Public ATP Wiki - Вклад [ru]

Учебные курсы кафедры

2023-02-02T22:32:17Z

Ryabchikov.andrey: /* Весенний семестр 2023 года */

== Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования ==

=== Весенний семестр 2023 года ===

[[Про индивидуальные планы 2023 весна]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Практикум Python. Весна 2023|Практикум Python]]

[[Программирование на С++ основной и продвинутый потоки. Весна 2023|Программирование на С++ основной и продвинутый потоки]]

[[Алгоритмы и структуры данных основной поток. Весна 2023|Алгоритмы и структуры данных основной поток]]

[[Алгоритмы и структуры данных продвинутый поток. Весна 2023|Алгоритмы и структуры данных продвинутый поток]]

||

[[Архитектура компьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Программирование на языке Python для ПМФ. Весна 2023|Программирование на языке Python]]

[[Базы данных 2023|Базы данных 2023]]

[[Алгоритмы и структуры данных. Весна 2023|Алгоритмы и структуры данных]]

||

[[Golang-2023 | Разработка на языке Golang]]

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2023s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2023 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2023 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2023 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2023 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===
[[ProgAutom_2023 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2023-1|Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2022]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Практикум Python (ПМФ) | Практикум Python (ПМФ) ]]

[[Foundations of programming | Foundations of programming]]

[[Введение в структуры данных | Введение в программирование и алгоритмы (основной поток)]]

[[Программирование на С++ основной и продвинутый потоки | Программирование на С++ основной и продвинутый потоки]]

||

[[Архитектура комьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Data Structures and Algorithms 2022 | Data Structures and Algorithms 2022]]

[[Спецкурс: алгоритмы на графах (ИВТ) | AlgoGraphs-2022]]

[[Объектно-ориентированное программирование на С++ (ИВТ) | OOP C++]]

[[Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток) | Алгоритмы и структура данных (продвинутый поток)]]

[[Алгоритмы и структура данных (основной поток) | Алгоритмы и структура данных (основной поток)]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022 осень|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2022 | Java foreign group]]

||

[https://objectoriented.ru/pps-new Проектирование программных систем]

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2022|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2022|Анализ изображений]]

[[Marketing_2022 | Основы интернет-маркетинга]]

[[Алгоритмы биоинформатики осень 2022 | Алгоритмы биоинформатики]]

=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2022-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2022|Web программирование]]

|}

=== Весенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[Visual_2022 | Математические методы визуализации данных]]

[[IMI_2022 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2022 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2022 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2022 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2022 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2022 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2021]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2021|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2021 | Java foreign group]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2021|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2021|Анализ изображений]]
=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2021-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2021|Web программирование]]
|}

=== Весенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2021 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2021 | Программирование на Java]]

[[HOBOD_2021 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2021 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2021 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2021 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2020|Формальные языки и трансляции]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2020|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2020|Промышленное программирование на Java]]

||

||
[[ТПОС_2020|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2020|Анализ изображений]]
||
[[МОБОД_2020|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Весенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Алгоритмы_ИВТ_2020|Алгоритмы и структуры данных (поток ИВТ)]]

||

[[Теория и практика многопоточной синхронизации|Теория и практика многопоточной синхронизации]]

||
||
||

[[Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[Технологии программирования и операционные системы - 2]]

|}

=== Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2019|Формальные языки и трансляции]]

||

[[МВС_2019|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2019|Промышленное программирование на Java]]

[[Методы_оптимизации_2019|Методы оптимизации]]

[[Full-Stack_2019|Full-stack разработка]]

[[Сложность_вычислений_2019|Сложность вычислений]]

[[Мат.статы_2019|Математическая статистика]]

||

||
[[ТПОС_2019|Технологии программирования и операционные системы]]
||
[[МОБОД_2019|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Осенний семестр 2018 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Программирование_базовый_2018|Введение в программирование (базовый поток)]]

[[Программирование_основной_2018|Введение в программирование (основной поток)]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2017|Архитектура компьютеров и операционные системы (ПМИ, набор 2017 года)]]

[[Алгоритмы_базовый_2018|Алгоритмы и структуры данных (базовый поток)]]

[[Алгоритмы_основной_2018|Алгоритмы и структуры данных (основной поток)]]

[[Формалки_2018|Формальные языки и трансляции]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2016|Дополнительные главы Архитектуры компьютеров и операционных систем (ПМИ, набор 2016 года)]]

[[МВС_2018|Параллельные и распределенные вычисления]]

||
[[ППС_2018|Проектирование программных систем]]

[[Машинка_часть_2_2018|Прикладное машинное обучение]]

||
[[Робастные_методы_2018|Робастные методы в статистике]]

[[Теория_решеток_2018|Теория решеток для анализа и разработки данных]]

[[Анализ_изображений_2018|Анализ изображений]]

||
[[МОБОД_2018|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[РДИ_2018|Работа с данными в индустрии]]

|}

=== Адаптационные курсы магистратуры 2018 ===
'''Внимание!''' Эти дисциплины могут выбрать в качестве вариативных дисциплин только те магистранты, которые поступили в магистратуру ФИВТ не из МФТИ, или (по рекомендации научных руководителей) с других факультетов МФТИ.

[[Программирование_магистратура_часть_1_2018|Введение в программирование C++, часть 1 (осень, 9 семестр)]]

[[Программирование_магистратура_часть_2_2018|Введение в программирование C++, часть 2 (весна, 10 семестр)]]

[[Машинка_часть_1_2018|Машинное обучение (весна, 10 семестр)]]

[[ТПОС_2018|Технологии программирования и операционные системы (осень, 11 семестр)]]

== Научно-исследовательская работа ==

=== Примеры тем НИР прошлых лет ===
==== 2016 год ====
# Тестирование распределенных приложений в экосистеме Hadoop.
# Учет внешних данных при построении рекомендаций.
# Новая модель «атомов в соединении» и особенности химических свойств сверхтяжелых элементов.
# Оптимизация размещения объектов в памяти виртуальной машины Java.
# Разработка расширенного интерфейса пользователя к базе пространственных структур РНК.
==== 2017 год ====

TBD

==== 2018 год ====
# Решение задачи нахождения особых точек лица на сделанных при помощи мобильного телефона фотографиях
# Разработка рекомендательной системы для подбора одежды
# Обучение человекоподобного агента в физическом симуляторе
# Исследование задачи трекинга лица для фотографий и видео, сделанных на мобильный телефон
# Классификация триплексов в структурах РНК
# Персонализированные рекомендательные системы в области индустрии моды

==== 2019 год ====
# Анализ стоимостной модели распределённого SQL-запроса в СУБД Tarantool
# Аннотация и анализ третичных мотивов РНК типа A-кластер
# Исследование, разработка и реализация методов автоматической классификации поисковых запросов
# Составление гардеробов на основе примеров наборов одежды на человеке при помощи генеративно-состязательных сетей
# Исследование характеристик потокового подхода к выкачке больших объемов данных
# Сравнение методов трикластеризации в задаче извлечения информации
# Предсказание триплексов рибонуклеотидов методами машинного обучения
# Разработка программного обеспечения для анализа данных функциональной томографии и его применение в энцефалографии

==== 2020 год ====
# Индексирование многомерных данных при помощи кривой Мортона в NoSQL in-memory СУБД
# Построение векторной модели текстов финансовой тематики для решения задачи аннотирования отзывов
# Сообщества и роли в задаче классификации вершин графа
# Анализ третичных взаимодействий в структурах РНК
# Решение задачи быстрого сопоставления изображений в электронной коммерции с использованием методов машинного обучения
# Методы автоматического построения экстрактивной аннотации текста на основе эмбеддингов слов и предложений

==== 2021 год ====
TBD

Учебные курсы кафедры

2023-02-02T22:29:57Z

Ryabchikov.andrey: /* Весенний семестр 2023 года */

== Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования ==

=== Весенний семестр 2023 года ===

[[Про индивидуальные планы 2023 весна]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Практикум Python. Весна 2023|Практикум Python]]

[[Программирование на С++ основной и продвинутый потоки. Весна 2023|Программирование на С++ основной и продвинутый потоки]]

[[Алгоритмы и структуры данных базовый поток. Весна 2023|Алгоритмы и структуры данных базовый поток]]

[[Алгоритмы и структуры данных основной поток. Весна 2023|Алгоритмы и структуры данных основной поток]]

[[Алгоритмы и структуры данных продвинутый поток. Весна 2023|Алгоритмы и структуры данных продвинутый поток]]

||

[[Архитектура компьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Программирование на языке Python для ПМФ. Весна 2023|Программирование на языке Python]]

[[Базы данных 2023|Базы данных 2023]]

[[Алгоритмы и структуры данных. Весна 2023|Алгоритмы и структуры данных]]

||

[[Golang-2023 | Разработка на языке Golang]]

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2023s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2023 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2023 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2023 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2023 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===
[[ProgAutom_2023 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2023-1|Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2022]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Практикум Python (ПМФ) | Практикум Python (ПМФ) ]]

[[Foundations of programming | Foundations of programming]]

[[Введение в структуры данных | Введение в программирование и алгоритмы (основной поток)]]

[[Программирование на С++ основной и продвинутый потоки | Программирование на С++ основной и продвинутый потоки]]

||

[[Архитектура комьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Data Structures and Algorithms 2022 | Data Structures and Algorithms 2022]]

[[Спецкурс: алгоритмы на графах (ИВТ) | AlgoGraphs-2022]]

[[Объектно-ориентированное программирование на С++ (ИВТ) | OOP C++]]

[[Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток) | Алгоритмы и структура данных (продвинутый поток)]]

[[Алгоритмы и структура данных (основной поток) | Алгоритмы и структура данных (основной поток)]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022 осень|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2022 | Java foreign group]]

||

[https://objectoriented.ru/pps-new Проектирование программных систем]

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2022|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2022|Анализ изображений]]

[[Marketing_2022 | Основы интернет-маркетинга]]

[[Алгоритмы биоинформатики осень 2022 | Алгоритмы биоинформатики]]

=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2022-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2022|Web программирование]]

|}

=== Весенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[Visual_2022 | Математические методы визуализации данных]]

[[IMI_2022 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2022 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2022 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2022 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2022 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2022 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2021]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2021|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2021 | Java foreign group]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2021|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2021|Анализ изображений]]
=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2021-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2021|Web программирование]]
|}

=== Весенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2021 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2021 | Программирование на Java]]

[[HOBOD_2021 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2021 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2021 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2021 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2020|Формальные языки и трансляции]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2020|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2020|Промышленное программирование на Java]]

||

||
[[ТПОС_2020|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2020|Анализ изображений]]
||
[[МОБОД_2020|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Весенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Алгоритмы_ИВТ_2020|Алгоритмы и структуры данных (поток ИВТ)]]

||

[[Теория и практика многопоточной синхронизации|Теория и практика многопоточной синхронизации]]

||
||
||

[[Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[Технологии программирования и операционные системы - 2]]

|}

=== Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2019|Формальные языки и трансляции]]

||

[[МВС_2019|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2019|Промышленное программирование на Java]]

[[Методы_оптимизации_2019|Методы оптимизации]]

[[Full-Stack_2019|Full-stack разработка]]

[[Сложность_вычислений_2019|Сложность вычислений]]

[[Мат.статы_2019|Математическая статистика]]

||

||
[[ТПОС_2019|Технологии программирования и операционные системы]]
||
[[МОБОД_2019|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Осенний семестр 2018 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Программирование_базовый_2018|Введение в программирование (базовый поток)]]

[[Программирование_основной_2018|Введение в программирование (основной поток)]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2017|Архитектура компьютеров и операционные системы (ПМИ, набор 2017 года)]]

[[Алгоритмы_базовый_2018|Алгоритмы и структуры данных (базовый поток)]]

[[Алгоритмы_основной_2018|Алгоритмы и структуры данных (основной поток)]]

[[Формалки_2018|Формальные языки и трансляции]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2016|Дополнительные главы Архитектуры компьютеров и операционных систем (ПМИ, набор 2016 года)]]

[[МВС_2018|Параллельные и распределенные вычисления]]

||
[[ППС_2018|Проектирование программных систем]]

[[Машинка_часть_2_2018|Прикладное машинное обучение]]

||
[[Робастные_методы_2018|Робастные методы в статистике]]

[[Теория_решеток_2018|Теория решеток для анализа и разработки данных]]

[[Анализ_изображений_2018|Анализ изображений]]

||
[[МОБОД_2018|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[РДИ_2018|Работа с данными в индустрии]]

|}

=== Адаптационные курсы магистратуры 2018 ===
'''Внимание!''' Эти дисциплины могут выбрать в качестве вариативных дисциплин только те магистранты, которые поступили в магистратуру ФИВТ не из МФТИ, или (по рекомендации научных руководителей) с других факультетов МФТИ.

[[Программирование_магистратура_часть_1_2018|Введение в программирование C++, часть 1 (осень, 9 семестр)]]

[[Программирование_магистратура_часть_2_2018|Введение в программирование C++, часть 2 (весна, 10 семестр)]]

[[Машинка_часть_1_2018|Машинное обучение (весна, 10 семестр)]]

[[ТПОС_2018|Технологии программирования и операционные системы (осень, 11 семестр)]]

== Научно-исследовательская работа ==

=== Примеры тем НИР прошлых лет ===
==== 2016 год ====
# Тестирование распределенных приложений в экосистеме Hadoop.
# Учет внешних данных при построении рекомендаций.
# Новая модель «атомов в соединении» и особенности химических свойств сверхтяжелых элементов.
# Оптимизация размещения объектов в памяти виртуальной машины Java.
# Разработка расширенного интерфейса пользователя к базе пространственных структур РНК.
==== 2017 год ====

TBD

==== 2018 год ====
# Решение задачи нахождения особых точек лица на сделанных при помощи мобильного телефона фотографиях
# Разработка рекомендательной системы для подбора одежды
# Обучение человекоподобного агента в физическом симуляторе
# Исследование задачи трекинга лица для фотографий и видео, сделанных на мобильный телефон
# Классификация триплексов в структурах РНК
# Персонализированные рекомендательные системы в области индустрии моды

==== 2019 год ====
# Анализ стоимостной модели распределённого SQL-запроса в СУБД Tarantool
# Аннотация и анализ третичных мотивов РНК типа A-кластер
# Исследование, разработка и реализация методов автоматической классификации поисковых запросов
# Составление гардеробов на основе примеров наборов одежды на человеке при помощи генеративно-состязательных сетей
# Исследование характеристик потокового подхода к выкачке больших объемов данных
# Сравнение методов трикластеризации в задаче извлечения информации
# Предсказание триплексов рибонуклеотидов методами машинного обучения
# Разработка программного обеспечения для анализа данных функциональной томографии и его применение в энцефалографии

==== 2020 год ====
# Индексирование многомерных данных при помощи кривой Мортона в NoSQL in-memory СУБД
# Построение векторной модели текстов финансовой тематики для решения задачи аннотирования отзывов
# Сообщества и роли в задаче классификации вершин графа
# Анализ третичных взаимодействий в структурах РНК
# Решение задачи быстрого сопоставления изображений в электронной коммерции с использованием методов машинного обучения
# Методы автоматического построения экстрактивной аннотации текста на основе эмбеддингов слов и предложений

==== 2021 год ====
TBD

Алгоритмы и структуры данных основной поток. Весна 2023

2023-02-02T22:28:57Z

Ryabchikov.andrey: /* Команда курса */

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (первый курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* Регистрация на курс (доступ для физтех-аккаунтов)
* Материалы курсa (доступ для физтех-аккаунтов)
* Чат курса
* Таблица с оценками

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

* coming soon

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Степанов Илья
** Кулапин Артур
** Кулешов Игорь
** Чернецкий Аркадий
** Горбунов Сергей
** Якушева Софья
** Гаибов Демид
** Джангирли Эмиль
** Булгаков Илья
** Гольдштейн Клим
** Долгов Даниил
** Печёнкин Александр
** Василенко Никита
** Косицын Павел

Алгоритмы и структуры данных продвинутый поток. Весна 2023

2023-02-02T22:27:24Z

Ryabchikov.andrey: Новая страница: «= Общие сведения = * Семестр: 2 (первый курс) * Форма контроля: дифференцированный зачет == В…»

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (первый курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* Регистрация на курс (доступ для физтех-аккаунтов)
* Материалы курсa (доступ для физтех-аккаунтов)
* Чат курса
* Таблица с оценками

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

* coming soon

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Рухович Филипп
** Белый Антон

Учебные курсы кафедры

2023-02-02T22:26:50Z

Ryabchikov.andrey: /* Весенний семестр 2023 года */

Алгоритмы и структуры данных. Весна 2023

2023-02-02T22:22:56Z

Ryabchikov.andrey: Новая страница: «= Общие сведения = * Семестр: 2 (второй курс) * Форма контроля: дифференцированный зачет == В…»

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (второй курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* Регистрация на курс (доступ для физтех-аккаунтов)
* Материалы курсa (доступ для физтех-аккаунтов)
* Чат курса
* Таблица с оценками

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

* coming soon

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Кулапин Артур

Учебные курсы кафедры

2023-02-02T22:20:45Z

Ryabchikov.andrey: /* Весенний семестр 2023 года */

== Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования ==

=== Весенний семестр 2023 года ===

[[Про индивидуальные планы 2023 весна]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Практикум Python. Весна 2023|Практикум Python]]

[[Программирование на С++ основной и продвинутый потоки. Весна 2023|Программирование на С++ основной и продвинутый потоки]]

[[Алгоритмы и структуры данных основной поток. Весна 2023|Алгоритмы и структуры данных основной поток]]

||

[[Архитектура компьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Программирование на языке Python для ПМФ. Весна 2023|Программирование на языке Python]]

[[Базы данных 2023|Базы данных 2023]]

[[Алгоритмы и структуры данных. Весна 2023|Алгоритмы и структуры данных]]

||

[[Golang-2023 | Разработка на языке Golang]]

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2023s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2023 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2023 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2023 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2023 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===
[[ProgAutom_2023 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2023-1|Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2022]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Практикум Python (ПМФ) | Практикум Python (ПМФ) ]]

[[Foundations of programming | Foundations of programming]]

