Информационные системы и технологии (по отраслям и сферам)

I. Содержание науки Целью преподавания предмета является обучение студентов теоретическим основам знаний о структурах данных, используемых в программировании, их спецификации и реализации, алгоритмах обработки данных и анализе этих алгоритмов, взаимосвязи алгоритмов и структур данных, а также формирование навыков их применения на практике . Задачей науки является разработка алгоритмов и структур данных, формирование методологического подхода и научного мировоззрения на процессы построения и использования сложных структур данных с использованием абстрактной модели данных, выявление основных классов алгоритмов, используемых в них структур данных и общих методов решения задач на их основе, а также роли и значения анализа их содержания и сущности, сложности алгоритмов и программ . II. Основная теоретическая часть (лекции) Научное содержание следующий темы включает в себя : 1 . Типы данных и алгоритмы. Абстрактные структуры данных. Разработка и анализ алгоритмов. Данные и этапы их представления. Классификация структуры данных. Настраиваемые типы данных: массивы, векторы, записи, наборы и типы указателей. Тема 2 . Рекурсия и ее применение в программировании . Алгоритмы интеллектуального анализа данных. Рекурсивные алгоритмы, их анализ. Примеры рекурсии. Понятие поиска и его функции. Линейный поиск. Двоичный поиск. Эффективность и оптимизация методов поиска. Тема 3 . Алгоритмы хеширования данных. Алгоритмы сортировки данных. Хэш-таблица и хэш-функции. Понятие сортировки и ее функции. Строгие методы сортировки. Тема 4 . Алгоритмы сортировки данных. Линейные структуры данных. Улучшенные методы сортировки. Статические и динамические массивы. Контейнеры с покрытием. Итераторы и их типы. Тема 5 . Линейно-связанные списки. Понятия о связанных списках. Логическое представление линейно связанных списков. Двусвязные списки .​ Тема 6 . Стеки, очереди и колоды . Описание стеков, очередей и объявлений с использованием массивов . Представление стека, очереди и объявления с использованием линейно связанного списка. Приоритетные очереди. Словари и их реализация. Тема 7 . Древовидные структуры данных. Двоичное дерево поиска. Определения и свойства древовидных структур данных . Классификация деревьев. Вид дерева. Добавление, удаление и поиск алгоритмов для двоичного дерева поиска. Сбалансированные бинарные деревья. Алгоритмы балансировки: общие и частные алгоритмы балансировки. Дерево АВЛ. Тема 8 . Двоичные деревья в виде деревьев кучи. Описание структуры дерева кучи. Алгоритмы выполнения операций над деревьями кучи. Методы и эффективность организации кучного обучения. Тема 9 . Графики с работа алгоритмы . Способы изображения графиков: соединение матрица и отношение матрица . Q — это список соседей и список дуг. III. Инструкции и рекомендации по практическим занятиям : Для практических занятий Рекомендуемые темы в q house: 1. Данные​ каждый разные типы​ снова работа программы для компиляции . Типы алгоритмов. 2. Создание структур данных общего назначения. 3. Анализ рекурсивных примеров. Рекурсивный алгоритмы программа работающий выход 4. Данные поиск  алгоритмы и программы работающий выход 5. Информация структуры хеширование алгоритмы с использованием урожай делать​ 6. Данные сортировка алгоритмы и программы работающий выход 7. Линейный информация структуры снова работа и программы для компиляции . 8. Линейный подключен списки с работа алгоритмы и программы для компиляции . 9. Стек , очередь и как с работа алгоритмы и программы для компиляции . 10. Древовидный информация структуры снова работа и программы для компиляции . 11. Двоичный деревья с работа алгоритмы . 12. Вид дерева кучи двоичный деревья с работа алгоритмы . 13. Графики зрение алгоритмы работающий выход 14. Дано граф логичный описывать методы . 15. В графиках самый короткий путь определение алгоритмы и программы для компиляции .   IV. Самостоятельное обучение и самостоятельная работа Основной целью самостоятельной работы студентов является формирование и развитие знаний и умений для самостоятельного выполнения конкретных учебных заданий под руководством и контролем преподавателя. Краткие сведения о студентах: • применять знания на практике; • научная статья по созданию моделей и модельных ванн. Рекомендуемые темы для самостоятельного изучения: 1. Данные , алгоритмы и информация структура концепции . 2. Данные выражение этапы . Информация Категории . 3. Настраиваемые типы данных: массивы, векторы, записи, наборы и типы указателей. 4. Данные поиск методы , алгоритмы и их эффективность . Поиск концепция и его/ее задача . 5. Данные сортировка алгоритмы . Сортировать концепция и его/ее задача . 6. Классификация связанных списков, Логическое представление линейно связанных списков. 7. Стек . Куча множество с использованием описывать и они на действие выполнять алгоритмы . 8. Очередь . Очередь множество с использованием описывать и они на действие выполнять алгоритмы . 9. Дек. Декан множество с использованием описывать и они на действие выполнять алгоритмы . 10. Складывание, постановка в очередь и разложение. Алгоритмы представления стеков, очередей и объявлений с использованием линейно связанных списков и выполнения операций над ними. 11. Алгоритмы балансировки: общие и частные алгоритмы балансировки. 12. В графиках самый короткий путь​ определение проблемы . В графиках самый короткий путь​ определение алгоритмы анализ . 13. В графиках самый короткий путь​ Обнаружение Форда -Белмана . 14. В графиках самый короткий путь решимости Дейкстра алгоритмы .

