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情報科学特別講究IV

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科目名 情報科学特別講究IV
教員名 戸田誠之助
単位数    1 課程 前期課程 開講区分 文理学部
科目群 地球情報数理科学専攻
学期 後期 履修区分 必修
授業概要 講究全体を通して，アルゴリズム論全体を俯瞰し，専門的な文献を読み解く力を養う．特に，処理効率の解析手法，アルゴリズム設計技法と各種データ構造の効用を理解することを主な目標とする．
授業のねらい・到達目標 アルゴリズム設計技法と各種データ構造の効用が理解できる．

この科目は文理学部(学士(理学))のディプロマポリシーDP6及びカリキュラムポリシーCP9に対応しています。
授業の方法 教科書を事前に学習し，その内容をまとめた資料を作成し，授業時間に資料に基づいて発表する．アルゴリズム論に関する知識や数学的素養に応じて学習のペースを変えてもよい．教科書だけでは理解困難な事項については，別の文献を調査し，その調査結果を報告してもよい．教科書に記載されている演習問題を時間の許す限り解くことが望ましい．
本授業の事前・事後学習は,合わせて1時間の学習を目安とする．
履修条件 学部における授業等を通して，アルゴリズム論の基礎事項を修得していることが望ましい．
授業計画
1 ならし解析（集計法）
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】ならし解析について理解を深める．
2 ならし解析（出納法）
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】ならし解析について理解を深める．
3 ならし解析（ポテンシャル法）
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】ならし解析について理解を深める．
4 ならし解析（動的テーブル）
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】ならし解析について理解を深める．
5 Ｂ木の実例と定義
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】Ｂ木について理解を深める．
6 Ｂ木に関する基本操作
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】Ｂ木について理解を深める．
7 Ｂ木に関する削除操作
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】Ｂ木について理解を深める．
8 フィボナッチヒープの構造
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】フィボナッチヒープについて理解を深める．
9 併合可能ヒープ
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】併合可能ヒープについて理解を深める．
10 キー値の下方修正とノードの削除
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】併合可能ヒープについて理解を深める．
11 グラフのデータ構造
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】グラフのデータ構造について理解を深める．
12 幅優先探索
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】幅優先探索について理解を深める．
13 深さ優先探索
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】深さ優先探索について理解を深める．
14 トポロジカルソートのアルゴリズム
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】トポロジカルソートのアルゴリズムについて理解を深める．
15 強連結成分を求めるアルゴリズム
【事前学習】発表用資料を準備する．
【事後学習】強連結成分を求めるアルゴリズムについて理解を深める．
その他
教科書 Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, Clifford Stein 『Introduction to Algorithms』 The MIT Press 2009年 第3版
参考書 使用しない
成績評価の方法及び基準 授業参画度(100%)
授業参画度は，毎回の発表用資料（レジメ，プレゼン資料等）をもとに評価します．
オフィスアワー 毎週水曜日１２：１０〜１３：００

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