных; методы и алгоритмы поиска и сортировки данных; Уметь обращаться к внешним и внутренним данным из среды Semantic MediaWiki, уметь использовать различные типы данных внутри Semantic MediaWiki обмениваться проектами и блоками программ в Snap! сравнивать и объединять статьи о языках программирования импортировать и экспортировать данные в среду визуального программирования Snap! проектировать и программировать линейные и разветвляющиеся структуры алгоритмов; планировать процесс реализации алгоритма при помощи псевдокода и диаграмм использовать язык dgl , mermaid, PlantUML встраивать диаграммы алгоритмов в вики страницы представлять алгоритмы на страницах вики в виде диаграмм, псевдокода, кода на различных языках программирования создавать собственные блоки (команды и процедуры с входными параметрами) в среде Snap! (создавать функции с использованием различных типов данных)) оценивать и сравнивать эффективность алгоритмов, вычислительную сложность алгоритмов использовать рекурсию в командах и процедурах, использовать рекурсию при создании собственных функций использовать объекты первого класса и лямбда исчисления.
Содержание разделов курса	Содержание 1. Введение в алгоритмы и структуры данных Определение алгоритма и структуры данных 2. Основные алгоритмы Линейный поиск Бинарный поиск Сортировка (вставками, выбором, слиянием, быстрая сортировка) Рекурсия и рекурсивные алгоритмы 3. Структуры данных Массивы и связные списки Стеки и очереди Деревья (бинарные, сбалансированные, двоичные деревья поиска) Графы (ориентированные и неориентированные, поиск в глубину и ширину)
Видео запись
Среды и средства, которые поддерживают учебный курс	Snap!, R, RStudio, Lua, Python
Книги, на которых основывается учебный курс	Стили и методы программирования, Computer Science with Snap! by Examples, Initiation to Algorithmics with Scratch

Учебная группа, работающая с курсом Алгоритмы и структуры данных данных в в 2023 году - ПБД221м

• Учебная группа, работающая с курсом Алгоритмы и структуры данных данных в в 2022 году - ПБД211М

Особенность курса - Active Essay смотрим и тестируем на поле

when [up arrow v] key pressed
point in direction (0)
move (10) steps
when [down arrow v] key pressed
point in direction (180)
move (10) steps
when [right arrow v] key pressed
point in direction (90)
move (10) steps
when [left arrow v] key pressed
point in direction (-90)
move (10) steps

И смотрим на то, как они выполняются

или в Snap!

Цель, результаты освоения дисциплины

В результате изучения данной дисциплины студенты будут иметь представление о современных алгоритмических языках, о способах записи алгоритмов и конструирования программ, основах объектного подхода в программировании

Цель

теоретические знания и практический опыт в области основ алгоритмизации задач, классификации языков программирования, типов данных, структур данных, взаимосвязь алгоритмов и структур данных, особенностей реализации алгоритмов и типов данных в языках блочного программирования Scratch, Snap!, GP

Знать

1. Основные понятия, связанные с миром алгоритмов и структур данных См. Категория:Понятие
2. основы алгоритмизации задач, структуры данных;
3. типы данных, структуры данных;
4. методы и алгоритмы поиска и сортировки данных;

Уметь

1. обращаться к внешним и внутренним данным из среды Semantic MediaWiki, уметь использовать различные типы данных внутри Semantic MediaWiki см. Категория:Dataset
2. обмениваться проектами и блоками программ в Snap!
3. сравнивать и объединять статьи о языках программирования Taxonomic_sandbox
4. импортировать и экспортировать данные в среду визуального программирования Snap!
5. проектировать и программировать линейные и разветвляющиеся структуры алгоритмов;
6. планировать процесс реализации алгоритма при помощи псевдокода и диаграмм - Категория:Diagrams
7. использовать язык graphviz, mermaid, PlantUML встраивать диаграммы алгоритмов в вики страницы см. Graphviz + Категория:Diagrams -
8. представлять алгоритмы на страницах вики в виде диаграмм, псевдокода, кода на различных языках программирования
9. создавать собственные блоки (команды и процедуры с входными параметрами) в среде Snap! (создавать функции с использованием различных типов данных))
10. оценивать и сравнивать эффективность алгоритмов, вычислительную сложность алгоритмов
11. использовать рекурсию в командах и процедурах, использовать рекурсию при создании собственных функций
12. использовать объекты первого класса и лямбда исчисления

Содержание разделов дисциплины:

Введение. Основные понятия. Пространство для совместной деятельности

Основы алгоритмизации задач. Semantic MediaWiki как поле совместной деятельности. Типы данных внутри Semantic MediaWiki. Обращение к внешним данным.

