A hallgatók megismerjék az algoritmusokkal és az adatstruktúrákkal kapcsolatos fontosabb fogalmakat, és képesek legyenek alkalmazni a megszerzett ismereteket számítástechnikai feladatok megoldásában, a szoftverfejlesztésben.
Algoritmusok és adatstruktúrák (GPTIFKN-ALGOADAT-2)
Alapadatok
Szak és képzési szint
Programtervező informatikus, felsőoktatási szakképzés
Tanterv
2021
Óraszám
2 + 0 + 2 (E+Gy+L)
Kreditérték
5 kredit
Elmélet–Gyakorlat arány
Elmélet: 50%, Gyakorlat: 50%
Tantervi félév
2. félév
Munkarend
Nappali
Előfeltételek
nincs
Értékelés típusa
Gyakorlati jegy
Tárgy kategória
Kötelező
Nyelv
magyar
Oktatók
Tantárgyfelelős
Dr. Pásztor Attila
Felelős tanszék
Informatika Tanszék
Oktatók
Irházi Zoltán, Dr. Pásztor Attila, Szerémi Éva Krisztina, Kovács Márk, Agg Péter András
Ellenőrzésért felel
Irházi Zoltán
Tantárgy célja
Elsajátítandó ismeretanyag
Előadás
Az algoritmus fogalma. Az algoritmusok elemzésének és tervezésének alapfogalmai. Algoritmusok ábrázolásának módjai. Elemi programozási tételek algoritmusai. Rendezési algoritmusok. Keresési algoritmusok. Rekurzivitás, rekurzív algoritmusok. Algoritmusok hatékonyságának összehasonlítása. Aszimptotikus viselkedések és jelölések. Adatszerkezetek ábrázolásai és műveleteik: vermek és sorok, láncolt listák, kupacok, hash táblák. Fák ábrázolása, bináris kereső fák és műveleteik, gráfok ábrázolásai, gráfelméleti algoritmusok.
Laboratórium
Egyszerű algoritmusok. Rendezési algoritmusok. Keresési algoritmusok. Rekurzivitás, rekurzív algoritmusok. Algoritmusok hatékonyságának összehasonlítása. Adatszerkezetek ábrázolásai és műveleteik: vermek és sorok, láncolt listák, és ezekhez kapcsolódó gyakorlati feladatok megvalósítása . Fák ábrázolása, bináris kereső fák és műveleteik, gráfok ábrázolásai, gráfelméleti algoritmusok. Az elméleti előadásokon elhangzott algoritmusok megvalósítása C++ vagy C# programozási nyelven.
Szakmai kompetenciák
Tudás
Az angol nyelvtudása eléri a szakmai feladatokhoz elvégzéséhez, és a folyamatos szakmai önképzéshez szükséges szintet. Az ipari termelés területén elindult technológiai forradalom, az Ipar 4.0 alapú működés és technológiai tudás, a kiber-fizikai rendszerek, önszervező mechanizmusok ismerete.
Képesség
Képes algoritmusok tervezésére és megvalósítására az alapvető módszertani eszközök alkalmazásával. Képes részt venni modern technológiákra épülő tipikus alkalmazások fejlesztésében, tesztelésében. A szaknak, szakképzésnek megfelelő digitális kompetencia és szakmaspecifikus digitális készségek, a médiatudatosság, a biztonságos internethasználat.
Attitűd
Elkötelezett szakmai munkája ellenőrizhetősége, eredményessége, hatékonysága iránt. Nyitott a képesítésével, szakterületével kapcsolatos szakmai, technológiai, fejlesztési eredmények megismerésére, befogadására, és törekszik saját tudásának megosztására. Érdeklődő a szakterülettel összefüggő új módszerek és eszközök iránt. Megérti az élethosszig tartó tanulás jelentőségét, törekszik ennek megvalósítására, a folyamatos szakmai képzésre és általános önképzésre.
Autonómia és felelősség
Előírt keretek között önállóan végzi munkaköri feladatait.
Számonkérés és értékelés
Félévközi követelmények
A félév során a hallgatók egy 30 pontos elméleti zárthelyi dolgozatot és két 35 pontos zárthelyi dolgozatot írnak. A sikeres félév feltételei: az elméleti dolgozatban legalább 15 pont és a gyakorlati dolgozatokban legalább 35 pont elérése. A zárthelyi dolgozatok helyét és idejét a félév első hetében informálja a tárgy oktatója. A gyakorlati jegy az elért félévi teljesítmény alapján kerül meghatározásra a TVSz szerint.
Generatív MI használata
2. álláspont: A GMI-eszközök használata korlátozottan engedélyezett (pl. irodalomkutatási segítségnyújtás vagy meghatározott eszközök). Ez azt jelenti, hogy a GMI-eszközök előre meghatározott módon használhatók a feladatok elkészítéséhez, megoldásához. Ebben az esetben a tantárgy gondozójának feladata és felelőssége meghatározni, hogy a GMI-eszközök használata mely esetekben megengedett vagy nem megengedett. A tantárgyleírásban részletesen meg kell határozni, hogy a GMI-eszközök milyen módon használhatóak az adott kurzus során.
Segédanyagok, laborháttér
Neptun Meet Street-re feltöltött segédanyagok. A laboratóriumokban minden hallgatónak külön, korszerű számítógépes hozzáférés biztosított.
Irodalom
Kötelező irodalom
[1] Pásztor A., Alvarez Gil R. P.: Bevezetés az algoritmuselméletbe. KF GAMF Kar, 2006 [2]A. Pásztor: Introduction to the Basic of Algorithm Theory 2023, ISBN: 978-615-6435-37-8
Ajánlott irodalom
[1] Adonyi Róbert: Adatstruktúrák és algoritmusok, Typotex Kiadó, 2011, ISBN 9789632794884 http://tananyagfejlesztes.mik.uni-pannon.hu/images/stories/vegleges_tananyagok/ADONYI_ADATSTRUKTURAK/Adonyi_Adatstrukturak.pdf [2] Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, C. Stein: Új algoritmusok. Scolar Informatika, Budapest, 2003, ISBN 9789639193901 [3] V. Aho, J. E. Hopcroft, J. D. Ullman: Számítógép-algoritmusok tervezése és analízise. Műszaki könyvkiadó, Budapest, 1982, ISBN 9631043231 [4] Knuth, D. E.: A számítógép-programozás művészete I., III. kötet. Műszaki Könyvkiadó, Budapest, 1987-1988, ISBN 9631071170