シラバス
| 授業科目名 | 年度 | 学期 | 開講曜日・時限 | 学部・研究科など | 担当教員 | 教員カナ氏名 | 配当年次 | 単位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| データ構造とアルゴリズム | 2024 | 後期 | 水3 | 理工学部 | 難波 英嗣 | ナンバ ヒデツグ | 2年次配当 | 2 |
科目ナンバー
SE-IG2-7A17
履修条件・関連科目等
授業で使用する言語
日本語
授業で使用する言語（その他の言語）
授業の概要
コンピュータによるデータ処理を実現するために必要な基本的概念であるデータ構造とアルゴリズムについて学ぶ。
計算量の考え方、基本的なデータ構造およびその操作、さらに探索，ソート，選択などのアルゴリズムの習得を目指す。
科目目的
様々なデータ構造とそれを取り扱う基本的なアルゴリズムの学習を通じて、アルゴリズムを設計・解析するための基本的な手法を修得する。
到達目標
Pythonによるプログラムの記述例により、データ構造とアルゴリズムに対する理解を深めるとともに、プログラミング能力の向上を目指す。
授業計画と内容
第１回 アルゴリズム
第２回 アルゴリズムの計算量
第３回 基本データ構造１ リスト
第４回 基本データ構造２ スタック，キュー
第５回 集合
第６回 再帰法
第７回 木とグラフ
第８回 基本データ構造とアルゴリズムのまとめ （中間テスト）
第９回 計算量および探索アルゴリズム
第10回 マージソート
第11回 基数ソート
第12回 ヒープソート
第13回 クイックソート
第14回 到達度確認
授業時間外の学修の内容
指定したテキストやレジュメを事前に読み込むこと／授業終了後の課題提出
授業時間外の学修の内容（その他の内容等）
授業時間外の学修に必要な時間数／週
・毎週１回の授業が半期（前期または後期）または通年で完結するもの。１週間あたり４時間の学修を基本とします。
・毎週２回の授業が半期（前期または後期）で完結するもの。１週間あたり８時間の学修を基本とします。
成績評価の方法・基準
| 種別 | 割合（％） | 評価基準 |
|---|---|---|
| 中間試験 | 25 | 試験の結果に基づいて理解度を判定し、評価する。 |
| 期末試験（到達度確認） | 35 | 試験の結果に基づいて理解度を判定し、評価する。 |
| レポート | 40 | 提出物の質により評価する。 |
成績評価の方法・基準（備考）
課題や試験のフィードバック方法
授業時間内で講評・解説の時間を設ける
課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）
アクティブ・ラーニングの実施内容
実施しない
アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）
授業におけるICTの活用方法
その他
授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）
授業時間外の学習用に動画を配信する。
実務経験のある教員による授業
いいえ
【実務経験有の場合】実務経験の内容
【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容
テキスト・参考文献等
manabaで講義資料を配布する。