Алгоритмы и структуры данных (syllabus)

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

Файл mwstore://local-backend/local-public/diagrams/archive/20250402193718!Diagrams_0b76afb0ab96550f0b0833e10645b1c8.png уже существует.

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 dgl и mermaid 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
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

Алгоритмы сортировки и поиска

Сравнение эффективности и вычислительной сложности алгоритмов

• Временная сложность алгоритма

Рекурсия

• Рекурсия
• Фрактал

Литература

Дополнительная литература

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

---