[[Введение в структуры данных | Введение в программирование и алгоритмы (основной поток)]]

[[Программирование на С++ основной и продвинутый потоки | Программирование на С++ основной и продвинутый потоки]]

||

[[Архитектура комьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Data Structures and Algorithms 2022 | Data Structures and Algorithms 2022]]

[[Спецкурс: алгоритмы на графах (ИВТ) | AlgoGraphs-2022]]

[[Объектно-ориентированное программирование на С++ (ИВТ) | OOP C++]]

[[Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток) | Алгоритмы и структура данных (продвинутый поток)]]

[[Алгоритмы и структура данных (основной поток) | Алгоритмы и структура данных (основной поток)]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022 осень|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2022 | Java foreign group]]

||

[https://objectoriented.ru/pps-new Проектирование программных систем]

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2022|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2022|Анализ изображений]]

[[Marketing_2022 | Основы интернет-маркетинга]]

[[Алгоритмы биоинформатики осень 2022 | Алгоритмы биоинформатики]]

=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2022-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2022|Web программирование]]

|}

=== Весенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[Visual_2022 | Математические методы визуализации данных]]

[[IMI_2022 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2022 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2022 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2022 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2022 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2022 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2021]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2021|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2021 | Java foreign group]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2021|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2021|Анализ изображений]]
=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2021-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2021|Web программирование]]
|}

=== Весенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2021 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2021 | Программирование на Java]]

[[HOBOD_2021 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2021 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2021 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2021 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2020|Формальные языки и трансляции]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2020|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2020|Промышленное программирование на Java]]

||

||
[[ТПОС_2020|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2020|Анализ изображений]]
||
[[МОБОД_2020|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Весенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Алгоритмы_ИВТ_2020|Алгоритмы и структуры данных (поток ИВТ)]]

||

[[Теория и практика многопоточной синхронизации|Теория и практика многопоточной синхронизации]]

||
||
||

[[Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[Технологии программирования и операционные системы - 2]]

|}

=== Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2019|Формальные языки и трансляции]]

||

[[МВС_2019|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2019|Промышленное программирование на Java]]

[[Методы_оптимизации_2019|Методы оптимизации]]

[[Full-Stack_2019|Full-stack разработка]]

[[Сложность_вычислений_2019|Сложность вычислений]]

[[Мат.статы_2019|Математическая статистика]]

||

||
[[ТПОС_2019|Технологии программирования и операционные системы]]
||
[[МОБОД_2019|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Осенний семестр 2018 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Программирование_базовый_2018|Введение в программирование (базовый поток)]]

[[Программирование_основной_2018|Введение в программирование (основной поток)]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2017|Архитектура компьютеров и операционные системы (ПМИ, набор 2017 года)]]

[[Алгоритмы_базовый_2018|Алгоритмы и структуры данных (базовый поток)]]

[[Алгоритмы_основной_2018|Алгоритмы и структуры данных (основной поток)]]

[[Формалки_2018|Формальные языки и трансляции]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2016|Дополнительные главы Архитектуры компьютеров и операционных систем (ПМИ, набор 2016 года)]]

[[МВС_2018|Параллельные и распределенные вычисления]]

||
[[ППС_2018|Проектирование программных систем]]

[[Машинка_часть_2_2018|Прикладное машинное обучение]]

||
[[Робастные_методы_2018|Робастные методы в статистике]]

[[Теория_решеток_2018|Теория решеток для анализа и разработки данных]]

[[Анализ_изображений_2018|Анализ изображений]]

||
[[МОБОД_2018|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[РДИ_2018|Работа с данными в индустрии]]

|}

=== Адаптационные курсы магистратуры 2018 ===
'''Внимание!''' Эти дисциплины могут выбрать в качестве вариативных дисциплин только те магистранты, которые поступили в магистратуру ФИВТ не из МФТИ, или (по рекомендации научных руководителей) с других факультетов МФТИ.

[[Программирование_магистратура_часть_1_2018|Введение в программирование C++, часть 1 (осень, 9 семестр)]]

[[Программирование_магистратура_часть_2_2018|Введение в программирование C++, часть 2 (весна, 10 семестр)]]

[[Машинка_часть_1_2018|Машинное обучение (весна, 10 семестр)]]

[[ТПОС_2018|Технологии программирования и операционные системы (осень, 11 семестр)]]

== Научно-исследовательская работа ==

=== Примеры тем НИР прошлых лет ===
==== 2016 год ====
# Тестирование распределенных приложений в экосистеме Hadoop.
# Учет внешних данных при построении рекомендаций.
# Новая модель «атомов в соединении» и особенности химических свойств сверхтяжелых элементов.
# Оптимизация размещения объектов в памяти виртуальной машины Java.
# Разработка расширенного интерфейса пользователя к базе пространственных структур РНК.
==== 2017 год ====

TBD

==== 2018 год ====
# Решение задачи нахождения особых точек лица на сделанных при помощи мобильного телефона фотографиях
# Разработка рекомендательной системы для подбора одежды
# Обучение человекоподобного агента в физическом симуляторе
# Исследование задачи трекинга лица для фотографий и видео, сделанных на мобильный телефон
# Классификация триплексов в структурах РНК
# Персонализированные рекомендательные системы в области индустрии моды

==== 2019 год ====
# Анализ стоимостной модели распределённого SQL-запроса в СУБД Tarantool
# Аннотация и анализ третичных мотивов РНК типа A-кластер
# Исследование, разработка и реализация методов автоматической классификации поисковых запросов
# Составление гардеробов на основе примеров наборов одежды на человеке при помощи генеративно-состязательных сетей
# Исследование характеристик потокового подхода к выкачке больших объемов данных
# Сравнение методов трикластеризации в задаче извлечения информации
# Предсказание триплексов рибонуклеотидов методами машинного обучения
# Разработка программного обеспечения для анализа данных функциональной томографии и его применение в энцефалографии

==== 2020 год ====
# Индексирование многомерных данных при помощи кривой Мортона в NoSQL in-memory СУБД
# Построение векторной модели текстов финансовой тематики для решения задачи аннотирования отзывов
# Сообщества и роли в задаче классификации вершин графа
# Анализ третичных взаимодействий в структурах РНК
# Решение задачи быстрого сопоставления изображений в электронной коммерции с использованием методов машинного обучения
# Методы автоматического построения экстрактивной аннотации текста на основе эмбеддингов слов и предложений

==== 2021 год ====
TBD

Алгоритмы и структуры данных основной поток. Весна 2023

2023-02-02T22:18:29Z

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (первый курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* Регистрация на курс (доступ для физтех-аккаунтов)
* Материалы курсa (доступ для физтех-аккаунтов)
* Чат курса
* Таблица с оценками

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

* coming soon

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Степанов Илья
** Кулапин Артур
** Кулешов Игорь
** Чернецкий Аркадий
** Горбунов Сергей
** Якушева Софья
** Гаибов Демид
** Джангирли Эмиль
** Булгаков Илья
** ольдштейн Клим
** Долгов Даниил
** Печёнкин Александр
** Василенко Никита
** Косицын Павел

Алгоритмы и структура данных (основной поток)

2023-02-02T22:11:32Z

Ryabchikov.andrey:

= Общие сведения =
* Семестр: 1 (второй курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|1|| Полиномиальное хеширование.

|-

|2|| Алгоритм Рабина—Карпа.

|-

|3|| Префикс-функция: определение, алгоритм нахождения за O(I s I) и применение для нахождения вхождений шаблона в текст.

|-

|4|| Зет-функция: определение, алгоритм нахождения за O(I s I) и применение для нахождения вхождений шаблона в текст.

|-

|5|| Бор, построение бора по набору слов.

|-

|6|| Способы хранения бора: преимущества и недостатки.

|-

|7|| Хранение множества слов/чисел с помощью бора. Добавление и проверка наличия. Опционально: удаление.

|-

|8|| Алгоритм Ахо—Корасик: определение суффиксных ссылок (link) и переходов по буквам (to).

|-

|9|| Алгоритм Ахо—Корасик: реализация, корректность, асимптотика.

|-

|10|| Подсчёт числа вхождений словарных слов в текст с помощью алгоритма Ахо—Корасик.

|-

|11|| Определение суффиксного массива и массива lcp.

|-

|12|| Алгоритм построения суффиксного массива строки длины n за O(n log n).

|-

|13|| Алгоритм Касаи нахождения массива lcp по построенному суффиксному массиву длины n за O(n).

|-

|14|| Проверка равенства подстрок в строке: ответ на запрос за O(1) с помощью sparse table и суффиксного массива.

|-

|15|| Суффиксное дерево: определение, представление в памяти, наивный алгоритм построения.

|-

|16|| Суффиксная ссылка в суффиксном дереве. Суффиксная ссылка вершины. Процедура getLink.

|-

|17|| Алгоритм Укконена построения суффиксного дерева.

|-

|18|| Детерминированный конечный автомат. Принимаемые слова, распознаваемый язык. Суффиксный автомат строки s: определение.

|-

|19|| Правый контекст слова относительно языка. Эквивалентность слов.

|-

|20|| Утверждение об устройстве классов эквивалентности (относительно языка, состоящего из всех суффиксов s).

|-

|21|| Суффиксный автомат: обозначения [x], longest(C), len(C), link(C). Формула для ICI. 22. [1] Критерий того, что u = longest([u]).

|-

|23|| Суффиксный автомат: устройство рёбер, ведущих в вершину v.

|-

|24|| Алгоритм построения суффиксного автомата: характеристика новых классов при дописывании символа c; изменение множества рёбер при дописывании символа c в трёх случаях; проставление len и link у всех вершин.

|-

|25|| Алгоритм построения суффиксного автомата: реализация.

|-

|26|| Алгоритм построения суффиксного автомата: асимптотика.

|-

|27|| Алгоритм Евклида: корректность, реализация, асимптотика.

|-

|28|| Расширенный алгоритм Евклида (нахождение решения ax + by = (a, b) в целых x, y).

|-

|29|| Решето Эратосфена: нахождение всех простых среди {1, 2, . . . , n} за O(n log log n).

|-

|30|| Улучшенное решето Эратосфена: нахождение минимального простого делителя для всех чисел из {1, 2, . . . , n}. Нахождение всех простых из этого же множества.

|-

|31|| Обратное к a по модулю m: достаточное условие существования, алгоритм нахождения.

|-

|32|| Криптографический протокол Диффи—Хеллмана генерации общего секретного ключа. Неформальное доказательство надёжности протокола.

|-

|33|| Криптографический протокол RSA одностороннего общения. Неформальное доказательство надёжности протокола.

|-

|34|| Алгоритм Штрассена: постановка задачи, идея решения, асимптотика.

|-

|35|| Перемножение двух многочленов за O(n log n) с использованием быстрого преобразования Фурье как чёрного ящика.

|-

|36|| Быстрое преобразование Фурье: рекурсивный алгоритм.

|-

|37|| Быстрое преобразование Фурье: обратное преобразование.

|-

|38|| Быстрое преобразование Фурье: избавление от рекурсии.

|-

|39|| Примитив точки, вектора, прямой. Построение прямой по двум точкам.

|-

|40|| Расстояние от точки до прямой, проекция. Пересечение двух прямых.

|-

|41|| Примитив окружности. Пересечение прямой и окружности. Пересечение двух окружностей.

|-

|42|| Ушная триангуляция многоугольника: лемма о двух ушах.

|-

|43|| Алгоритм триангуляции многоугольника за O(n 2 ), где n — число вершин.

|-

|44|| Выпуклая оболочка конечного множества точек: определение и доказательство того, что выпуклая оболочка — многоугольник.

|-

|45|| Построение выпуклой оболочки заворачиванием подарка за O(nh).

|-

|46|| Построение выпуклой оболочки сортировкой точек по координатам за O(n log n).

|-

|47|| Построение выпуклой оболочки сортировкой точек по полярному углу за O(n log n).

|-

|48|| Максимум скалярного произведения с фиксированным вектором, нахождение за O(log n).

|-

|49|| Динамическая выпуклая оболочка: вставка точек за O∗ (log n).

|-

|50|| Диаметр конечного множества точек за O(n log n).

|-

|51|| Сумма Минковского: определение и доказательство того, что сумма Минковского двух выпуклых многоугольников — выпуклый многоугольник.

|-

|52|| Нахождение суммы Минковского двух выпуклых многоугольников за линейное время.

|-

|53|| Проверка принадлежности точки многоугольнику: решение с помощью суммы ориентированных углов.

|-

|54|| Проверка принадлежности точки многоугольнику: решение с горизонтальным лучом. Модификации: случайный луч, луч, заведомо не содержащий вершин многоугольника.

|-

|55|| Пересечение полуплоскостей: алгоритм за O(n 2 ).

|-

|56|| Пересечение полуплоскостей: алгоритм за O(n log n).

|-

|57|| Post office problem: постановка. Определение диаграммы Вороного. Алгоритм построения за O(n 2 log n). Вид каждой ячейки диаграммы.

|-

|58|| Связность диаграммы Вороного. Число вершин и рёбер в диаграмме.

|-

|59|| Критерий того, что точка является вершиной диаграммы Вороного. Критерий того, что серединный перпендикуляр к pipj участвует в диаграмме Вороного.

|-

|60|| Описание алгоритма Форчуна, два типа событий. Асимптотика.

|-

|61|| Определение триангуляции. Мотивировка: моделирование ландшафта. Число треугольников и рёбер в триангуляции.

|-

|62|| Определение графа Делоне, его свойство. Критерий того, что три сайта являются вершинами одной грани графа Делоне (б/д). Критерий того, что два сайта соединены ребром в графе Делоне (б/д). Определение триангуляции Делоне.

|-

|63|| Флип ребра. Нелегальное ребро, критерий легальности (б/д). Проверка легальности в терминах определителя (б/д).

|-

|64|| Легальная триангуляция, легализация триангуляции. Критерии триангуляции Делоне (б/д). Максимизация минимального угла в триангуляции Делоне.

|-

|65|| Рандомизированный алгоритм построения триангуляции Делоне: описание, асимптотика (б/д).

|-

|66|| Триангуляция Делоне: процедура legalizeEdge, реализация.

|-

|67|| Триангуляция Делоне: решение задачи локализации.

|-

|68|| Триангуляция Делоне: обработка точек p−2, p−1 (б/д).

|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Степанов Илья

Алгоритмы и структура данных (основной поток)

2023-02-02T22:10:41Z

Ryabchikov.andrey: /* Команда курса */

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (первый курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|1|| Полиномиальное хеширование.

|-

|2|| Алгоритм Рабина—Карпа.

|-

|3|| Префикс-функция: определение, алгоритм нахождения за O(I s I) и применение для нахождения вхождений шаблона в текст.

|-

|4|| Зет-функция: определение, алгоритм нахождения за O(I s I) и применение для нахождения вхождений шаблона в текст.

|-

|5|| Бор, построение бора по набору слов.

|-

|6|| Способы хранения бора: преимущества и недостатки.

|-

|7|| Хранение множества слов/чисел с помощью бора. Добавление и проверка наличия. Опционально: удаление.

|-

|8|| Алгоритм Ахо—Корасик: определение суффиксных ссылок (link) и переходов по буквам (to).

|-

|9|| Алгоритм Ахо—Корасик: реализация, корректность, асимптотика.

|-

|10|| Подсчёт числа вхождений словарных слов в текст с помощью алгоритма Ахо—Корасик.

|-

|11|| Определение суффиксного массива и массива lcp.

|-

|12|| Алгоритм построения суффиксного массива строки длины n за O(n log n).

|-

|13|| Алгоритм Касаи нахождения массива lcp по построенному суффиксному массиву длины n за O(n).

|-

|14|| Проверка равенства подстрок в строке: ответ на запрос за O(1) с помощью sparse table и суффиксного массива.

|-

|15|| Суффиксное дерево: определение, представление в памяти, наивный алгоритм построения.

|-

|16|| Суффиксная ссылка в суффиксном дереве. Суффиксная ссылка вершины. Процедура getLink.

|-

|17|| Алгоритм Укконена построения суффиксного дерева.

|-

|18|| Детерминированный конечный автомат. Принимаемые слова, распознаваемый язык. Суффиксный автомат строки s: определение.

|-

|19|| Правый контекст слова относительно языка. Эквивалентность слов.

|-

|20|| Утверждение об устройстве классов эквивалентности (относительно языка, состоящего из всех суффиксов s).

|-

|21|| Суффиксный автомат: обозначения [x], longest(C), len(C), link(C). Формула для ICI. 22. [1] Критерий того, что u = longest([u]).

|-

|23|| Суффиксный автомат: устройство рёбер, ведущих в вершину v.

|-

|24|| Алгоритм построения суффиксного автомата: характеристика новых классов при дописывании символа c; изменение множества рёбер при дописывании символа c в трёх случаях; проставление len и link у всех вершин.

|-

|25|| Алгоритм построения суффиксного автомата: реализация.

|-

|26|| Алгоритм построения суффиксного автомата: асимптотика.

|-

|27|| Алгоритм Евклида: корректность, реализация, асимптотика.

|-

|28|| Расширенный алгоритм Евклида (нахождение решения ax + by = (a, b) в целых x, y).

|-

|29|| Решето Эратосфена: нахождение всех простых среди {1, 2, . . . , n} за O(n log log n).

|-

|30|| Улучшенное решето Эратосфена: нахождение минимального простого делителя для всех чисел из {1, 2, . . . , n}. Нахождение всех простых из этого же множества.

|-

|31|| Обратное к a по модулю m: достаточное условие существования, алгоритм нахождения.

|-

|32|| Криптографический протокол Диффи—Хеллмана генерации общего секретного ключа. Неформальное доказательство надёжности протокола.

|-

|33|| Криптографический протокол RSA одностороннего общения. Неформальное доказательство надёжности протокола.

|-

|34|| Алгоритм Штрассена: постановка задачи, идея решения, асимптотика.

|-

|35|| Перемножение двух многочленов за O(n log n) с использованием быстрого преобразования Фурье как чёрного ящика.

|-

|36|| Быстрое преобразование Фурье: рекурсивный алгоритм.

|-

|37|| Быстрое преобразование Фурье: обратное преобразование.