История языков программирования и обучающих языков

Современные алгоритмические языки. Вычислительное мышление и вычислительное участие.

Представление алгоритмов в виде диаграмм, псевдокода, кода на различных языках программирования

1. проектировать и программировать линейные и разветвляющиеся структуры алгоритмов;
2. планировать процесс реализации алгоритма при помощи псевдокода и диаграмм - Категория:Diagrams - например, Binary search (diagram)
3. использовать язык dgl и mermaid встраивать диаграммы алгоритмов в вики страницы см. Graphviz

Основные характеристики изучаемого алгоритмического языка

Типы данных. Константы. Переменные. Выражения. Арифметические и логические выражения.

Спрайты, данные, процедуры как объекты первого класса. Структуры данных. Импорт и экспорт данных. Список случайных чисел из %сколько от %min до %max

Структуры данных

• Массивы и связные списки
• Стеки и очереди
• Деревья (бинарные, сбалансированные, двоичные деревья поиска)
• Графы (ориентированные и неориентированные, поиск в глубину и ширину)

Алгоритмы сортировки и поиска

Сравнение эффективности и вычислительной сложности алгоритмов

• Временная сложность алгоритма

• https://snap.berkeley.edu/snap/snap.html#present:Username=patarakin&ProjectName=Time_consumpion

Рекурсия

• Рекурсия
• Фрактал

Литература

Основная литература

1. Стили и методы программирования,
2. Computer Science with Snap! by Examples,
3. Initiation to Algorithmics with Scratch

Дополнительная литература

https://snap.berkeley.edu/snap/help/SnapManual.pdf - Руководство по Snap!

Критерии оценки по дисциплине (2022 - 2023)

Образовательный результат	Тема	Задание	Пример
Знает понятия мира алгоритмов и структур данных	Введение. Основные понятия. Пространство для совместной деятельности	Использовать различные типы данных внутри Semantic MediaWiki, включить внешние данные в состав статьи	Категория понятий - Category:Понятие В категории статей о датасетах Category:Dataset
Умеет сравнивать и объединять статьи о языках программирования	История языков программирования и обучающих языков	Редактировать, дополнять и объединять статьи о языках программирования	Category:Язык программирования, Taxonomic_sandbox
Умеет проектировать и программировать линейные и разветвляющиеся структуры алгоритмов, планировать процесс реализации алгоритма при помощи псевдокода и диаграмм - Категория:Diagrams, использовать язык dgl и mermaid встраивать диаграммы алгоритмов в вики страницы см. Graphviz	Представление алгоритмов в виде диаграмм, псевдокода, кода на различных языках программирования	Создать диаграмму алгоритма, представить реализацию алгоритма на языке высокого уровня	Пример Category:Diagrams Flowchart
Умеет создавать собственные блоки (команды и процедуры с входными параметрами) в среде Snap! (создавать функции с использованием различных типов данных))	Основные характеристики изучаемого алгоритмического языка	Процедуры видоизменения данных в среде Snap!	Примеры видоизменения данных в Snap!, Получить список значений
оценивать и сравнивать эффективность алгоритмов, вычислительную сложность алгоритмов	Алгоритмы сортировки и поиска	Сравнить эффективность выполнения процедур над данными	Готовые датасеты из категории Category:Dataset. Сортировка вставками, Быстрая сортировка
использовать рекурсию в командах и процедурах, использовать рекурсию при создании собственных функций	Рекурсия	Создать собственные команды и процедуры, в которых используется рекурсия	Рекурсия, Фрактал

Напоминание по работа в вики среде

Мастер-класс «Совместная работа со знаниями на поле цифровой дидактики»

---