ALGORITMI E STRUTTURE DATI
cod. 07563

Anno accademico 2024/25
1° anno di corso - Secondo semestre
Docenti
Settore scientifico disciplinare
Informatica (INF/01)
Ambito
Discipline informatiche
Tipologia attività formativa
Caratterizzante
72 ore
di attività frontali
9 crediti
sede:
insegnamento
in ITALIANO

Obiettivi formativi

L'obiettivo principale del corso è quello di presentare le principali strutture dati e i relativi algoritmi. Inoltre il corso intende fornire allo studente nozioni relative allo studio della complessità computazionale degli algoritmi. Infine il corso mira anche a fornire allo studente la capacità di applicare tecniche di analisi dei problemi per risolvere semplici problemi pratici in modo algoritmico.

Con riferimento agli Indicatori di Dublino:

Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso introduce i concetti relativi alle strutture dati e allo studio di algoritmi corretti ed efficienti. Lo studente acquisisce la capacità di studiare la complessità di algoritmi relativi a problemi di varia natura e la capacità di utilizzare strutture dati che permettano una gestione efficiente delle informazioni.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Le conoscenze teoriche presentate vengono sempre applicate alla risoluzione di problemi specifici. Durante il corso verranno affrontanti esercizi e problemi di natura diversa, con particolare riferimento alla realizzazione di programmi che utilizzino le diverse strutture dati studiate e i relativi algoritmi.

Autonomia di giudizio
Gli esercizi proposti relativamente alla parte teorica svolta a lezione possono essere affrontati individualmente o in gruppo e, spesso, possono essere risolti in modi diversi. Il confronto con i compagni di corso e l'ascolto delle soluzioni proposte da altri, nel lavoro a casa o durante gli svolgimenti in aula, favoriscono lo sviluppo di capacità specifiche per poter chiarire le proprie argomentazioni e individuare strutture comuni tra i diversi approcci.

Abilità comunicative
Le discussioni in aula consentono di migliorare le capacità di comunicazione. Tali discussioni riguardano i metodi per risolvere i problemi proposti, evidenziando vantaggi e svantaggi dei diversi approcci proposti. Lo studente impara a lavorare sia in autonomia che in gruppo.

Capacità di apprendimento
Lo studio delle tecniche algoritmiche di base e la loro applicazione a problemi di natura eterogenea contribuiscono a realizzare negli studenti la capacità di apprendere in modo approfondito e non solo superficiale e ripetitivo. Le conoscenze così acquisite non sono mai rigide e meccaniche, ma sono perfettamente adattabili ad ogni evoluzione e cambiamento di prospettiva e di contesto.

Prerequisiti

Nozioni di base di analisi matematica e programmazione.

Contenuti dell'insegnamento

Durante il corso vengono fornite le nozioni di base degli algoritmi e delle strutture dati, con particolare riferimento allo studio della complessità computazionale degli algoritmi e alla progettazione di algoritmi corretti per le diverse strutture dati.

Programma esteso

Complessità computazionale e correttezza degli algoritmi e relative nozioni di base.

Progettazione di algoritmi e tecnica Divide et Impera.

Algoritmi per array più comuni (e.g., ricerca e ordinamento).

Algoritmi per liste più comuni (e.g., ricerca e modifica).

Algoritmi per alberi più comuni (e.g., ricerca, visita e gestione code).

Algoritmi per tavole hash più comuni (e.g., inserimento e cancellazione).

Algoritmi per statistiche d'ordine e per insiemi disgiunti.

Algoritmi per grafi più comuni (e.g., visita, componenti fortemente connesse, cammini minimi da sorgente singola, alberi di connessione minimi).

Cenni ad ulteriori tecniche di progettazione di algoritmi (programmazione dinamica, greedy).

Bibliografia

T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, C. Stein. Introduzione agli algoritmi e strutture dati, McGraw Hill, 2010.

C. Demetrescu, I. Finocchi, G. F. Italiano. Algoritmi e strutture dati, McGraw Hill, 2008.

J. Kleinberg, E. Tardos. Algorithm design, Pearson, 2006.

Metodi didattici

Lezioni frontali ed esercitazioni svolte in aula.

Modalità verifica apprendimento

L'esame consiste di una prova scritta in cui viene valutata la conoscenza della parte teorica del corso e la capacità di applicare gli insegnamenti alla risoluzione di problemi pratici.

Altre informazioni

- - -

Obiettivi agenda 2030 per lo sviluppo sostenibile

- - -

Referenti e contatti

Numero verde

800 904 084

Segreteria studenti


E. segreteria.scienze@unipr.it

Servizio per la qualità della didattica

Manager della didattica:
Dott.ssa Claudia Buga

T. 0521 902842
E. smfi.didattica@unipr.it
E. claudia.buga@unipr.it

Presidente del corso di studio

Prof. Alessandro Dal Palù
E. alessandro.dalpalu@unipr.it

Delegato orientamento in ingresso

Prof. Vincenzo Arceri
E. vincenzo.arceri@unipr.it

Delegato orientamento in uscita

Prof.ssa Chiara Guardasoni
E. chiara.guardasoni@unipr.it

Referente piani di studio

Prof. Flavio Bertini
E. flavio.bertini@unipr.it

Referente convalide

Prof. Andrea Munaro
E. andrea.munaro@unipr.it

Docenti tutor

Prof. Enea Zaffanella
E. enea.zaffanella@unipr.it

Delegati Erasmus

Prof. Andrea Munaro
E. andrea.munaro@unipr.it

Studente tutor per scambi all'estero (in definizione)
E.

Responsabile assicurazione qualità

Prof.ssa Chiara Guardasoni
E. chiara.guardasoni@unipr.it

Tirocini formativi

Referente prof. Enea Zaffanella
E. enea.zaffanella@unipr.it

Referente per le fasce deboli

Prof. Fiorenza Morini
E. fiorenza.morini@unipr.it

Studenti tutor

Tutor a.a. 2024-2025 
Dott. Saverio Mattia Merenda
Tutorato a sportello tutti i venerdì 9:00-10:30 in aula M a Matematica previo appuntamento via e-mail:
E. saveriomattia.merenda@studenti.unipr.it
 

Rappresentanti degli studenti in CCSU

  • Lorenzo Copelli
  • Alessandro Frasconi
  • Marcello Galli
  • Samuel Seligardi