|-

|38|| Быстрое преобразование Фурье: избавление от рекурсии.

|-

|39|| Примитив точки, вектора, прямой. Построение прямой по двум точкам.

|-

|40|| Расстояние от точки до прямой, проекция. Пересечение двух прямых.

|-

|41|| Примитив окружности. Пересечение прямой и окружности. Пересечение двух окружностей.

|-

|42|| Ушная триангуляция многоугольника: лемма о двух ушах.

|-

|43|| Алгоритм триангуляции многоугольника за O(n 2 ), где n — число вершин.

|-

|44|| Выпуклая оболочка конечного множества точек: определение и доказательство того, что выпуклая оболочка — многоугольник.

|-

|45|| Построение выпуклой оболочки заворачиванием подарка за O(nh).

|-

|46|| Построение выпуклой оболочки сортировкой точек по координатам за O(n log n).

|-

|47|| Построение выпуклой оболочки сортировкой точек по полярному углу за O(n log n).

|-

|48|| Максимум скалярного произведения с фиксированным вектором, нахождение за O(log n).

|-

|49|| Динамическая выпуклая оболочка: вставка точек за O∗ (log n).

|-

|50|| Диаметр конечного множества точек за O(n log n).

|-

|51|| Сумма Минковского: определение и доказательство того, что сумма Минковского двух выпуклых многоугольников — выпуклый многоугольник.

|-

|52|| Нахождение суммы Минковского двух выпуклых многоугольников за линейное время.

|-

|53|| Проверка принадлежности точки многоугольнику: решение с помощью суммы ориентированных углов.

|-

|54|| Проверка принадлежности точки многоугольнику: решение с горизонтальным лучом. Модификации: случайный луч, луч, заведомо не содержащий вершин многоугольника.

|-

|55|| Пересечение полуплоскостей: алгоритм за O(n 2 ).

|-

|56|| Пересечение полуплоскостей: алгоритм за O(n log n).

|-

|57|| Post office problem: постановка. Определение диаграммы Вороного. Алгоритм построения за O(n 2 log n). Вид каждой ячейки диаграммы.

|-

|58|| Связность диаграммы Вороного. Число вершин и рёбер в диаграмме.

|-

|59|| Критерий того, что точка является вершиной диаграммы Вороного. Критерий того, что серединный перпендикуляр к pipj участвует в диаграмме Вороного.

|-

|60|| Описание алгоритма Форчуна, два типа событий. Асимптотика.

|-

|61|| Определение триангуляции. Мотивировка: моделирование ландшафта. Число треугольников и рёбер в триангуляции.

|-

|62|| Определение графа Делоне, его свойство. Критерий того, что три сайта являются вершинами одной грани графа Делоне (б/д). Критерий того, что два сайта соединены ребром в графе Делоне (б/д). Определение триангуляции Делоне.

|-

|63|| Флип ребра. Нелегальное ребро, критерий легальности (б/д). Проверка легальности в терминах определителя (б/д).

|-

|64|| Легальная триангуляция, легализация триангуляции. Критерии триангуляции Делоне (б/д). Максимизация минимального угла в триангуляции Делоне.

|-

|65|| Рандомизированный алгоритм построения триангуляции Делоне: описание, асимптотика (б/д).

|-

|66|| Триангуляция Делоне: процедура legalizeEdge, реализация.

|-

|67|| Триангуляция Делоне: решение задачи локализации.

|-

|68|| Триангуляция Делоне: обработка точек p−2, p−1 (б/д).

|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Степанов Илья

Учебные курсы кафедры

2023-02-02T22:10:12Z

Ryabchikov.andrey: /* Весенний семестр 2023 года */

== Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования ==

=== Весенний семестр 2023 года ===

[[Про индивидуальные планы 2023 весна]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Практикум Python. Весна 2023|Практикум Python]]

[[Программирование на С++ основной и продвинутый потоки. Весна 2023|Программирование на С++ основной и продвинутый потоки]]

[[Алгоритмы и структуры данных основной поток. Весна 2023|Алгоритмы и структуры данных основной поток]]

||

[[Архитектура компьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Программирование на языке Python для ПМФ. Весна 2023|Программирование на языке Python]]

[[Базы данных 2023|Базы данных 2023]]

||

[[Golang-2023 | Разработка на языке Golang]]

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2023s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2023 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2023 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2023 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2023 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===
[[ProgAutom_2023 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2023-1|Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2022]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Практикум Python (ПМФ) | Практикум Python (ПМФ) ]]

[[Foundations of programming | Foundations of programming]]

[[Введение в структуры данных | Введение в программирование и алгоритмы (основной поток)]]

[[Программирование на С++ основной и продвинутый потоки | Программирование на С++ основной и продвинутый потоки]]

||

[[Архитектура комьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Data Structures and Algorithms 2022 | Data Structures and Algorithms 2022]]

[[Спецкурс: алгоритмы на графах (ИВТ) | AlgoGraphs-2022]]

[[Объектно-ориентированное программирование на С++ (ИВТ) | OOP C++]]

[[Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток) | Алгоритмы и структура данных (продвинутый поток)]]

[[Алгоритмы и структура данных (основной поток) | Алгоритмы и структура данных (основной поток)]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022 осень|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2022 | Java foreign group]]

||

[https://objectoriented.ru/pps-new Проектирование программных систем]

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2022|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2022|Анализ изображений]]

[[Marketing_2022 | Основы интернет-маркетинга]]

[[Алгоритмы биоинформатики осень 2022 | Алгоритмы биоинформатики]]

=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2022-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2022|Web программирование]]

|}

=== Весенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[Visual_2022 | Математические методы визуализации данных]]

[[IMI_2022 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2022 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2022 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2022 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2022 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2022 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2021]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2021|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2021 | Java foreign group]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2021|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2021|Анализ изображений]]
=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2021-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2021|Web программирование]]
|}

=== Весенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2021 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2021 | Программирование на Java]]

[[HOBOD_2021 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2021 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2021 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2021 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2020|Формальные языки и трансляции]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2020|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2020|Промышленное программирование на Java]]

||

||
[[ТПОС_2020|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2020|Анализ изображений]]
||
[[МОБОД_2020|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Весенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Алгоритмы_ИВТ_2020|Алгоритмы и структуры данных (поток ИВТ)]]

||

[[Теория и практика многопоточной синхронизации|Теория и практика многопоточной синхронизации]]

||
||
||

[[Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[Технологии программирования и операционные системы - 2]]

|}

=== Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2019|Формальные языки и трансляции]]

||

[[МВС_2019|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2019|Промышленное программирование на Java]]

[[Методы_оптимизации_2019|Методы оптимизации]]

[[Full-Stack_2019|Full-stack разработка]]

[[Сложность_вычислений_2019|Сложность вычислений]]

[[Мат.статы_2019|Математическая статистика]]

||

||
[[ТПОС_2019|Технологии программирования и операционные системы]]
||
[[МОБОД_2019|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Осенний семестр 2018 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Программирование_базовый_2018|Введение в программирование (базовый поток)]]

[[Программирование_основной_2018|Введение в программирование (основной поток)]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2017|Архитектура компьютеров и операционные системы (ПМИ, набор 2017 года)]]

[[Алгоритмы_базовый_2018|Алгоритмы и структуры данных (базовый поток)]]

[[Алгоритмы_основной_2018|Алгоритмы и структуры данных (основной поток)]]

[[Формалки_2018|Формальные языки и трансляции]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2016|Дополнительные главы Архитектуры компьютеров и операционных систем (ПМИ, набор 2016 года)]]

[[МВС_2018|Параллельные и распределенные вычисления]]

||
[[ППС_2018|Проектирование программных систем]]

[[Машинка_часть_2_2018|Прикладное машинное обучение]]

||
[[Робастные_методы_2018|Робастные методы в статистике]]

[[Теория_решеток_2018|Теория решеток для анализа и разработки данных]]

[[Анализ_изображений_2018|Анализ изображений]]

||
[[МОБОД_2018|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[РДИ_2018|Работа с данными в индустрии]]

|}

=== Адаптационные курсы магистратуры 2018 ===
'''Внимание!''' Эти дисциплины могут выбрать в качестве вариативных дисциплин только те магистранты, которые поступили в магистратуру ФИВТ не из МФТИ, или (по рекомендации научных руководителей) с других факультетов МФТИ.

[[Программирование_магистратура_часть_1_2018|Введение в программирование C++, часть 1 (осень, 9 семестр)]]

[[Программирование_магистратура_часть_2_2018|Введение в программирование C++, часть 2 (весна, 10 семестр)]]

[[Машинка_часть_1_2018|Машинное обучение (весна, 10 семестр)]]

[[ТПОС_2018|Технологии программирования и операционные системы (осень, 11 семестр)]]

== Научно-исследовательская работа ==

=== Примеры тем НИР прошлых лет ===
==== 2016 год ====
# Тестирование распределенных приложений в экосистеме Hadoop.
# Учет внешних данных при построении рекомендаций.
# Новая модель «атомов в соединении» и особенности химических свойств сверхтяжелых элементов.
# Оптимизация размещения объектов в памяти виртуальной машины Java.
# Разработка расширенного интерфейса пользователя к базе пространственных структур РНК.
==== 2017 год ====

TBD

==== 2018 год ====
# Решение задачи нахождения особых точек лица на сделанных при помощи мобильного телефона фотографиях
# Разработка рекомендательной системы для подбора одежды
# Обучение человекоподобного агента в физическом симуляторе
# Исследование задачи трекинга лица для фотографий и видео, сделанных на мобильный телефон
# Классификация триплексов в структурах РНК
# Персонализированные рекомендательные системы в области индустрии моды

==== 2019 год ====
# Анализ стоимостной модели распределённого SQL-запроса в СУБД Tarantool
# Аннотация и анализ третичных мотивов РНК типа A-кластер
# Исследование, разработка и реализация методов автоматической классификации поисковых запросов
# Составление гардеробов на основе примеров наборов одежды на человеке при помощи генеративно-состязательных сетей
# Исследование характеристик потокового подхода к выкачке больших объемов данных
# Сравнение методов трикластеризации в задаче извлечения информации
# Предсказание триплексов рибонуклеотидов методами машинного обучения
# Разработка программного обеспечения для анализа данных функциональной томографии и его применение в энцефалографии

==== 2020 год ====
# Индексирование многомерных данных при помощи кривой Мортона в NoSQL in-memory СУБД
# Построение векторной модели текстов финансовой тематики для решения задачи аннотирования отзывов
# Сообщества и роли в задаче классификации вершин графа
# Анализ третичных взаимодействий в структурах РНК
# Решение задачи быстрого сопоставления изображений в электронной коммерции с использованием методов машинного обучения
# Методы автоматического построения экстрактивной аннотации текста на основе эмбеддингов слов и предложений

==== 2021 год ====
TBD

Введение в структуры данных

2023-02-02T22:04:54Z

Ryabchikov.andrey: /* Команда курса */

= Общие сведения =
* Семестр: 1 (первый курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|1|| Асимптотические обозначения: O, Ω, Θ. Независимость от стартового индекса.

|-

|2|| Сумма на отрезке в статическом массиве: префиксные суммы.

|-

|3|| Проверка вхождения числа в отсортированный массив: бинарный поиск.

|-

|4|| Структура данных стек: реализация на указателях, использование std::stack.

|-

|5|| Поиск ближайшего меньшего/большего слева/справа в статическом массиве.

|-

|6|| Поддержка минимума в стеке.

|-

|7|| Реализация очереди на двух стеках.

|-

|8|| Поддержка минимума в очереди.

|-

|9|| Проверка правильности скобочной последовательности с несколькими типами скобок.

|-

|10|| Доказательство формулы: log(n!) = Θ(n log n).

|-

|11|| Нижняя оценка на число сравнений в сортировке сравнениями.

|-

|12|| Сортировка слиянием (Merge Sort).

|-

|13|| Поиск числа инверсий в массиве.

|-

|14|| Нерекурсивная реализация сортировки слиянием.

|-

|15|| Быстрая сортировка (Quick Sort). Асимптотика — б/д.

|-

|16|| Поиск k-й порядковой статистики с выбором случайного пивота (Quick Select). Асимптотика — б/д.

|-

|17|| Детерминированный алгоритм поиска k-й порядковой статистики за O(n), где n — длина массива.

|-

|18|| Детерминированный алгоритм быстрой сортировки за O(n log n), где n — длина массива.

|-

|19|| Стабильная сортировка подсчётом. Сортировка пар чисел.

|-

|20|| Цифровая сортировка (LSD).

|-

|21|| Двоичная куча: определение и представление в массиве. Требование кучи.

|-

|22|| Операции siftUp и siftDown с доказательством корректности.

|-

|23|| Выражение insert, getMin, extractMin и decreaseKey через siftUp и siftDown.

|-

|24|| Построение кучи (heapify) за линейное время (сходимостью ряда можно пользоваться б/д).

|-

|25|| Сортировка кучей с привлечением O(1) дополнительной памяти (Heap Sort). Несуществование кучи (основанной на сравнениях), обрабатывающей insert и extractMin за O(1).

|-

|26|| Технические сложности и их преодоление для операции decreaseKey в куче.

|-

|27|| Удаление из кучи по значению.

|-

|28|| Удаление из кучи по указателю.

|-

|29|| Биномиальное дерево, биномиальная куча: определение.

|-

|30|| Операции merge, insert, getMin, extractMin и decreaseKey в биномиальной куче.

|-

|31|| Амортизационный анализ, учётное время работы: определение.

|-

|32|| Метод монеток (бухгалтерский учёт).

|-

|33|| Структура данных вектор, реализация на массиве и оценка асимптотики методом монеток.

|-

|34|| Метод потенциалов.

|-

|35|| Вставка в биномиальной куче в отсутствие других операций, применение метода потенциалов.

|-

|36|| Sparse Table: модельная задача, построение за O(n log n), ответ на запрос за O(1).

|-

|37|| Дерево отрезков: модельная задача. Обработка запросов с доказательством времени работы.

|-

|38|| Дерево отрезков: двоичный спуск, поиск k-го нуля на отрезке массива за O(log n).

|-

|39|| Дерево отрезков, отложенные операции: присвоение константы на отрезке, операция push.

|-

|40|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: Fractional Cascading.

|-

|41|| Персистентный массив.

|-

|42|| Персистентное дерево отрезков.

|-

|43|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: решение с персистентным деревом отрезков.

|-

|44|| Динамическое дерево отрезков.

|-

|45|| Онлайн vs. оффлайн: сжатие координат.

|-

|46|| Онлайн vs. оффлайн: дерево поиска оффлайн.

|-

|47|| Онлайн vs. оффлайн: количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке.

|-

|48|| Дерево Фенвика: классическая задача, операции update и getSum.

|-

|49|| Обобщение дерева Фенвика на б´oльшие размерности. Изменение асимптотики.

|-

|50|| Обратное дерево Фенвика: максимум на отрезке и изменение (увеличение) в точке (update — без реализации).

|-

|51|| Дерево Фенвика деревьев Фенвика.

|-

|52|| Дерево поиска: определения и операции (без реализации) find, insert, erase, а также опциональные merge и split.

|-

|53|| Наивное дерево поиска, обработка операций.

|-

|54|| AVL-дерево: определение.

|-

|55|| Оценка глубины AVL-дерева на n вершинах.

|-

|56|| Устранение дисбаланса в AVL-дереве для случая ∆(a) = −2.

|-

|57|| AVL-дерево: реализация операций insert и erase.

|-

|58|| Splay-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|59|| Splay-дерево: операции zig, zig-zig и zig-zag, операция splay.

|-

|60|| Амортизированное время работы операции splay с помощью метода потенциалов.

|-

|61|| Splay-дерево: реализация insert, erase и find, связь с операцией splay, оценка времени работы.

|-

|62|| B-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|63|| Оценка глубины B-дерева на n ключах при фиксированном параметре t.

|-

|64|| Реализация операции insert в B-дереве.

|-

|65|| Реализация операции erase в B-дереве.

|-

|66|| Декартово дерево: определение и теорема о глубине (б/д).

|-

|67|| Реализация операций merge и split в декартовом дереве.

|-

|68|| Выражение insert и erase в декартовом дереве через merge и split.

|-

|69|| Декартово дерево по неявному ключу: в массиве вставить, удалить элемент, узнать сумму на отрезке.

|-

|70|| Красно-чёрное дерево: определение.

|-

|71|| Оценка глубины красно-чёрного дерева на n ключах.

|-

|72|| Реализация операции insert в красно-чёрном дереве.

|-

|73|| Реализация операции erase в красно-чёрном дереве.

|-

|74|| Сравнительный анализ различных реализаций дерева поиска: наивное, AVL-, splay-, B-, декартово и красно-чёрное дерево.

|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Степанов Илья

Программирование на С++ основной и продвинутый потоки. Весна 2023

2023-02-02T22:02:05Z

Ryabchikov.andrey: Новая страница: «= Общие сведения = * Семестр: 2 (первый курс курс) * Форма контроля: дифференцированный заче…»

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (первый курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* Регистрация на курс (доступ для физтех-аккаунтов)
* Материалы курсa (доступ для физтех-аккаунтов)
* Чат курса
* Таблица с оценками

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

* coming soon

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===

* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет

=== Лабораторная работа ===

* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Мещерин Илья

Учебные курсы кафедры

2023-02-02T21:57:37Z

Ryabchikov.andrey: /* Весенний семестр 2023 года */

== Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования ==

=== Весенний семестр 2023 года ===

[[Про индивидуальные планы 2023 весна]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Практикум Python. Весна 2023|Практикум Python]]

[[Программирование на С++ основной и продвинутый потоки. Весна 2023|Программирование на С++ основной и продвинутый потоки]]

||

[[Архитектура комьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Программирование на языке Python для ПМФ. Весна 2023|Программирование на языке Python]]

[[Базы данных 2023|Базы данных 2023]]

||

[[Golang-2023 | Разработка на языке Golang]]

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2023s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2023 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2023 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2023 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2023 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===
[[ProgAutom_2023 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2023-1|Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2022]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Практикум Python (ПМФ) | Практикум Python (ПМФ) ]]