V. Результаты обучения естествознанию (формируемые компетенции). получить представление о структурах данных и алгоритмах, этапах организации структуры данных, эффективности алгоритмов, создании новых структур с использованием классов и шаблонов, работе в различных средах программирования и создании сложного программного обеспечения ; (знание) Знать и уметь использовать различные алгоритмы и методы обработки информации, поиска данных, сортировки, хеширования, структуры данных и программные реализации для выполнения операций над ними ; (навык) Необходимо иметь навыки разработки новых структур данных и применения их в процессе обучения и производства в зависимости от решаемой проблемы . (квалификация)

VI. Образовательные технологии и методы: • лекции • интерактивные кейсы-стадионы: • практическое (логическое мышление, быстрые вопросы и ответы) • работа в малых группах • проведение презентаций • индивидуальные проекты • мозговой штурм, подготовка проектов для командной работы и защиты и т. д.

VII. Требования для получения кредита : В полной мере овладеть теоретическими и методическими положениями предмета, уметь правильно отражать результаты анализа, проводить самостоятельные наблюдения за изучаемыми процессами, выполнять задания и поручения, данные в формах текущего и промежуточного контроля, представлять итоговую контрольную работу.

Основная литература

B. A. Turg‘unov, X. X. Uzoqov - "Ma’lumotlar tuzilmalari va dasturlash" (2017).

Sh. F. G‘ulomov - "Algoritmlar va dasturlash texnologiyalari" (2015).

Дополнительная литература

Х.А. Рахимов , И.И. Хасанов - « Информация ». структуры и алгоритмы " (2018)

А.К. Холмирзаев , Ш. С. Каюмов - " Программирование " и алгоритмы « Основы » (2016)

Пепел. Мамадиев - " Программирование и информация структуры "(2020)

М.Т. Каюмов - " Алгоритмы" и их в программе « Применить » (2014)

Адам Дроздек - «Структуры данных и алгоритмы в C++» (Четвертое издание, 2013)

Томас Х. Кормен , Чарльз Э. Лейзерсон , Рональд Л. Ривест , Клиффорд Стайн - «Введение в алгоритмы» (третье издание, 2009 г.)

Роберт Седжвик, Кевин Уэйн - «Алгоритмы» (Четвертое издание, 2011)

Марк Аллен Вайс - «Структуры данных и анализ алгоритмов в C++» (четвертое издание, 2013 г.)

Майкл Т. Гудрич, Роберто Тамассиа , Майкл Х. Голдвассер - «Структуры данных и алгоритмы в Java» (шестое издание, 2014 г.)

Альфред В. Ахо , Джон Э. Хопкрофт, Джеффри Д. Ульман - "Структуры данных и алгоритмы" (1983)

Интернет -ресурсы 1. https://www.udacity.com/course/data-structures-and-algorithms-nanograde--nd256 . 2. https://leetcode.com/ 3. https://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-006-introduction-to-algorithms-fall-2011/ 5. https://www.coursera.org/courses?query=data%20structures%20and%20algorithms . 6. https://www.khanacademy.org/computing/computer-science/algorithms