Алгоритмы и структуры данных (syllabus)

Материал из Поле цифровой дидактики

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

Файл mwstore://local-backend/local-public/diagrams/archive/20250402183337!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 Table sprite.png

Алгоритмы сортировки и поиска

Сравнение эффективности и вычислительной сложности алгоритмов

Рекурсия

Литература

Основная литература

Дополнительная литература

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

Видеоматериалы

Критерии оценки по дисциплине

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 В категории статей о датасетах Category:Dataset
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
  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
 Представление алгоритмов в виде диаграмм, псевдокода, кода на различных языках программирования Создать диаграмму алгоритма, представить реализацию алгоритма на языке высокого уровня Пример
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!
оценивать и сравнивать эффективность алгоритмов, вычислительную сложность алгоритмов Алгоритмы сортировки и поиска Сравнить эффективность выполнения процедур над данными Готовые датасеты из категории Category:Dataset
использовать рекурсию в командах и процедурах, использовать рекурсию при создании собственных функций Рекурсия Создать собственные команды и процедуры, в которых используется рекурсия Рекурсия, Фрактал
Источник — http://digida.mgpu.ru/index.php?title=Алгоритмы_и_структуры_данных_(syllabus)&oldid=6646