[[Foundations of programming | Foundations of programming]]

[[Введение в структуры данных | Введение в программирование и алгоритмы (основной поток)]]

[[Программирование на С++ основной и продвинутый потоки | Программирование на С++ основной и продвинутый потоки]]

||

[[Архитектура комьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Data Structures and Algorithms 2022 | Data Structures and Algorithms 2022]]

[[Спецкурс: алгоритмы на графах (ИВТ) | AlgoGraphs-2022]]

[[Объектно-ориентированное программирование на С++ (ИВТ) | OOP C++]]

[[Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток) | Алгоритмы и структура данных (продвинутый поток)]]

[[Алгоритмы и структура данных (основной поток) | Алгоритмы и структура данных (основной поток)]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022 осень|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2022 | Java foreign group]]

||

[https://objectoriented.ru/pps-new Проектирование программных систем]

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2022|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2022|Анализ изображений]]

[[Marketing_2022 | Основы интернет-маркетинга]]

[[Алгоритмы биоинформатики осень 2022 | Алгоритмы биоинформатики]]

=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2022-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2022|Web программирование]]

|}

=== Весенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[Visual_2022 | Математические методы визуализации данных]]

[[IMI_2022 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2022 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2022 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2022 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2022 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2022 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2021]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2021|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2021 | Java foreign group]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2021|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2021|Анализ изображений]]
=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2021-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2021|Web программирование]]
|}

=== Весенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2021 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2021 | Программирование на Java]]

[[HOBOD_2021 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2021 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2021 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2021 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2020|Формальные языки и трансляции]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2020|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2020|Промышленное программирование на Java]]

||

||
[[ТПОС_2020|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2020|Анализ изображений]]
||
[[МОБОД_2020|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Весенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Алгоритмы_ИВТ_2020|Алгоритмы и структуры данных (поток ИВТ)]]

||

[[Теория и практика многопоточной синхронизации|Теория и практика многопоточной синхронизации]]

||
||
||

[[Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[Технологии программирования и операционные системы - 2]]

|}

=== Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2019|Формальные языки и трансляции]]

||

[[МВС_2019|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2019|Промышленное программирование на Java]]

[[Методы_оптимизации_2019|Методы оптимизации]]

[[Full-Stack_2019|Full-stack разработка]]

[[Сложность_вычислений_2019|Сложность вычислений]]

[[Мат.статы_2019|Математическая статистика]]

||

||
[[ТПОС_2019|Технологии программирования и операционные системы]]
||
[[МОБОД_2019|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Осенний семестр 2018 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Программирование_базовый_2018|Введение в программирование (базовый поток)]]

[[Программирование_основной_2018|Введение в программирование (основной поток)]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2017|Архитектура компьютеров и операционные системы (ПМИ, набор 2017 года)]]

[[Алгоритмы_базовый_2018|Алгоритмы и структуры данных (базовый поток)]]

[[Алгоритмы_основной_2018|Алгоритмы и структуры данных (основной поток)]]

[[Формалки_2018|Формальные языки и трансляции]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2016|Дополнительные главы Архитектуры компьютеров и операционных систем (ПМИ, набор 2016 года)]]

[[МВС_2018|Параллельные и распределенные вычисления]]

||
[[ППС_2018|Проектирование программных систем]]

[[Машинка_часть_2_2018|Прикладное машинное обучение]]

||
[[Робастные_методы_2018|Робастные методы в статистике]]

[[Теория_решеток_2018|Теория решеток для анализа и разработки данных]]

[[Анализ_изображений_2018|Анализ изображений]]

||
[[МОБОД_2018|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[РДИ_2018|Работа с данными в индустрии]]

|}

=== Адаптационные курсы магистратуры 2018 ===
'''Внимание!''' Эти дисциплины могут выбрать в качестве вариативных дисциплин только те магистранты, которые поступили в магистратуру ФИВТ не из МФТИ, или (по рекомендации научных руководителей) с других факультетов МФТИ.

[[Программирование_магистратура_часть_1_2018|Введение в программирование C++, часть 1 (осень, 9 семестр)]]

[[Программирование_магистратура_часть_2_2018|Введение в программирование C++, часть 2 (весна, 10 семестр)]]

[[Машинка_часть_1_2018|Машинное обучение (весна, 10 семестр)]]

[[ТПОС_2018|Технологии программирования и операционные системы (осень, 11 семестр)]]

== Научно-исследовательская работа ==

=== Примеры тем НИР прошлых лет ===
==== 2016 год ====
# Тестирование распределенных приложений в экосистеме Hadoop.
# Учет внешних данных при построении рекомендаций.
# Новая модель «атомов в соединении» и особенности химических свойств сверхтяжелых элементов.
# Оптимизация размещения объектов в памяти виртуальной машины Java.
# Разработка расширенного интерфейса пользователя к базе пространственных структур РНК.
==== 2017 год ====

TBD

==== 2018 год ====
# Решение задачи нахождения особых точек лица на сделанных при помощи мобильного телефона фотографиях
# Разработка рекомендательной системы для подбора одежды
# Обучение человекоподобного агента в физическом симуляторе
# Исследование задачи трекинга лица для фотографий и видео, сделанных на мобильный телефон
# Классификация триплексов в структурах РНК
# Персонализированные рекомендательные системы в области индустрии моды

==== 2019 год ====
# Анализ стоимостной модели распределённого SQL-запроса в СУБД Tarantool
# Аннотация и анализ третичных мотивов РНК типа A-кластер
# Исследование, разработка и реализация методов автоматической классификации поисковых запросов
# Составление гардеробов на основе примеров наборов одежды на человеке при помощи генеративно-состязательных сетей
# Исследование характеристик потокового подхода к выкачке больших объемов данных
# Сравнение методов трикластеризации в задаче извлечения информации
# Предсказание триплексов рибонуклеотидов методами машинного обучения
# Разработка программного обеспечения для анализа данных функциональной томографии и его применение в энцефалографии

==== 2020 год ====
# Индексирование многомерных данных при помощи кривой Мортона в NoSQL in-memory СУБД
# Построение векторной модели текстов финансовой тематики для решения задачи аннотирования отзывов
# Сообщества и роли в задаче классификации вершин графа
# Анализ третичных взаимодействий в структурах РНК
# Решение задачи быстрого сопоставления изображений в электронной коммерции с использованием методов машинного обучения
# Методы автоматического построения экстрактивной аннотации текста на основе эмбеддингов слов и предложений

==== 2021 год ====
TBD

Программирование на языке Python для ПМФ. Весна 2023

2023-02-02T21:47:53Z

Ryabchikov.andrey: /* Важные ссылки */

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (второй курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==

* Регистрация на курс
* Материалы курсa
* Чат курса
* Таблица с оценками - coming soon!

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на семинарах

== План курса ==

** coming soon!

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в конце занятий
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Честнов Никита
** Илья Рябухин
** Андрианов Артем
** Богдан Давид
** Боярников Илья
** Евдокимова Анастасия
** Реброва Алина
** Рошиору Светлана
** Якушева Софья
** Бояров Алексей
** Кротов Андрей
** Гаврилов Александр
** Прохорчук Екатерина

* Ассистенты:
** coming soon!

Программирование на языке Python для ПМФ. Весна 2023

2023-02-02T21:47:13Z

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (второй курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
** Регистрация на курс
** Материалы курсa
** Чат курса
** Таблица с оценками - coming soon!

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на семинарах

== План курса ==

** coming soon!

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в конце занятий
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Честнов Никита
** Илья Рябухин
** Андрианов Артем
** Богдан Давид
** Боярников Илья
** Евдокимова Анастасия
** Реброва Алина
** Рошиору Светлана
** Якушева Софья
** Бояров Алексей
** Кротов Андрей
** Гаврилов Александр
** Прохорчук Екатерина

* Ассистенты:
** coming soon!

Программирование на С++ основной и продвинутый потоки

2022-12-04T15:06:36Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

= Общие сведения =
* Семестр: 1 (первый курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Введение
|-

|1|| Общие слова и немного истории
|-
|2|| Знакомство с компилятором, первая программа
|-
|3|| Основные типы и операции над ними
|-
|4|| Объявления, определения и области видимости
|-
|5|| Выражения (expressions) и операторы
|-
|6|| Управляющие инструкции (control statements)
|-
|7|| Ошибки компиляции, ошибки времени выполнения и UB
|}
{| class="wikitable"
|-
! №
! Модификаторы типов
|-

|1|| Указатели
|-
|2|| Виды памяти
|-
|3|| Массивы
|-
|4|| Функции
|-
|5|| Ссылки
|-
|6|| Константы
|-
|7|| Приведения типов
|}
{| class="wikitable"
|-
! №
! Основы ООП. Инкапсуляция
|-

|1|| Классы и структуры
|-
|2|| Модификаторы доступа, инкапсуляция
|-
|3|| Конструкторы и деструкторы
|-
|4|| Правило трех
|-
|5|| Перегрузка операторов
|-
|6|| Константные методы
|-
|7|| Статические поля и методы
|-
|8|| Пользовательские приведения типов
|-
|9|| Указатели на члены
|-
|10|| Перечисления (енумы)
|}
{| class="wikitable"
|-
! №
! Наследование
|-

|1|| Приватное, публичное и защищенное наследование
|-
|2|| Видимость и доступность членов класса при наследовании
|-
|3|| Размещение объектов в памяти и порядок вызова конструкторов при наследовании
|-
|4|| Приведения типов при наследовании
|-
|5|| Множественное наследование
|-
|6|| Виртуальное наследование
|}
{| class="wikitable"
|-
! №
! Шаблоны
|-

|1|| Идея шаблонов и простые примеры
|-
|2|| Перегрузка шаблонных функций
|-
|3|| Специализации шаблонов
|-
|4|| Нетиповые параметры шаблонов
|-
|5|| Простейшие compile-time вычисления
|-
|6|| Зависимые имена
|-
|7|| Простейшие метафункции и type_traits
|-
|8|| Шаблоны с переменным количеством аргументов (variadic templates)
|}

{| class="wikitable"
|-
! №
! Полиморфизм и виртуальные функции
|-
|1|| Идея полиморфизма и виртуальных функций
|-
|2|| Более сложные примеры с виртуальными функциями
|-
|3|| Абстрактные классы и чисто виртуальные функции
|-
|4|| Виртуальный деструктор
|-
|5|| RTTI и dynamic_cast
|-
|6|| Реализация механизма виртуальных функций
|-
|7|| Виртуальные функции при множественном наследовании
|-
|8|| Некоторые нюансы, связанные с виртуальными функциями
|}
{| class="wikitable"
|-
! №
! Исключения
|-
|1|| Идея и базовые примеры использования исключений
|-
|2|| Разница между RE и исключениями
|-
|3|| Более подробно о механизме бросания и ловли исключений
|-
|4|| Идиома RAII, исключения в конструкторах и деструкторах
|-
|5|| Безопасность относительно исключений, спецификации исключений
|}
{| class="wikitable"
|-
! №
! Контейнеры и итераторы
|-
|1|| Понятие контейнера, обзор контейнеров
|-
|2|| Понятие итератора, виды итераторов
|-
|3|| Реализация и правильное использование итераторов
|-
|4|| Output-итераторы и итераторы над потоками
|-
|5|| Внутреннее устройство std::vector
|-
|6|| Внутреннее устройство std::deque
|-
|7|| Внутреннее устройство std::list
|-
|8|| Внутреннее устройство std::map
|-
|9|| Внутреннее устройство std::unordered_map
|}
{| class="wikitable"
|-
! №
! Аллокаторы и управление памятью
|-
|1|| Идея и базовое применение аллокаторов
|-
|2|| Примеры нестандартных аллокаторов, понятие allocator-awareness
|-
|3|| Структура allocator_traits
|-
|4|| Перегрузка операторов new и delete
|-
|5|| Выравнивания и битовые поля
|-
|6|| Scoped-аллокаторы
|-
|7|| Полиморфные аллокаторы
|}
{| class="wikitable"
|-
! №
! Move-семантика и rvalue-ссылки
|-
|1|| Мотивировка move-семантики и волшебная функция std::move
|-
|2|| Move-конструкторы и move-assignment операторы
|-
|3|| Реализация функции std::move
|-
|4|| Формальное определение lvalue и rvalue
|-
|5|| Особенности rvalue-ссылок
|-
|6|| Проблема perfect forwarding
|-
|7|| Реализация функции std::forward
|-
|8|| Expired values (xvalues), RVO и copy elision
|-
|9|| Функция move_if_noexcept
|}
{| class="wikitable"
|-
! №
! Вывод типов
|-
|1|| Ключевое слово auto
|-
|2|| Ключевое слово decltype и конструкция decltype(auto)
|-
|3|| Class template argument deduction (CTAD)
|-
|4|| Structured bindings
|}
{| class="wikitable"
|-
! №
! Умные указатели
|-
|1|| Класс std::unique_ptr
|-
|2|| Класс std::shared_ptr
|-
|3|| Функции make_unique и make_shared
|-
|4|| Класс std::weak_ptr
|-
|5|| Проблема нестандартного аллокатора и удалителя в shared_ptr
|-
|6||Структура enable_shared_from_this и паттерн CRTP
|}
{| class="wikitable"
|-
! №
! Лямбда-функции
|-
|1|| Идея и базовое использование лямбда-функций
|-
|2|| Списки захвата в лямбда-функциях
|-
|3|| Лямбда-функции как функциональные объекты
|-
|4|| Класс std::function
|}
{| class="wikitable"
|-
! №
! Стирание типов, юнионы
|-
|1|| Идиома type erasure и класс std::any
|-
|2||Решение проблемы с нестандартным deleter’ом для shared_ptr
|-
|3|| Юнионы
|-
|4|| Small objects optimization и empty base optimization
|-
|5|| Реализация std::function
|-
|6|| Класс std::variant и его реализация
|-
|7|| Функция std::launder
|}
{| class="wikitable"
|-
! №
! Шаблонное метапрограммирование, SFINAE и концепты
|-
|1|| Основные примитивы шаблонного метапрограммирования
|-
|2|| Идиома SFINAE и структура std::enable_if
|-
|3|| Метафункции для проверки наличия методов в классе
|-
|4|| Реализация move_if_noexcept
|-
|5|| Реализация is_base_of
|-
|6|| Реализация common_type
|-
|7|| Ограничения, ключевое слово requires
|-
|8|| Концепты
|}
{| class="wikitable"
|-
! №
! Compile-time вычисления
|-
|1|| Constexpr-функции и переменные
|-
|2|| Новые возможности constexpr в C++20
|-
|3|| Consteval и constinit
|-
|4|| Метаконтейнер typelist
|-
|5|| Реализация qiucksort для метаконтейнера
|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Мещерин Иллья

Программирование на С++ основной и продвинутый потоки

2022-12-04T14:59:44Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

Программирование на С++ основной и продвинутый потоки

2022-12-04T14:57:59Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

Программирование на С++ основной и продвинутый потоки

2022-12-04T14:56:58Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

Программирование на С++ основной и продвинутый потоки

2022-12-04T14:55:59Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

Программирование на С++ основной и продвинутый потоки

2022-12-04T14:55:06Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

Программирование на С++ основной и продвинутый потоки

2022-12-04T14:54:53Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

Программирование на С++ основной и продвинутый потоки

2022-12-04T14:53:43Z

Ryabchikov.andrey: Новая страница: «= Общие сведения = * Семестр: 1 (первый курс курс) * Форма контроля: дифференцированный заче…»

Учебные курсы кафедры

2022-12-04T14:50:28Z

Ryabchikov.andrey: /* Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины */

== Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования ==

=== Весенний семестр 2023 года ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Golang-2023 | Разработка на языке Golang]]

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2023s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2023 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2023 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2023 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2023 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===
[[ProgAutom_2023 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2023s|Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2022]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Практикум Python (ПМФ) | Практикум Python (ПМФ) ]]

[[Foundations of programming | Foundations of programming]]

[[Введение в структуры данных | Введение в программирование и алгоритмы (основной поток)]]

[[Программирование на С++ основной и продвинутый потоки | Программирование на С++ основной и продвинутый потоки]]

||

[[Архитектура комьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Data Structures and Algorithms 2022 | Data Structures and Algorithms 2022]]

[[Спецкурс: алгоритмы на графах (ИВТ) | AlgoGraphs-2022]]

[[Объектно-ориентированное программирование на С++ (ИВТ) | OOP C++]]

[[Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток) | Алгоритмы и структура данных (продвинутый поток)]]

[[Алгоритмы и структура данных (основной поток) | Алгоритмы и структура данных (основной поток)]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022 осень|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2022 | Java foreign group]]

||

[https://objectoriented.ru/pps-new Проектирование программных систем]

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2022|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2022|Анализ изображений]]

[[Marketing_2022 | Основы интернет-маркетинга]]

[[Алгоритмы биоинформатики осень 2022 | Алгоритмы биоинформатики]]

=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2022-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2022|Web программирование]]

|}

=== Весенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[Visual_2022 | Математические методы визуализации данных]]

[[IMI_2022 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2022 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2022 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2022 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2022 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2022 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2021]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2021|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2021 | Java foreign group]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2021|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2021|Анализ изображений]]
=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2021-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2021|Web программирование]]
|}

=== Весенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2021 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2021 | Программирование на Java]]

[[HOBOD_2021 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2021 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2021 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2021 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2020|Формальные языки и трансляции]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2020|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2020|Промышленное программирование на Java]]

||

||
[[ТПОС_2020|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2020|Анализ изображений]]
||
[[МОБОД_2020|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Весенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Алгоритмы_ИВТ_2020|Алгоритмы и структуры данных (поток ИВТ)]]

||

[[Теория и практика многопоточной синхронизации|Теория и практика многопоточной синхронизации]]

||
||
||

[[Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[Технологии программирования и операционные системы - 2]]

|}

=== Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2019|Формальные языки и трансляции]]

||

[[МВС_2019|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2019|Промышленное программирование на Java]]

[[Методы_оптимизации_2019|Методы оптимизации]]

[[Full-Stack_2019|Full-stack разработка]]

[[Сложность_вычислений_2019|Сложность вычислений]]

[[Мат.статы_2019|Математическая статистика]]

||

||
[[ТПОС_2019|Технологии программирования и операционные системы]]
||
[[МОБОД_2019|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Осенний семестр 2018 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Программирование_базовый_2018|Введение в программирование (базовый поток)]]

[[Программирование_основной_2018|Введение в программирование (основной поток)]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2017|Архитектура компьютеров и операционные системы (ПМИ, набор 2017 года)]]

[[Алгоритмы_базовый_2018|Алгоритмы и структуры данных (базовый поток)]]

[[Алгоритмы_основной_2018|Алгоритмы и структуры данных (основной поток)]]

[[Формалки_2018|Формальные языки и трансляции]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2016|Дополнительные главы Архитектуры компьютеров и операционных систем (ПМИ, набор 2016 года)]]

[[МВС_2018|Параллельные и распределенные вычисления]]

||
[[ППС_2018|Проектирование программных систем]]

[[Машинка_часть_2_2018|Прикладное машинное обучение]]

||
[[Робастные_методы_2018|Робастные методы в статистике]]

[[Теория_решеток_2018|Теория решеток для анализа и разработки данных]]

[[Анализ_изображений_2018|Анализ изображений]]

||
[[МОБОД_2018|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[РДИ_2018|Работа с данными в индустрии]]

|}

=== Адаптационные курсы магистратуры 2018 ===
'''Внимание!''' Эти дисциплины могут выбрать в качестве вариативных дисциплин только те магистранты, которые поступили в магистратуру ФИВТ не из МФТИ, или (по рекомендации научных руководителей) с других факультетов МФТИ.

