三重大学ウェブシラバス

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科目の基本情報

開講年度	2020 年度
開講区分	工学部情報工学科／総合工学科情報工学コース・専門教育

受講対象学生	学部(学士課程) : 3年次
選択・必修	選択
授業科目名	データ構造・アルゴリズム論 II
	でーたこうぞう・あるごりずむろん 2
	Data Structure and Algorithm Theory II
単位数	2 単位
ナンバリングコード	EN-CMPS-3

開放科目	非開放科目
開講学期	前期
開講時間
開講場所
担当教員	太田義勝（非常勤講師）
担当教員	OHTA, Yoshikatsu
SDGsの目標

学修の目的と方法

授業の概要	アルゴリズムとデータ構造に関する上級コースである．すなわち，近似アルゴリズム，並列アルゴリズム等のより高度のアルゴリズム，並びにより複雑なデータ構造について学習すると共に，実行効率の良いアルゴリズムの設計技法およびならし計算量等の時間計算量の解析法を修得する．
学修の目的
学修の到達目標	より高度のアルゴリズムの設計技法，複雑なデータ構造の構築・実装技術及びならし計算量などの高度な性能解析力を修得する．
ディプロマ・ポリシー	○ 学科・コース等の教育目標 ○ JABEE 関連項目　情報工学の基礎知識を身につけ、科学技術が社会や自然環境に及ぼす影響を理解し、責任ある技術者として行動できる。【技術者倫理】　情報工学科に関連する様々な分野に関心をもち、未知分野を理解するために、自主的、継続的に学習できる。【自主的継続的学習】　世界に多様な考え方があることを学び、様々な立場の考えや意見を尊重し、多面的に物事を考えることができる。【多面的な思考能力】　情報工学に関連する課題に対して、与えられた条件や期限を熟慮し、計画的に作業を進め、報告できる。【計画的な活動】　専門分野の英語で書かれた文献について理解し、説明できる．また、学習や実験で得た知見を、論理的に記述し、的確に発表し、討議できる。【コミュニケーション能力】　自然科学と情報技術に関する十分な知識を修得し、それらの知識を応用できる。【知識の修得と応用】　与えられた問題に対し、修得した知識や技術を利用して、関連情報を収集し、解決手法を提案し、実現できる。【問題解決能力】 ○ 全学の教育目標感じる力　感性　共感　主体性考える力　幅広い教養 ○専門知識・技術 ○論理的・批判的思考力コミュニケーション力　表現力(発表・討論・対話) 　リーダーシップ・フォロワーシップ　実践外国語力生きる力 ○問題発見解決力　心身・健康に対する意識　社会人としての態度・倫理観
成績評価方法と基準	出席は必要条件であり，３分の２以上出席した者に対して単位を与える．評価は定期試験（100点）の点数で行い，60点以上を合格とする．
授業の方法	講義
授業の特徴	PBL 特色ある教育英語を用いた教育
授業改善の工夫
教科書	アルゴリズムとデータ構造（平田富夫，森北出版）および自作プリント
参考書	アルゴリズムとデータ構造（茨木俊秀，昭晃堂）アルゴリズムイントロダクション（Cormen(他)著［浅野(他)訳］，近代科学社）並列アルゴリズム（宮野悟，近代科学社） The Design and Analysis of Algorithms（D.C.Kozen, Springer-Verlag）
オフィスアワー	授業終了後，教室又は情報工学科棟4階太田教員室で対応．電子メールによる受付け可（E-mail:ohta@net.info.mie-u.ac.jp）
受講要件
予め履修が望ましい科目	データ構造･アルゴリズム論 I を履修していることが望ましい．
発展科目
その他

授業計画

MoodleのコースURL

キーワード	複雑なデータ構造，並列アルゴリズム，近似アルゴリズム，ならし計算
Key Word(s)
学修内容	第１回　アルゴリズム設計技法第２回　グラフとネットワークのアルゴリズム（３）　　　　　　最小スパンニング木を求めるアルゴリズムおよびＵＮＩＯＮ－ＦＩＮＤ問題第３回　最短路を求めるアルゴリズム　　　　　　ダイクストラのアルゴリズムとワーシャル･フロイドのアルゴリズム第４回　最大フローを求めるアルゴリズム第５回　最大フローを求めるアルゴリズムの時間計算量第６回　最大マッチング第７回　最適解を求める発見的手法第８回　高速フーリェ変換第９回　ストリングマッチング（１）　Ｋｎｕｔｈ－Ｍｏｒｒｉｓ－Ｐｒａｔｔ（ＫＭＰ）法第10回　ストリングマッチング（２）　Ｂｏｙｅｒ－Ｍｏｏｒｅ法第11回　フィボナッチヒープとならし時間解析第12回　並列アルゴリズムとＮＣ第13回　スケジュール問題と近似アルゴリズム第14回　ＮＰ完全問題（１）第15回　ＮＰ完全問題（２）第16回　定期試験
事前・事後学修の内容

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