[[Программирование_магистратура_часть_1_2018|Введение в программирование C++, часть 1 (осень, 9 семестр)]]

[[Программирование_магистратура_часть_2_2018|Введение в программирование C++, часть 2 (весна, 10 семестр)]]

[[Машинка_часть_1_2018|Машинное обучение (весна, 10 семестр)]]

[[ТПОС_2018|Технологии программирования и операционные системы (осень, 11 семестр)]]

== Научно-исследовательская работа ==

=== Примеры тем НИР прошлых лет ===
==== 2016 год ====
# Тестирование распределенных приложений в экосистеме Hadoop.
# Учет внешних данных при построении рекомендаций.
# Новая модель «атомов в соединении» и особенности химических свойств сверхтяжелых элементов.
# Оптимизация размещения объектов в памяти виртуальной машины Java.
# Разработка расширенного интерфейса пользователя к базе пространственных структур РНК.
==== 2017 год ====

TBD

==== 2018 год ====
# Решение задачи нахождения особых точек лица на сделанных при помощи мобильного телефона фотографиях
# Разработка рекомендательной системы для подбора одежды
# Обучение человекоподобного агента в физическом симуляторе
# Исследование задачи трекинга лица для фотографий и видео, сделанных на мобильный телефон
# Классификация триплексов в структурах РНК
# Персонализированные рекомендательные системы в области индустрии моды

==== 2019 год ====
# Анализ стоимостной модели распределённого SQL-запроса в СУБД Tarantool
# Аннотация и анализ третичных мотивов РНК типа A-кластер
# Исследование, разработка и реализация методов автоматической классификации поисковых запросов
# Составление гардеробов на основе примеров наборов одежды на человеке при помощи генеративно-состязательных сетей
# Исследование характеристик потокового подхода к выкачке больших объемов данных
# Сравнение методов трикластеризации в задаче извлечения информации
# Предсказание триплексов рибонуклеотидов методами машинного обучения
# Разработка программного обеспечения для анализа данных функциональной томографии и его применение в энцефалографии

==== 2020 год ====
# Индексирование многомерных данных при помощи кривой Мортона в NoSQL in-memory СУБД
# Построение векторной модели текстов финансовой тематики для решения задачи аннотирования отзывов
# Сообщества и роли в задаче классификации вершин графа
# Анализ третичных взаимодействий в структурах РНК
# Решение задачи быстрого сопоставления изображений в электронной коммерции с использованием методов машинного обучения
# Методы автоматического построения экстрактивной аннотации текста на основе эмбеддингов слов и предложений

==== 2021 год ====
TBD

Учебные курсы кафедры

2022-12-04T14:50:04Z

Ryabchikov.andrey: /* Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины */

== Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования ==

=== Весенний семестр 2023 года ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Golang-2023 | Разработка на языке Golang]]

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2023s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2023 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2023 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2023 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2023 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===
[[ProgAutom_2023 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2023s|Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2022]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Практикум Python (ПМФ) | Практикум Python (ПМФ) ]]

[[Foundations of programming | Foundations of programming]]

[[Введение в структуры данных | Введение в программирование и алгоритмы (основной поток)]]

||

[[Архитектура комьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Data Structures and Algorithms 2022 | Data Structures and Algorithms 2022]]

[[Спецкурс: алгоритмы на графах (ИВТ) | AlgoGraphs-2022]]

[[Объектно-ориентированное программирование на С++ (ИВТ) | OOP C++]]

[[Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток) | Алгоритмы и структура данных (продвинутый поток)]]

[[Алгоритмы и структура данных (основной поток) | Алгоритмы и структура данных (основной поток)]]

[[Программирование на С++ основной и продвинутый потоки | Программирование на С++ основной и продвинутый потоки]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022 осень|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2022 | Java foreign group]]

||

[https://objectoriented.ru/pps-new Проектирование программных систем]

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2022|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2022|Анализ изображений]]

[[Marketing_2022 | Основы интернет-маркетинга]]

[[Алгоритмы биоинформатики осень 2022 | Алгоритмы биоинформатики]]

=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2022-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2022|Web программирование]]

|}

=== Весенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[Visual_2022 | Математические методы визуализации данных]]

[[IMI_2022 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2022 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2022 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2022 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2022 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2022 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2021]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2021|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2021 | Java foreign group]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2021|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2021|Анализ изображений]]
=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2021-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2021|Web программирование]]
|}

=== Весенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2021 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2021 | Программирование на Java]]

[[HOBOD_2021 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2021 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2021 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2021 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2020|Формальные языки и трансляции]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2020|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2020|Промышленное программирование на Java]]

||

||
[[ТПОС_2020|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2020|Анализ изображений]]
||
[[МОБОД_2020|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Весенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Алгоритмы_ИВТ_2020|Алгоритмы и структуры данных (поток ИВТ)]]

||

[[Теория и практика многопоточной синхронизации|Теория и практика многопоточной синхронизации]]

||
||
||

[[Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[Технологии программирования и операционные системы - 2]]

|}

=== Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2019|Формальные языки и трансляции]]

||

[[МВС_2019|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2019|Промышленное программирование на Java]]

[[Методы_оптимизации_2019|Методы оптимизации]]

[[Full-Stack_2019|Full-stack разработка]]

[[Сложность_вычислений_2019|Сложность вычислений]]

[[Мат.статы_2019|Математическая статистика]]

||

||
[[ТПОС_2019|Технологии программирования и операционные системы]]
||
[[МОБОД_2019|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Осенний семестр 2018 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Программирование_базовый_2018|Введение в программирование (базовый поток)]]

[[Программирование_основной_2018|Введение в программирование (основной поток)]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2017|Архитектура компьютеров и операционные системы (ПМИ, набор 2017 года)]]

[[Алгоритмы_базовый_2018|Алгоритмы и структуры данных (базовый поток)]]

[[Алгоритмы_основной_2018|Алгоритмы и структуры данных (основной поток)]]

[[Формалки_2018|Формальные языки и трансляции]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2016|Дополнительные главы Архитектуры компьютеров и операционных систем (ПМИ, набор 2016 года)]]

[[МВС_2018|Параллельные и распределенные вычисления]]

||
[[ППС_2018|Проектирование программных систем]]

[[Машинка_часть_2_2018|Прикладное машинное обучение]]

||
[[Робастные_методы_2018|Робастные методы в статистике]]

[[Теория_решеток_2018|Теория решеток для анализа и разработки данных]]

[[Анализ_изображений_2018|Анализ изображений]]

||
[[МОБОД_2018|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[РДИ_2018|Работа с данными в индустрии]]

|}

=== Адаптационные курсы магистратуры 2018 ===
'''Внимание!''' Эти дисциплины могут выбрать в качестве вариативных дисциплин только те магистранты, которые поступили в магистратуру ФИВТ не из МФТИ, или (по рекомендации научных руководителей) с других факультетов МФТИ.

[[Программирование_магистратура_часть_1_2018|Введение в программирование C++, часть 1 (осень, 9 семестр)]]

[[Программирование_магистратура_часть_2_2018|Введение в программирование C++, часть 2 (весна, 10 семестр)]]

[[Машинка_часть_1_2018|Машинное обучение (весна, 10 семестр)]]

[[ТПОС_2018|Технологии программирования и операционные системы (осень, 11 семестр)]]

== Научно-исследовательская работа ==

=== Примеры тем НИР прошлых лет ===
==== 2016 год ====
# Тестирование распределенных приложений в экосистеме Hadoop.
# Учет внешних данных при построении рекомендаций.
# Новая модель «атомов в соединении» и особенности химических свойств сверхтяжелых элементов.
# Оптимизация размещения объектов в памяти виртуальной машины Java.
# Разработка расширенного интерфейса пользователя к базе пространственных структур РНК.
==== 2017 год ====

TBD

==== 2018 год ====
# Решение задачи нахождения особых точек лица на сделанных при помощи мобильного телефона фотографиях
# Разработка рекомендательной системы для подбора одежды
# Обучение человекоподобного агента в физическом симуляторе
# Исследование задачи трекинга лица для фотографий и видео, сделанных на мобильный телефон
# Классификация триплексов в структурах РНК
# Персонализированные рекомендательные системы в области индустрии моды

==== 2019 год ====
# Анализ стоимостной модели распределённого SQL-запроса в СУБД Tarantool
# Аннотация и анализ третичных мотивов РНК типа A-кластер
# Исследование, разработка и реализация методов автоматической классификации поисковых запросов
# Составление гардеробов на основе примеров наборов одежды на человеке при помощи генеративно-состязательных сетей
# Исследование характеристик потокового подхода к выкачке больших объемов данных
# Сравнение методов трикластеризации в задаче извлечения информации
# Предсказание триплексов рибонуклеотидов методами машинного обучения
# Разработка программного обеспечения для анализа данных функциональной томографии и его применение в энцефалографии

==== 2020 год ====
# Индексирование многомерных данных при помощи кривой Мортона в NoSQL in-memory СУБД
# Построение векторной модели текстов финансовой тематики для решения задачи аннотирования отзывов
# Сообщества и роли в задаче классификации вершин графа
# Анализ третичных взаимодействий в структурах РНК
# Решение задачи быстрого сопоставления изображений в электронной коммерции с использованием методов машинного обучения
# Методы автоматического построения экстрактивной аннотации текста на основе эмбеддингов слов и предложений

==== 2021 год ====
TBD

Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток)

2022-12-04T14:47:06Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

= Общие сведения =
* Семестр: 3 (второй курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Часть 1. Строки
|-

|1|| Префикс-функция. Линейный алгоритм нахождения. Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта.

|-

|2|| Определение Z-функции. Линейный алгоритм нахождения. Применение для поиска подстроки в строке.

|-

|3|| Алгоритм Манакера. Поиск максимальной подстроки-палиндрома.

|-

|4|| Алгоритм Галила-Сейфераса поиска подстроки в строки за O(n) времени и O(1) дополнительной памяти.

|-

|5|| Структура данных бор. Построение бора, оценка времени и объема памяти. Разные способы хранения детей дерева. Оценка объема памяти для каждого варианта. Понятие суффиксной ссылки. Пример дерева с суффиксными ссылками.

|-

|6|| Алгоритм построения бора вместе с суффиксными ссылками. Оценка времени работы. Алгоритм Ахо-Корасик. “Сжатые” суффиксные ссылки, то есть ссылки, идущие в следующую терминальную вершину, которая является суффиксом текущей. Оценка времени работы при использовании “сжатых” суффиксных ссылок.

|-

|7|| Дерево палиндромов. Линейный алгоритм построения дерева палиндромов.

|-

|8|| Определение суффиксного массива. Построение за O(N log N) с использованием цифровой сортировки для пар. Оптимизация “одна сортировка подсчетом вместо двух”.

|-

|9|| Алгоритм Арикавы-Аримуры-Касаи-Ли-Парка.

|-

|10|| Суффиксное дерево. Сжатое суффиксное дерево. Доказательство линейности числа вершин и ребер в сжатом суффиксном дереве.

|-

|11|| Построение суффиксного дерева. Алгоритм Укконена.

|-

|12|| Суффиксный автомат. Правые контексты, их свойства. Классы эквивалентности подстрок; критерий максимальности подстроки в своем классе эквивалентности. Линейность числа вершин и ребер, достижимость оценок.

|-

|13|| Суффиксный автомат. Линейный алгоритм построения.
|}

{| class="wikitable"
|-
! №
! Часть 2. Геометрия
|-

|1|| Прямые, отрезки, плоскости. Скалярное произведение, векторное произведение, их свойства. Угол между векторами, функция atan2. Коллинеарность прямых. Проверка принадлежности точки прямой, отрезку.

|-

|2|| Поиск пересечения прямых - два способа: система уравнений и векторное произведение. Поиск пересечения окружности и прямой: два способа. Проверка наличия пересечения отрезков без вычисления точки пересечения прямых.

|-

|3|| Поиск ориентированной площади многоугольника: метод “векторных произведений” и “метод трапеций”.. Знак площади и проверка того факта, что вершины многоугольника заданы в порядке обхода против часовой стрелки. Поиск площади пересечения многоугольника и круга как модификация метода “векторных произведений”.

|-

|4|| Проверка принадлежности точки многоугольнику. Проблема вершины на луче. Три способа решения проблемы: случайный луч, вычисление “хорошего” луча, решение с горизонтальным лучом. Проверка принадлежности точки выпуклому многоугольнику за O(log n). Поиск правой касательной из точки к выпуклому многоугольнику за O(log n).

|-

|5|| Выпуклая оболочка. Алгоритмы Джарвиса, Грэхема, Эндрю, Киркпатрика, Чена.

|-

|6|| Convex Hull Trick: версия с добавлением в структуру точек и поиском точки с минимальной проекцией на заданное направление.

|-

|7|| Convex Hull Trick: версия с добавлением в структуру прямых и поиском прямой с минимальным y при заданном х. Дерево Ли-Чао.

|-

|8|| Выпуклая оболочка 3D. Построение за O(n4), за O(n2).

|-

|9|| Тернарный поиск. Выпуклые функции и их свойства, необходимые для корректного применения тернарного поиска. Вложенный тернарный поиск. Примеры: задача о фотографии, задача о максимальной вложенной в выпуклый многоугольник окружности..

|-

|10|| Поиск пары ближайших точек на плоскости. Алгоритм Препараты. O(n log n). Поиск треугольника с минимальным периметром за O(n log n).

|-

|11|| Поиск диаметра множества на плоскости за O(n log n). Поиск накрывающего прямоугольника минимального периметра за O(n log n). Поиск накрывающего прямоугольника минимальной площади за O(n log n).

|-

|12|| Поиск граней связного плоского графа за O(n log n).

|-

|13|| Нахождение суммы Минковского двух выпуклых многоугольников за O(m + n).Проверка наличия пересечения двух выпуклых многоугольников и поиск расстояния между ними за O(m + n). Задача о роботе и препятствиях (“задача про коридор и столы”; требуемое время O(n2*B), где n - число препятствий; робот и препятствия - выпуклые многоугольники с не более чем В вершинами)

|-

|14|| Сканирующая прямая. Поиск наибольшего креста. Проверка факта пересечения отрезков. Площадь объединения прямоугольников за O(n log n).

|-

|15|| Пересечение полуплоскостей: O(n3), O(n2), O(n log n).

|-

|16|| Статическая задача поиска точек в подпрямоугольнике. Решения за (O(n^5), O(log n)), (O(n^3), O(log n)), (O(n^2), O(log n)). Fractional Cascading. Времена построения и вычисления ответа на запрос.

|-

|17|| KD-дерево. Времена построения и вычисления ответа на запрос. Поиск ближайших точек множества с помощью KD-дерева, “контрпример”.

|-

|18|| Диаграмма Вороного. Базовые свойства: структура ячеек, связность, оценки на количества ребер и вершин. Критерий совпадения точки с вершиной ДВ, попадания на внутреннюю часть ребра.

|-

|19|| Построение диаграммы Вороного: O(n3), O(n2 log n), O(n2). Алгоритм Форчуна за O(n log n).

|-

|20|| Триангуляция Делоне. Определение триангуляции. Теорема Фалеса. Флипы. Неправильное ребро, критерий неправильности.

|-

|21|| Планарность триангуляции. Правильная триангуляция. Эквивалентность триангуляции Делоне и правильной триангуляции.
|}

{| class="wikitable"
|-
! №
! Часть 3. Вероятностные алгоритмы и Ко
|-

|1|| QSort, OrderStatistics: время работы в среднем и худшем случаях. Вероятностное определение цены игры на дереве. Алгоритм RandomGameTreeEval, его среднее время работы.

|-

|2|| Задача о минимальном разрезе, алгоритм Каргера.

|-

|3|| Задача о минимальном разрезе, алгоритм Каргера-Штайна.

|-

|4|| Поиск минимального остовного дерева, алгоритм Борувки (б/д). Алгоритм Каргера - Клейна - Тарьяна. Время работы в среднем случае. Поиск минимального остовного дерева, алгоритм Борувки (б/д). Алгоритм Каргера - Клейна - Тарьяна. Время работы в худшем случае.

|-

|5|| Задачи APD и APSP. APD для невзвешенных неориентированных графов, алгоритм APD-MM. Свидетели булевого перемножения матриц, алгоритм BPWM. Решение задачи APSP при помощи BPWM.
|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Рухович Филипп
** Белый Антон

Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток)

2022-12-04T14:46:04Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

= Общие сведения =
* Семестр: 3 (второй курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Часть 1. Строки
|-

|1|| Префикс-функция. Линейный алгоритм нахождения. Алгоритм Кнута-Морриса-Пратта.

|-

|2|| Определение Z-функции. Линейный алгоритм нахождения. Применение для поиска подстроки в строке.

|-

|3|| Алгоритм Манакера. Поиск максимальной подстроки-палиндрома.

|-

|4|| Алгоритм Галила-Сейфераса поиска подстроки в строки за O(n) времени и O(1) дополнительной памяти.

|-

|5|| Структура данных бор. Построение бора, оценка времени и объема памяти. Разные способы хранения детей дерева. Оценка объема памяти для каждого варианта. Понятие суффиксной ссылки. Пример дерева с суффиксными ссылками.

|-

|6|| Алгоритм построения бора вместе с суффиксными ссылками. Оценка времени работы. Алгоритм Ахо-Корасик. “Сжатые” суффиксные ссылки, то есть ссылки, идущие в следующую терминальную вершину, которая является суффиксом текущей. Оценка времени работы при использовании “сжатых” суффиксных ссылок.

|-

|7|| Дерево палиндромов. Линейный алгоритм построения дерева палиндромов.

|-

|8|| Определение суффиксного массива. Построение за O(N log N) с использованием цифровой сортировки для пар. Оптимизация “одна сортировка подсчетом вместо двух”.

|-

|9|| Алгоритм Арикавы-Аримуры-Касаи-Ли-Парка.

|-

|10|| Суффиксное дерево. Сжатое суффиксное дерево. Доказательство линейности числа вершин и ребер в сжатом суффиксном дереве.

|-

|11|| Построение суффиксного дерева. Алгоритм Укконена.

|-

|12|| Суффиксный автомат. Правые контексты, их свойства. Классы эквивалентности подстрок; критерий максимальности подстроки в своем классе эквивалентности. Линейность числа вершин и ребер, достижимость оценок.

|-

|13|| Суффиксный автомат. Линейный алгоритм построения.
|}

{| class="wikitable"
|-
! №
! Часть 2. Геометрия
|-

|1|| Прямые, отрезки, плоскости. Скалярное произведение, векторное произведение, их свойства. Угол между векторами, функция atan2. Коллинеарность прямых. Проверка принадлежности точки прямой, отрезку.

|-

|2|| Поиск пересечения прямых - два способа: система уравнений и векторное произведение. Поиск пересечения окружности и прямой: два способа. Проверка наличия пересечения отрезков без вычисления точки пересечения прямых.

|-

|3|| Поиск ориентированной площади многоугольника: метод “векторных произведений” и “метод трапеций”.. Знак площади и проверка того факта, что вершины многоугольника заданы в порядке обхода против часовой стрелки. Поиск площади пересечения многоугольника и круга как модификация метода “векторных произведений”.

|-

|4|| Проверка принадлежности точки многоугольнику. Проблема вершины на луче. Три способа решения проблемы: случайный луч, вычисление “хорошего” луча, решение с горизонтальным лучом. Проверка принадлежности точки выпуклому многоугольнику за O(log n). Поиск правой касательной из точки к выпуклому многоугольнику за O(log n).

|-

|5|| Выпуклая оболочка. Алгоритмы Джарвиса, Грэхема, Эндрю, Киркпатрика, Чена.

|-

|6|| Convex Hull Trick: версия с добавлением в структуру точек и поиском точки с минимальной проекцией на заданное направление.

|-

|7|| Convex Hull Trick: версия с добавлением в структуру прямых и поиском прямой с минимальным y при заданном х. Дерево Ли-Чао.

|-

|8|| Выпуклая оболочка 3D. Построение за O(n4), за O(n2).

|-

|9|| Тернарный поиск. Выпуклые функции и их свойства, необходимые для корректного применения тернарного поиска. Вложенный тернарный поиск. Примеры: задача о фотографии, задача о максимальной вложенной в выпуклый многоугольник окружности..

|-

|10|| Поиск пары ближайших точек на плоскости. Алгоритм Препараты. O(n log n). Поиск треугольника с минимальным периметром за O(n log n).

|-

|11|| Поиск диаметра множества на плоскости за O(n log n). Поиск накрывающего прямоугольника минимального периметра за O(n log n). Поиск накрывающего прямоугольника минимальной площади за O(n log n).

|-

|12|| Поиск граней связного плоского графа за O(n log n).

|-

|13|| Нахождение суммы Минковского двух выпуклых многоугольников за O(m + n).Проверка наличия пересечения двух выпуклых многоугольников и поиск расстояния между ними за O(m + n). Задача о роботе и препятствиях (“задача про коридор и столы”; требуемое время O(n2*B), где n - число препятствий; робот и препятствия - выпуклые многоугольники с не более чем В вершинами)

|-

|14|| Сканирующая прямая. Поиск наибольшего креста. Проверка факта пересечения отрезков. Площадь объединения прямоугольников за O(n log n).

|-

|15|| Пересечение полуплоскостей: O(n3), O(n2), O(n log n).

|-

|16|| Статическая задача поиска точек в подпрямоугольнике. Решения за (O(n^5), O(log n)), (O(n^3), O(log n)), (O(n^2), O(log n)). Fractional Cascading. Времена построения и вычисления ответа на запрос.

|-

|17|| KD-дерево. Времена построения и вычисления ответа на запрос. Поиск ближайших точек множества с помощью KD-дерева, “контрпример”.

|-

|18|| Диаграмма Вороного. Базовые свойства: структура ячеек, связность, оценки на количества ребер и вершин. Критерий совпадения точки с вершиной ДВ, попадания на внутреннюю часть ребра.

|-

|19|| Построение диаграммы Вороного: O(n3), O(n2 log n), O(n2). Алгоритм Форчуна за O(n log n).

|-

|20|| Триангуляция Делоне. Определение триангуляции. Теорема Фалеса. Флипы. Неправильное ребро, критерий неправильности.

|-

|21|| Планарность триангуляции. Правильная триангуляция. Эквивалентность триангуляции Делоне и правильной триангуляции.
|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Рухович Филипп
** Белый Антон

Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток)

2022-12-04T14:44:09Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

Введение в структуры данных

2022-12-04T14:31:40Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

Введение в структуры данных

2022-12-04T14:31:08Z

Ryabchikov.andrey: /* Общие сведения */

= Общие сведения =
* Семестр: 1 (первый курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|1|| Асимптотические обозначения: O, Ω, Θ. Независимость от стартового индекса.

|-

|2|| Сумма на отрезке в статическом массиве: префиксные суммы.

|-

|3|| Проверка вхождения числа в отсортированный массив: бинарный поиск.

|-

|4|| Структура данных стек: реализация на указателях, использование std::stack.

|-

|5|| Поиск ближайшего меньшего/большего слева/справа в статическом массиве.

|-

|6|| Поддержка минимума в стеке.

|-

|7|| Реализация очереди на двух стеках.

|-

|8|| Поддержка минимума в очереди.

|-

|9|| Проверка правильности скобочной последовательности с несколькими типами скобок.

|-

|10|| Доказательство формулы: log(n!) = Θ(n log n).

|-

|11|| Нижняя оценка на число сравнений в сортировке сравнениями.

|-

|12|| Сортировка слиянием (Merge Sort).

|-

|13|| Поиск числа инверсий в массиве.

|-

|14|| Нерекурсивная реализация сортировки слиянием.

|-

|15|| Быстрая сортировка (Quick Sort). Асимптотика — б/д.

|-

|16|| Поиск k-й порядковой статистики с выбором случайного пивота (Quick Select). Асимптотика — |-

б/д.

|-

|17|| Детерминированный алгоритм поиска k-й порядковой статистики за O(n), где n — длина массива.

|-

|18|| Детерминированный алгоритм быстрой сортировки за O(n log n), где n — длина массива.

|-

|19|| Стабильная сортировка подсчётом. Сортировка пар чисел.

|-

|20|| Цифровая сортировка (LSD).

|-

|21|| Двоичная куча: определение и представление в массиве. Требование кучи.

|-

|22|| Операции siftUp и siftDown с доказательством корректности.

|-

|23|| Выражение insert, getMin, extractMin и decreaseKey через siftUp и siftDown.

|-

|24|| Построение кучи (heapify) за линейное время (сходимостью ряда можно пользоваться б/д).

|-

|25|| Сортировка кучей с привлечением O(1) дополнительной памяти (Heap Sort). Несуществование кучи (основанной на сравнениях), обрабатывающей insert и extractMin за O(1).

|-

|26|| Технические сложности и их преодоление для операции decreaseKey в куче.

|-

|27|| Удаление из кучи по значению.

|-

|28|| Удаление из кучи по указателю.

|-

|29|| Биномиальное дерево, биномиальная куча: определение.

|-

|30|| Операции merge, insert, getMin, extractMin и decreaseKey в биномиальной куче.

|-

|31|| Амортизационный анализ, учётное время работы: определение.

|-

|32|| Метод монеток (бухгалтерский учёт).

|-

|33|| Структура данных вектор, реализация на массиве и оценка асимптотики методом монеток.

|-

|34|| Метод потенциалов.

|-

|35|| Вставка в биномиальной куче в отсутствие других операций, применение метода потенциалов.

|-

|36|| Sparse Table: модельная задача, построение за O(n log n), ответ на запрос за O(1).

|-

|37|| Дерево отрезков: модельная задача. Обработка запросов с доказательством времени работы.

|-

|38|| Дерево отрезков: двоичный спуск, поиск k-го нуля на отрезке массива за O(log n).

|-

|39|| Дерево отрезков, отложенные операции: присвоение константы на отрезке, операция push.

|-

|40|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: Fractional Cascading.

|-

|41|| Персистентный массив.

|-

|42|| Персистентное дерево отрезков.

|-

|43|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: решение с персистентным деревом отрезков.

|-

|44|| Динамическое дерево отрезков.

|-

|45|| Онлайн vs. оффлайн: сжатие координат.

|-

|46|| Онлайн vs. оффлайн: дерево поиска оффлайн.

|-

|47|| Онлайн vs. оффлайн: количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке.

|-

|48|| Дерево Фенвика: классическая задача, операции update и getSum.

|-

|49|| Обобщение дерева Фенвика на б´oльшие размерности. Изменение асимптотики.

|-

|50|| Обратное дерево Фенвика: максимум на отрезке и изменение (увеличение) в точке (update — без реализации).

|-

|51|| Дерево Фенвика деревьев Фенвика.

|-

|52|| Дерево поиска: определения и операции (без реализации) find, insert, erase, а также опциональные merge и split.

|-

|53|| Наивное дерево поиска, обработка операций.

|-

|54|| AVL-дерево: определение.

|-

|55|| Оценка глубины AVL-дерева на n вершинах.

|-

|56|| Устранение дисбаланса в AVL-дереве для случая ∆(a) = −2.

|-

|57|| AVL-дерево: реализация операций insert и erase.

|-

|58|| Splay-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|59|| Splay-дерево: операции zig, zig-zig и zig-zag, операция splay.

|-

|60|| Амортизированное время работы операции splay с помощью метода потенциалов.

|-

|61| Splay-дерево: реализация insert, erase и find, связь с операцией splay, оценка времени работы.

|-

|62|| B-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|63|| Оценка глубины B-дерева на n ключах при фиксированном параметре t.

|-

|64|| Реализация операции insert в B-дереве.

|-

|65|| Реализация операции erase в B-дереве.

|-

|66|| Декартово дерево: определение и теорема о глубине (б/д).

|-

|67|| Реализация операций merge и split в декартовом дереве.

|-

|68|| Выражение insert и erase в декартовом дереве через merge и split.

|-

|69|| Декартово дерево по неявному ключу: в массиве вставить, удалить элемент, узнать сумму на отрезке.

|-

|70|| Красно-чёрное дерево: определение.

|-

|71|| Оценка глубины красно-чёрного дерева на n ключах.

|-

|72|| Реализация операции insert в красно-чёрном дереве.

|-

|73|| Реализация операции erase в красно-чёрном дереве.

|-

|74|| Сравнительный анализ различных реализаций дерева поиска: наивное, AVL-, splay-, B-, декартово и красно-чёрное дерево.

|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Сьепанов Илья

Учебные курсы кафедры

2022-12-04T14:28:57Z

Ryabchikov.andrey: /* Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины */

== Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования ==

=== Весенний семестр 2023 года ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Golang-2023 | Разработка на языке Golang]]

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2023s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2023 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2023 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2023 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2023 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===
[[ProgAutom_2023 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2023s|Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2022]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Практикум Python (ПМФ) | Практикум Python (ПМФ) ]]

[[Foundations of programming | Foundations of programming]]

[[Введение в структуры данных | Введение в программирование и алгоритмы (основной поток)]]

||

[[Архитектура комьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Data Structures and Algorithms 2022 | Data Structures and Algorithms 2022]]

[[Спецкурс: алгоритмы на графах (ИВТ) | AlgoGraphs-2022]]

[[Объектно-ориентированное программирование на С++ (ИВТ) | OOP C++]]

[[Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток) | Алгоритмы и структура данных (продвинутый поток)]]

[[Алгоритмы и структура данных (основной поток) | Алгоритмы и структура данных (основной поток)]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022 осень|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2022 | Java foreign group]]

||

[https://objectoriented.ru/pps-new Проектирование программных систем]

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2022|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2022|Анализ изображений]]

[[Marketing_2022 | Основы интернет-маркетинга]]

[[Алгоритмы биоинформатики осень 2022 | Алгоритмы биоинформатики]]

=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2022-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2022|Web программирование]]

|}

=== Весенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[Visual_2022 | Математические методы визуализации данных]]

[[IMI_2022 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2022 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2022 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2022 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2022 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2022 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2021]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2021|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2021 | Java foreign group]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2021|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2021|Анализ изображений]]
=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2021-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2021|Web программирование]]
|}

=== Весенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2021 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2021 | Программирование на Java]]

[[HOBOD_2021 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2021 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2021 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2021 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2020|Формальные языки и трансляции]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2020|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2020|Промышленное программирование на Java]]

||

||
[[ТПОС_2020|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2020|Анализ изображений]]
||
[[МОБОД_2020|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Весенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Алгоритмы_ИВТ_2020|Алгоритмы и структуры данных (поток ИВТ)]]

||

[[Теория и практика многопоточной синхронизации|Теория и практика многопоточной синхронизации]]

||
||
||

[[Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[Технологии программирования и операционные системы - 2]]

|}

=== Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2019|Формальные языки и трансляции]]

||

[[МВС_2019|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2019|Промышленное программирование на Java]]

[[Методы_оптимизации_2019|Методы оптимизации]]

[[Full-Stack_2019|Full-stack разработка]]

[[Сложность_вычислений_2019|Сложность вычислений]]

[[Мат.статы_2019|Математическая статистика]]

||

||
[[ТПОС_2019|Технологии программирования и операционные системы]]
||
[[МОБОД_2019|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Осенний семестр 2018 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Программирование_базовый_2018|Введение в программирование (базовый поток)]]

[[Программирование_основной_2018|Введение в программирование (основной поток)]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2017|Архитектура компьютеров и операционные системы (ПМИ, набор 2017 года)]]

[[Алгоритмы_базовый_2018|Алгоритмы и структуры данных (базовый поток)]]

[[Алгоритмы_основной_2018|Алгоритмы и структуры данных (основной поток)]]

[[Формалки_2018|Формальные языки и трансляции]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2016|Дополнительные главы Архитектуры компьютеров и операционных систем (ПМИ, набор 2016 года)]]

[[МВС_2018|Параллельные и распределенные вычисления]]

||
[[ППС_2018|Проектирование программных систем]]

[[Машинка_часть_2_2018|Прикладное машинное обучение]]

||
[[Робастные_методы_2018|Робастные методы в статистике]]

[[Теория_решеток_2018|Теория решеток для анализа и разработки данных]]

[[Анализ_изображений_2018|Анализ изображений]]

||
[[МОБОД_2018|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[РДИ_2018|Работа с данными в индустрии]]

|}

=== Адаптационные курсы магистратуры 2018 ===
'''Внимание!''' Эти дисциплины могут выбрать в качестве вариативных дисциплин только те магистранты, которые поступили в магистратуру ФИВТ не из МФТИ, или (по рекомендации научных руководителей) с других факультетов МФТИ.

[[Программирование_магистратура_часть_1_2018|Введение в программирование C++, часть 1 (осень, 9 семестр)]]

[[Программирование_магистратура_часть_2_2018|Введение в программирование C++, часть 2 (весна, 10 семестр)]]

[[Машинка_часть_1_2018|Машинное обучение (весна, 10 семестр)]]

[[ТПОС_2018|Технологии программирования и операционные системы (осень, 11 семестр)]]

== Научно-исследовательская работа ==

=== Примеры тем НИР прошлых лет ===
==== 2016 год ====
# Тестирование распределенных приложений в экосистеме Hadoop.
# Учет внешних данных при построении рекомендаций.
# Новая модель «атомов в соединении» и особенности химических свойств сверхтяжелых элементов.
# Оптимизация размещения объектов в памяти виртуальной машины Java.
# Разработка расширенного интерфейса пользователя к базе пространственных структур РНК.
==== 2017 год ====

TBD

==== 2018 год ====
# Решение задачи нахождения особых точек лица на сделанных при помощи мобильного телефона фотографиях
# Разработка рекомендательной системы для подбора одежды
# Обучение человекоподобного агента в физическом симуляторе
# Исследование задачи трекинга лица для фотографий и видео, сделанных на мобильный телефон
# Классификация триплексов в структурах РНК
# Персонализированные рекомендательные системы в области индустрии моды

==== 2019 год ====
# Анализ стоимостной модели распределённого SQL-запроса в СУБД Tarantool
# Аннотация и анализ третичных мотивов РНК типа A-кластер
# Исследование, разработка и реализация методов автоматической классификации поисковых запросов
# Составление гардеробов на основе примеров наборов одежды на человеке при помощи генеративно-состязательных сетей
# Исследование характеристик потокового подхода к выкачке больших объемов данных
# Сравнение методов трикластеризации в задаче извлечения информации
# Предсказание триплексов рибонуклеотидов методами машинного обучения
# Разработка программного обеспечения для анализа данных функциональной томографии и его применение в энцефалографии

==== 2020 год ====
# Индексирование многомерных данных при помощи кривой Мортона в NoSQL in-memory СУБД
# Построение векторной модели текстов финансовой тематики для решения задачи аннотирования отзывов
# Сообщества и роли в задаче классификации вершин графа
# Анализ третичных взаимодействий в структурах РНК
# Решение задачи быстрого сопоставления изображений в электронной коммерции с использованием методов машинного обучения
# Методы автоматического построения экстрактивной аннотации текста на основе эмбеддингов слов и предложений

==== 2021 год ====
TBD

Data Structures and Algorithms 2022 (advanced)

2022-12-04T14:27:57Z

Ryabchikov.andrey: Ryabchikov.andrey переименовал страницу Data Structures and Algorithms 2022 (advanced) в Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток)

#перенаправление [[Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток)]]

Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток)

2022-12-04T14:27:57Z

= Общие сведения =
* Семестр: 3 (второй курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|1|| Асимптотические обозначения: O, Ω, Θ. Независимость от стартового индекса.

|-

|2|| Сумма на отрезке в статическом массиве: префиксные суммы.

|-

|3|| Проверка вхождения числа в отсортированный массив: бинарный поиск.

|-

|4|| Структура данных стек: реализация на указателях, использование std::stack.

|-

|5|| Поиск ближайшего меньшего/большего слева/справа в статическом массиве.

|-

|6|| Поддержка минимума в стеке.

|-

|7|| Реализация очереди на двух стеках.

|-

|8|| Поддержка минимума в очереди.

|-

|9|| Проверка правильности скобочной последовательности с несколькими типами скобок.

|-

|10|| Доказательство формулы: log(n!) = Θ(n log n).

|-

|11|| Нижняя оценка на число сравнений в сортировке сравнениями.

|-

|12|| Сортировка слиянием (Merge Sort).

|-

|13|| Поиск числа инверсий в массиве.

|-

|14|| Нерекурсивная реализация сортировки слиянием.

|-

|15|| Быстрая сортировка (Quick Sort). Асимптотика — б/д.

|-

|16|| Поиск k-й порядковой статистики с выбором случайного пивота (Quick Select). Асимптотика — б/д.
|-

|-

|17|| Детерминированный алгоритм поиска k-й порядковой статистики за O(n), где n — длина массива.

|-

|18|| Детерминированный алгоритм быстрой сортировки за O(n log n), где n — длина массива.

|-

|19|| Стабильная сортировка подсчётом. Сортировка пар чисел.

|-

|20|| Цифровая сортировка (LSD).

|-

|21|| Двоичная куча: определение и представление в массиве. Требование кучи.

|-

|22|| Операции siftUp и siftDown с доказательством корректности.

|-

|23|| Выражение insert, getMin, extractMin и decreaseKey через siftUp и siftDown.

|-

|24|| Построение кучи (heapify) за линейное время (сходимостью ряда можно пользоваться б/д).

|-

|25|| Сортировка кучей с привлечением O(1) дополнительной памяти (Heap Sort). Несуществование кучи (основанной на сравнениях), обрабатывающей insert и extractMin за O(1).

|-

|26|| Технические сложности и их преодоление для операции decreaseKey в куче.

|-

|27|| Удаление из кучи по значению.

|-

|28|| Удаление из кучи по указателю.

|-

|29|| Биномиальное дерево, биномиальная куча: определение.

|-

|30|| Операции merge, insert, getMin, extractMin и decreaseKey в биномиальной куче.

|-

|31|| Амортизационный анализ, учётное время работы: определение.

|-

|32|| Метод монеток (бухгалтерский учёт).

|-

|33|| Структура данных вектор, реализация на массиве и оценка асимптотики методом монеток.

|-

|34|| Метод потенциалов.

|-

|35|| Вставка в биномиальной куче в отсутствие других операций, применение метода потенциалов.

|-

|36|| Sparse Table: модельная задача, построение за O(n log n), ответ на запрос за O(1).

|-

|37|| Дерево отрезков: модельная задача. Обработка запросов с доказательством времени работы.

|-

|38|| Дерево отрезков: двоичный спуск, поиск k-го нуля на отрезке массива за O(log n).

|-

|39|| Дерево отрезков, отложенные операции: присвоение константы на отрезке, операция push.

|-

|40|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: Fractional Cascading.

|-

|41|| Персистентный массив.

|-

|42|| Персистентное дерево отрезков.

|-

|43|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: решение с персистентным деревом отрезков.

|-

|44|| Динамическое дерево отрезков.

|-

|45|| Онлайн vs. оффлайн: сжатие координат.

|-

|46|| Онлайн vs. оффлайн: дерево поиска оффлайн.

|-

|47|| Онлайн vs. оффлайн: количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке.

|-

|48|| Дерево Фенвика: классическая задача, операции update и getSum.

|-

|49|| Обобщение дерева Фенвика на б´oльшие размерности. Изменение асимптотики.

|-

|50|| Обратное дерево Фенвика: максимум на отрезке и изменение (увеличение) в точке (update — без реализации).

|-

|51|| Дерево Фенвика деревьев Фенвика.

|-

|52|| Дерево поиска: определения и операции (без реализации) find, insert, erase, а также опциональные merge и split.

|-

|53|| Наивное дерево поиска, обработка операций.

|-

|54|| AVL-дерево: определение.

|-

|55|| Оценка глубины AVL-дерева на n вершинах.

|-

|56|| Устранение дисбаланса в AVL-дереве для случая ∆(a) = −2.

|-

|57|| AVL-дерево: реализация операций insert и erase.

|-

|58|| Splay-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|59|| Splay-дерево: операции zig, zig-zig и zig-zag, операция splay.

|-

|60|| Амортизированное время работы операции splay с помощью метода потенциалов.

|-

|61|| Splay-дерево: реализация insert, erase и find, связь с операцией splay, оценка времени работы.

|-

|62|| B-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|63|| Оценка глубины B-дерева на n ключах при фиксированном параметре t.

|-

|64|| Реализация операции insert в B-дереве.

|-

|65|| Реализация операции erase в B-дереве.

|-

|66|| Декартово дерево: определение и теорема о глубине (б/д).

|-

|67|| Реализация операций merge и split в декартовом дереве.

|-

|68|| Выражение insert и erase в декартовом дереве через merge и split.

|-

|69|| Декартово дерево по неявному ключу: в массиве вставить, удалить элемент, узнать сумму на отрезке.

|-

|70|| Красно-чёрное дерево: определение.

|-

|71|| Оценка глубины красно-чёрного дерева на n ключах.

|-

|72|| Реализация операции insert в красно-чёрном дереве.

|-

|73|| Реализация операции erase в красно-чёрном дереве.

|-

|74|| Сравнительный анализ различных реализаций дерева поиска: наивное, AVL-, splay-, B-, декартово и красно-чёрное дерево.
|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Рухович Филипп
** Белый Антон

Алгоритмы и структура данных (основной поток)

2022-12-04T14:21:15Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

Алгоритмы и структура данных (основной поток)

2022-12-04T14:20:33Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (первый курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|1|| Полиномиальное хеширование.

|-

|2|| Алгоритм Рабина—Карпа.

|-

|3|| Префикс-функция: определение, алгоритм нахождения за O(I s I) и применение для нахождения вхождений шаблона в текст.

|-

|4|| Зет-функция: определение, алгоритм нахождения за O(I s I) и применение для нахождения вхождений шаблона в текст.

|-

|5|| Бор, построение бора по набору слов.

|-

|6|| Способы хранения бора: преимущества и недостатки.

|-

|7|| Хранение множества слов/чисел с помощью бора. Добавление и проверка наличия. Опционально: удаление.

|-

|8|| Алгоритм Ахо—Корасик: определение суффиксных ссылок (link) и переходов по буквам (to).

|-

|9|| Алгоритм Ахо—Корасик: реализация, корректность, асимптотика.

|-

|10|| Подсчёт числа вхождений словарных слов в текст с помощью алгоритма Ахо—Корасик.

|-

|11|| Определение суффиксного массива и массива lcp.

|-

|12|| Алгоритм построения суффиксного массива строки длины n за O(n log n).

|-

|13|| Алгоритм Касаи нахождения массива lcp по построенному суффиксному массиву длины n за O(n).

|-

|14|| Проверка равенства подстрок в строке: ответ на запрос за O(1) с помощью sparse table и суффиксного массива.

|-

|15|| Суффиксное дерево: определение, представление в памяти, наивный алгоритм построения.

|-

|16|| Суффиксная ссылка в суффиксном дереве. Суффиксная ссылка вершины. Процедура getLink.

|-

|17|| Алгоритм Укконена построения суффиксного дерева.

|-

|18|| Детерминированный конечный автомат. Принимаемые слова, распознаваемый язык. Суффиксный автомат строки s: определение.

|-

|19|| Правый контекст слова относительно языка. Эквивалентность слов.

|-

|20|| Утверждение об устройстве классов эквивалентности (относительно языка, состоящего из всех суффиксов s).

|-

|21|| Суффиксный автомат: обозначения [x], longest(C), len(C), link(C). Формула для |C|. 22. [1] Критерий того, что u = longest([u]).

|-

|23|| Суффиксный автомат: устройство рёбер, ведущих в вершину v.

|-

|24|| Алгоритм построения суффиксного автомата: характеристика новых классов при дописывании символа c; изменение множества рёбер при дописывании символа c в трёх случаях; проставление len и link у всех вершин.

|-

|25|| Алгоритм построения суффиксного автомата: реализация.

|-

|26|| Алгоритм построения суффиксного автомата: асимптотика.

|-

|27|| Алгоритм Евклида: корректность, реализация, асимптотика.

|-

|28|| Расширенный алгоритм Евклида (нахождение решения ax + by = (a, b) в целых x, y).

|-

|29|| Решето Эратосфена: нахождение всех простых среди {1, 2, . . . , n} за O(n log log n).

|-

|30|| Улучшенное решето Эратосфена: нахождение минимального простого делителя для всех чисел из {1, 2, . . . , n}. Нахождение всех простых из этого же множества.

|-

|31|| Обратное к a по модулю m: достаточное условие существования, алгоритм нахождения.

|-

|32|| Криптографический протокол Диффи—Хеллмана генерации общего секретного ключа. Неформальное доказательство надёжности протокола.

|-

|33|| Криптографический протокол RSA одностороннего общения. Неформальное доказательство надёжности протокола.

|-

|34|| Алгоритм Штрассена: постановка задачи, идея решения, асимптотика.

|-

|35|| Перемножение двух многочленов за O(n log n) с использованием быстрого преобразования Фурье как чёрного ящика.

|-

|36|| Быстрое преобразование Фурье: рекурсивный алгоритм.

|-

|37|| Быстрое преобразование Фурье: обратное преобразование.

|-

|38|| Быстрое преобразование Фурье: избавление от рекурсии.

|-

|39|| Примитив точки, вектора, прямой. Построение прямой по двум точкам.

|-

|40|| Расстояние от точки до прямой, проекция. Пересечение двух прямых.

|-

|41|| Примитив окружности. Пересечение прямой и окружности. Пересечение двух окружностей.

|-

|42|| Ушная триангуляция многоугольника: лемма о двух ушах.

|-

|43|| Алгоритм триангуляции многоугольника за O(n 2 ), где n — число вершин.

|-

|44|| Выпуклая оболочка конечного множества точек: определение и доказательство того, что выпуклая оболочка — многоугольник.

|-

|45|| Построение выпуклой оболочки заворачиванием подарка за O(nh).

|-

|46|| Построение выпуклой оболочки сортировкой точек по координатам за O(n log n).

|-

|47|| Построение выпуклой оболочки сортировкой точек по полярному углу за O(n log n).

|-

|48|| Максимум скалярного произведения с фиксированным вектором, нахождение за O(log n).

|-

|49|| Динамическая выпуклая оболочка: вставка точек за O∗ (log n).

|-

|50|| Диаметр конечного множества точек за O(n log n).

|-

|51|| Сумма Минковского: определение и доказательство того, что сумма Минковского двух выпуклых многоугольников — выпуклый многоугольник.

|-

|52|| Нахождение суммы Минковского двух выпуклых многоугольников за линейное время.

|-

|53|| Проверка принадлежности точки многоугольнику: решение с помощью суммы ориентированных углов.

|-

|54|| Проверка принадлежности точки многоугольнику: решение с горизонтальным лучом. Модификации: случайный луч, луч, заведомо не содержащий вершин многоугольника.

|-

|55|| Пересечение полуплоскостей: алгоритм за O(n 2 ).

|-

|56|| Пересечение полуплоскостей: алгоритм за O(n log n).

|-

|57|| Post office problem: постановка. Определение диаграммы Вороного. Алгоритм построения за O(n 2 log n). Вид каждой ячейки диаграммы.

|-

|58|| Связность диаграммы Вороного. Число вершин и рёбер в диаграмме.

|-

|59|| Критерий того, что точка является вершиной диаграммы Вороного. Критерий того, что серединный перпендикуляр к pipj участвует в диаграмме Вороного.

|-

|60|| Описание алгоритма Форчуна, два типа событий. Асимптотика.

|-

|61|| Определение триангуляции. Мотивировка: моделирование ландшафта. Число треугольников и рёбер в триангуляции.

|-

|62|| Определение графа Делоне, его свойство. Критерий того, что три сайта являются вершинами одной грани графа Делоне (б/д). Критерий того, что два сайта соединены ребром в графе Делоне (б/д). Определение триангуляции Делоне.

|-

|63|| Флип ребра. Нелегальное ребро, критерий легальности (б/д). Проверка легальности в терминах определителя (б/д).

|-

|64|| Легальная триангуляция, легализация триангуляции. Критерии триангуляции Делоне (б/д). Максимизация минимального угла в триангуляции Делоне.

|-

|65|| Рандомизированный алгоритм построения триангуляции Делоне: описание, асимптотика (б/д).

|-

|66|| Триангуляция Делоне: процедура legalizeEdge, реализация.

|-

|67|| Триангуляция Делоне: решение задачи локализации.

|-

|68|| Триангуляция Делоне: обработка точек p−2, p−1 (б/д).

|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Сьепанов Илья

Алгоритмы и структура данных (основной поток)

2022-12-04T14:20:12Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (первый курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|1|| Полиномиальное хеширование.

|-

|2|| Алгоритм Рабина—Карпа.

|-

|3|| Префикс-функция: определение, алгоритм нахождения за O(IsI) и применение для нахождения вхождений шаблона в текст.

|-

|4|| Зет-функция: определение, алгоритм нахождения за O(Is'|') и применение для нахождения вхождений шаблона в текст.

|-

|5|| Бор, построение бора по набору слов.

|-

|6|| Способы хранения бора: преимущества и недостатки.

|-

|7|| Хранение множества слов/чисел с помощью бора. Добавление и проверка наличия. Опционально: удаление.

|-

|8|| Алгоритм Ахо—Корасик: определение суффиксных ссылок (link) и переходов по буквам (to).

|-

|9|| Алгоритм Ахо—Корасик: реализация, корректность, асимптотика.

|-

|10|| Подсчёт числа вхождений словарных слов в текст с помощью алгоритма Ахо—Корасик.

|-

|11|| Определение суффиксного массива и массива lcp.

|-

|12|| Алгоритм построения суффиксного массива строки длины n за O(n log n).

|-

|13|| Алгоритм Касаи нахождения массива lcp по построенному суффиксному массиву длины n за O(n).

|-

|14|| Проверка равенства подстрок в строке: ответ на запрос за O(1) с помощью sparse table и суффиксного массива.

|-

|15|| Суффиксное дерево: определение, представление в памяти, наивный алгоритм построения.

|-

|16|| Суффиксная ссылка в суффиксном дереве. Суффиксная ссылка вершины. Процедура getLink.

|-

|17|| Алгоритм Укконена построения суффиксного дерева.

|-

|18|| Детерминированный конечный автомат. Принимаемые слова, распознаваемый язык. Суффиксный автомат строки s: определение.

|-

|19|| Правый контекст слова относительно языка. Эквивалентность слов.

|-

|20|| Утверждение об устройстве классов эквивалентности (относительно языка, состоящего из всех суффиксов s).

|-

|21|| Суффиксный автомат: обозначения [x], longest(C), len(C), link(C). Формула для |C|. 22. [1] Критерий того, что u = longest([u]).

|-

|23|| Суффиксный автомат: устройство рёбер, ведущих в вершину v.

|-

|24|| Алгоритм построения суффиксного автомата: характеристика новых классов при дописывании символа c; изменение множества рёбер при дописывании символа c в трёх случаях; проставление len и link у всех вершин.

|-

|25|| Алгоритм построения суффиксного автомата: реализация.

|-

|26|| Алгоритм построения суффиксного автомата: асимптотика.

|-

|27|| Алгоритм Евклида: корректность, реализация, асимптотика.

|-

|28|| Расширенный алгоритм Евклида (нахождение решения ax + by = (a, b) в целых x, y).

|-

|29|| Решето Эратосфена: нахождение всех простых среди {1, 2, . . . , n} за O(n log log n).

|-

|30|| Улучшенное решето Эратосфена: нахождение минимального простого делителя для всех чисел из {1, 2, . . . , n}. Нахождение всех простых из этого же множества.

|-

|31|| Обратное к a по модулю m: достаточное условие существования, алгоритм нахождения.

|-

|32|| Криптографический протокол Диффи—Хеллмана генерации общего секретного ключа. Неформальное доказательство надёжности протокола.

|-

|33|| Криптографический протокол RSA одностороннего общения. Неформальное доказательство надёжности протокола.

|-

|34|| Алгоритм Штрассена: постановка задачи, идея решения, асимптотика.

|-

|35|| Перемножение двух многочленов за O(n log n) с использованием быстрого преобразования Фурье как чёрного ящика.

|-

|36|| Быстрое преобразование Фурье: рекурсивный алгоритм.

|-

|37|| Быстрое преобразование Фурье: обратное преобразование.

|-

|38|| Быстрое преобразование Фурье: избавление от рекурсии.

|-

|39|| Примитив точки, вектора, прямой. Построение прямой по двум точкам.

|-

|40|| Расстояние от точки до прямой, проекция. Пересечение двух прямых.

|-

|41|| Примитив окружности. Пересечение прямой и окружности. Пересечение двух окружностей.

|-

|42|| Ушная триангуляция многоугольника: лемма о двух ушах.

|-

|43|| Алгоритм триангуляции многоугольника за O(n 2 ), где n — число вершин.

|-

|44|| Выпуклая оболочка конечного множества точек: определение и доказательство того, что выпуклая оболочка — многоугольник.

|-

|45|| Построение выпуклой оболочки заворачиванием подарка за O(nh).

|-

|46|| Построение выпуклой оболочки сортировкой точек по координатам за O(n log n).

|-

|47|| Построение выпуклой оболочки сортировкой точек по полярному углу за O(n log n).

|-

|48|| Максимум скалярного произведения с фиксированным вектором, нахождение за O(log n).

|-

|49|| Динамическая выпуклая оболочка: вставка точек за O∗ (log n).

|-

|50|| Диаметр конечного множества точек за O(n log n).

|-

|51|| Сумма Минковского: определение и доказательство того, что сумма Минковского двух выпуклых многоугольников — выпуклый многоугольник.

|-

|52|| Нахождение суммы Минковского двух выпуклых многоугольников за линейное время.

|-

|53|| Проверка принадлежности точки многоугольнику: решение с помощью суммы ориентированных углов.

|-

|54|| Проверка принадлежности точки многоугольнику: решение с горизонтальным лучом. Модификации: случайный луч, луч, заведомо не содержащий вершин многоугольника.

|-

|55|| Пересечение полуплоскостей: алгоритм за O(n 2 ).

|-

|56|| Пересечение полуплоскостей: алгоритм за O(n log n).

|-

|57|| Post office problem: постановка. Определение диаграммы Вороного. Алгоритм построения за O(n 2 log n). Вид каждой ячейки диаграммы.

|-

|58|| Связность диаграммы Вороного. Число вершин и рёбер в диаграмме.

|-

|59|| Критерий того, что точка является вершиной диаграммы Вороного. Критерий того, что серединный перпендикуляр к pipj участвует в диаграмме Вороного.

|-

|60|| Описание алгоритма Форчуна, два типа событий. Асимптотика.

|-

|61|| Определение триангуляции. Мотивировка: моделирование ландшафта. Число треугольников и рёбер в триангуляции.

|-

|62|| Определение графа Делоне, его свойство. Критерий того, что три сайта являются вершинами одной грани графа Делоне (б/д). Критерий того, что два сайта соединены ребром в графе Делоне (б/д). Определение триангуляции Делоне.

|-

|63|| Флип ребра. Нелегальное ребро, критерий легальности (б/д). Проверка легальности в терминах определителя (б/д).

|-

|64|| Легальная триангуляция, легализация триангуляции. Критерии триангуляции Делоне (б/д). Максимизация минимального угла в триангуляции Делоне.

|-

|65|| Рандомизированный алгоритм построения триангуляции Делоне: описание, асимптотика (б/д).

|-

|66|| Триангуляция Делоне: процедура legalizeEdge, реализация.

|-

|67|| Триангуляция Делоне: решение задачи локализации.

|-

|68|| Триангуляция Делоне: обработка точек p−2, p−1 (б/д).

|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Сьепанов Илья

Алгоритмы и структура данных (основной поток)

2022-12-04T14:18:57Z

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (первый курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|1|| Полиномиальное хеширование.

|-

|2|| Алгоритм Рабина—Карпа.

|-

|3|| Префикс-функция: определение, алгоритм нахождения за O(|s|) и применение для нахождения вхождений шаблона в текст.

|-

|4|| Зет-функция: определение, алгоритм нахождения за O(|s|) и применение для нахождения вхождений шаблона в текст.

|-

|5|| Бор, построение бора по набору слов.

|-

|6|| Способы хранения бора: преимущества и недостатки.

|-

|7|| Хранение множества слов/чисел с помощью бора. Добавление и проверка наличия. Опционально: удаление.

|-

|8|| Алгоритм Ахо—Корасик: определение суффиксных ссылок (link) и переходов по буквам (to).

|-

|9|| Алгоритм Ахо—Корасик: реализация, корректность, асимптотика.

|-

|10|| Подсчёт числа вхождений словарных слов в текст с помощью алгоритма Ахо—Корасик.

|-

|11|| Определение суффиксного массива и массива lcp.

|-

|12|| Алгоритм построения суффиксного массива строки длины n за O(n log n).

|-

|13|| Алгоритм Касаи нахождения массива lcp по построенному суффиксному массиву длины n за O(n).

|-

|14|| Проверка равенства подстрок в строке: ответ на запрос за O(1) с помощью sparse table и суффиксного массива.

|-

|15|| Суффиксное дерево: определение, представление в памяти, наивный алгоритм построения.

|-

|16|| Суффиксная ссылка в суффиксном дереве. Суффиксная ссылка вершины. Процедура getLink.

|-

|17|| Алгоритм Укконена построения суффиксного дерева.

|-

|18|| Детерминированный конечный автомат. Принимаемые слова, распознаваемый язык. Суффиксный автомат строки s: определение.

|-

|19|| Правый контекст слова относительно языка. Эквивалентность слов.

|-

|20|| Утверждение об устройстве классов эквивалентности (относительно языка, состоящего из всех суффиксов s).

|-

|21|| Суффиксный автомат: обозначения [x], longest(C), len(C), link(C). Формула для |C|. 22. [1] Критерий того, что u = longest([u]).

|-

|23|| Суффиксный автомат: устройство рёбер, ведущих в вершину v.

|-

|24|| Алгоритм построения суффиксного автомата: характеристика новых классов при дописывании символа c; изменение множества рёбер при дописывании символа c в трёх случаях; проставление len и link у всех вершин.

|-

|25|| Алгоритм построения суффиксного автомата: реализация.

|-

|26|| Алгоритм построения суффиксного автомата: асимптотика.

|-

|27|| Алгоритм Евклида: корректность, реализация, асимптотика.

|-

|28|| Расширенный алгоритм Евклида (нахождение решения ax + by = (a, b) в целых x, y).

|-

|29|| Решето Эратосфена: нахождение всех простых среди {1, 2, . . . , n} за O(n log log n).

|-

|30|| Улучшенное решето Эратосфена: нахождение минимального простого делителя для всех чисел из {1, 2, . . . , n}. Нахождение всех простых из этого же множества.

|-

|31|| Обратное к a по модулю m: достаточное условие существования, алгоритм нахождения.

|-

|32|| Криптографический протокол Диффи—Хеллмана генерации общего секретного ключа. Неформальное доказательство надёжности протокола.

|-

|33|| Криптографический протокол RSA одностороннего общения. Неформальное доказательство надёжности протокола.

|-

|34|| Алгоритм Штрассена: постановка задачи, идея решения, асимптотика.

|-

|35|| Перемножение двух многочленов за O(n log n) с использованием быстрого преобразования Фурье как чёрного ящика.

|-

|36|| Быстрое преобразование Фурье: рекурсивный алгоритм.

|-

|37|| Быстрое преобразование Фурье: обратное преобразование.

|-

|38|| Быстрое преобразование Фурье: избавление от рекурсии.

|-

|39|| Примитив точки, вектора, прямой. Построение прямой по двум точкам.

|-

|40|| Расстояние от точки до прямой, проекция. Пересечение двух прямых.

|-

|41|| Примитив окружности. Пересечение прямой и окружности. Пересечение двух окружностей.

|-

|42|| Ушная триангуляция многоугольника: лемма о двух ушах.

|-

|43|| Алгоритм триангуляции многоугольника за O(n 2 ), где n — число вершин.

|-

|44|| Выпуклая оболочка конечного множества точек: определение и доказательство того, что выпуклая оболочка — многоугольник.

|-

|45|| Построение выпуклой оболочки заворачиванием подарка за O(nh).

|-

|46|| Построение выпуклой оболочки сортировкой точек по координатам за O(n log n).

|-

|47|| Построение выпуклой оболочки сортировкой точек по полярному углу за O(n log n).

|-

|48|| Максимум скалярного произведения с фиксированным вектором, нахождение за O(log n).

|-

|49|| Динамическая выпуклая оболочка: вставка точек за O∗ (log n).

|-

|50|| Диаметр конечного множества точек за O(n log n).

|-

|51|| Сумма Минковского: определение и доказательство того, что сумма Минковского двух выпуклых многоугольников — выпуклый многоугольник.

|-

|52|| Нахождение суммы Минковского двух выпуклых многоугольников за линейное время.

|-

|53|| Проверка принадлежности точки многоугольнику: решение с помощью суммы ориентированных углов.

|-

|54|| Проверка принадлежности точки многоугольнику: решение с горизонтальным лучом. Модификации: случайный луч, луч, заведомо не содержащий вершин многоугольника.

|-

|55|| Пересечение полуплоскостей: алгоритм за O(n 2 ).

|-

|56|| Пересечение полуплоскостей: алгоритм за O(n log n).

|-

|57|| Post office problem: постановка. Определение диаграммы Вороного. Алгоритм построения за O(n 2 log n). Вид каждой ячейки диаграммы.

|-

|58|| Связность диаграммы Вороного. Число вершин и рёбер в диаграмме.

|-

|59|| Критерий того, что точка является вершиной диаграммы Вороного. Критерий того, что серединный перпендикуляр к pipj участвует в диаграмме Вороного.

|-

|60|| Описание алгоритма Форчуна, два типа событий. Асимптотика.

|-

|61|| Определение триангуляции. Мотивировка: моделирование ландшафта. Число треугольников и рёбер в триангуляции.

|-

|62|| Определение графа Делоне, его свойство. Критерий того, что три сайта являются вершинами одной грани графа Делоне (б/д). Критерий того, что два сайта соединены ребром в графе Делоне (б/д). Определение триангуляции Делоне.

|-

|63|| Флип ребра. Нелегальное ребро, критерий легальности (б/д). Проверка легальности в терминах определителя (б/д).

|-

|64|| Легальная триангуляция, легализация триангуляции. Критерии триангуляции Делоне (б/д). Максимизация минимального угла в триангуляции Делоне.

|-

|65|| Рандомизированный алгоритм построения триангуляции Делоне: описание, асимптотика (б/д).

|-

|66|| Триангуляция Делоне: процедура legalizeEdge, реализация.

|-

|67|| Триангуляция Делоне: решение задачи локализации.

|-

|68|| Триангуляция Делоне: обработка точек p−2, p−1 (б/д).

|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Сьепанов Илья

Учебные курсы кафедры

2022-12-04T14:17:15Z

Ryabchikov.andrey: /* Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины */

== Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования ==

=== Весенний семестр 2023 года ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Golang-2023 | Разработка на языке Golang]]

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2023s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2023 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2023 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2023 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2023 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===
[[ProgAutom_2023 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2023s|Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2022]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Практикум Python (ПМФ) | Практикум Python (ПМФ) ]]

[[Foundations of programming | Foundations of programming]]

[[Введение в структуры данных | Введение в программирование и алгоритмы (основной поток)]]

||

[[Архитектура комьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Data Structures and Algorithms 2022 | Data Structures and Algorithms 2022]]

[[Спецкурс: алгоритмы на графах (ИВТ) | AlgoGraphs-2022]]

[[Объектно-ориентированное программирование на С++ (ИВТ) | OOP C++]]

[[Data Structures and Algorithms 2022 (advanced) | Алгоритмы и структура данных (продвинутый поток)]]

[[Алгоритмы и структура данных (основной поток) | Алгоритмы и структура данных (основной поток)]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022 осень|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2022 | Java foreign group]]

||

[https://objectoriented.ru/pps-new Проектирование программных систем]

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2022|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2022|Анализ изображений]]

[[Marketing_2022 | Основы интернет-маркетинга]]

[[Алгоритмы биоинформатики осень 2022 | Алгоритмы биоинформатики]]

=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2022-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2022|Web программирование]]

|}

=== Весенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[Visual_2022 | Математические методы визуализации данных]]

[[IMI_2022 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2022 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2022 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2022 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2022 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2022 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2021]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2021|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2021 | Java foreign group]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2021|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2021|Анализ изображений]]
=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2021-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2021|Web программирование]]
|}

=== Весенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2021 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2021 | Программирование на Java]]

[[HOBOD_2021 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2021 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2021 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2021 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2020|Формальные языки и трансляции]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2020|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2020|Промышленное программирование на Java]]

||

||
[[ТПОС_2020|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2020|Анализ изображений]]
||
[[МОБОД_2020|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Весенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Алгоритмы_ИВТ_2020|Алгоритмы и структуры данных (поток ИВТ)]]

||

[[Теория и практика многопоточной синхронизации|Теория и практика многопоточной синхронизации]]

||
||
||

[[Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[Технологии программирования и операционные системы - 2]]

|}

=== Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2019|Формальные языки и трансляции]]

||

[[МВС_2019|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2019|Промышленное программирование на Java]]

[[Методы_оптимизации_2019|Методы оптимизации]]

[[Full-Stack_2019|Full-stack разработка]]

[[Сложность_вычислений_2019|Сложность вычислений]]

[[Мат.статы_2019|Математическая статистика]]

||

||
[[ТПОС_2019|Технологии программирования и операционные системы]]
||
[[МОБОД_2019|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Осенний семестр 2018 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Программирование_базовый_2018|Введение в программирование (базовый поток)]]

[[Программирование_основной_2018|Введение в программирование (основной поток)]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2017|Архитектура компьютеров и операционные системы (ПМИ, набор 2017 года)]]

[[Алгоритмы_базовый_2018|Алгоритмы и структуры данных (базовый поток)]]

[[Алгоритмы_основной_2018|Алгоритмы и структуры данных (основной поток)]]

[[Формалки_2018|Формальные языки и трансляции]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2016|Дополнительные главы Архитектуры компьютеров и операционных систем (ПМИ, набор 2016 года)]]

[[МВС_2018|Параллельные и распределенные вычисления]]

||
[[ППС_2018|Проектирование программных систем]]

[[Машинка_часть_2_2018|Прикладное машинное обучение]]

||
[[Робастные_методы_2018|Робастные методы в статистике]]

[[Теория_решеток_2018|Теория решеток для анализа и разработки данных]]

[[Анализ_изображений_2018|Анализ изображений]]

||
[[МОБОД_2018|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[РДИ_2018|Работа с данными в индустрии]]

|}

=== Адаптационные курсы магистратуры 2018 ===
'''Внимание!''' Эти дисциплины могут выбрать в качестве вариативных дисциплин только те магистранты, которые поступили в магистратуру ФИВТ не из МФТИ, или (по рекомендации научных руководителей) с других факультетов МФТИ.

[[Программирование_магистратура_часть_1_2018|Введение в программирование C++, часть 1 (осень, 9 семестр)]]

[[Программирование_магистратура_часть_2_2018|Введение в программирование C++, часть 2 (весна, 10 семестр)]]

[[Машинка_часть_1_2018|Машинное обучение (весна, 10 семестр)]]

[[ТПОС_2018|Технологии программирования и операционные системы (осень, 11 семестр)]]

== Научно-исследовательская работа ==

=== Примеры тем НИР прошлых лет ===
==== 2016 год ====
# Тестирование распределенных приложений в экосистеме Hadoop.
# Учет внешних данных при построении рекомендаций.
# Новая модель «атомов в соединении» и особенности химических свойств сверхтяжелых элементов.
# Оптимизация размещения объектов в памяти виртуальной машины Java.
# Разработка расширенного интерфейса пользователя к базе пространственных структур РНК.
==== 2017 год ====

TBD

==== 2018 год ====
# Решение задачи нахождения особых точек лица на сделанных при помощи мобильного телефона фотографиях
# Разработка рекомендательной системы для подбора одежды
# Обучение человекоподобного агента в физическом симуляторе
# Исследование задачи трекинга лица для фотографий и видео, сделанных на мобильный телефон
# Классификация триплексов в структурах РНК
# Персонализированные рекомендательные системы в области индустрии моды

==== 2019 год ====
# Анализ стоимостной модели распределённого SQL-запроса в СУБД Tarantool
# Аннотация и анализ третичных мотивов РНК типа A-кластер
# Исследование, разработка и реализация методов автоматической классификации поисковых запросов
# Составление гардеробов на основе примеров наборов одежды на человеке при помощи генеративно-состязательных сетей
# Исследование характеристик потокового подхода к выкачке больших объемов данных
# Сравнение методов трикластеризации в задаче извлечения информации
# Предсказание триплексов рибонуклеотидов методами машинного обучения
# Разработка программного обеспечения для анализа данных функциональной томографии и его применение в энцефалографии

==== 2020 год ====
# Индексирование многомерных данных при помощи кривой Мортона в NoSQL in-memory СУБД
# Построение векторной модели текстов финансовой тематики для решения задачи аннотирования отзывов
# Сообщества и роли в задаче классификации вершин графа
# Анализ третичных взаимодействий в структурах РНК
# Решение задачи быстрого сопоставления изображений в электронной коммерции с использованием методов машинного обучения
# Методы автоматического построения экстрактивной аннотации текста на основе эмбеддингов слов и предложений

==== 2021 год ====
TBD

Введение в структуры данных

2022-12-04T14:14:55Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (первый курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|-

|1|| Пять шагов для решения задачи на динамическое программирование.

|-

|2|| Задача о кузнечике (набор максимальной суммы на массиве). Неоптимальность жадного алгоритма.

|-

|3|| Задача о черепашке (набор максимальной суммы на таблице). Динамика “назад” и “вперёд”.

|-

|4|| Задача о наибольшей общей подпоследовательности.

|-

|5|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n 2 ).

|-

|6|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n log n) с помощью дерева отрезков или дерева Фенвика со сжатием координат.

|-

|7|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n log n) с помощью бинарного поиска.

|-

|8|| Задача о рюкзаке: решения с динамикой по весу или по стоимости, что лучше выбрать. Восстановление ответа.

|-

|9|| Задача о рюкзаке: сверхполиномиальность известных алгоритмов. Неоптимальность жадного алгоритма.

|-

|10|| Бинарное возведение чисел и матриц в степень, асимптотика.

|-

|11|| Подсчёт n-го числа Фибоначчи (по модулю m) за O(log n).

|-

|12|| Подсчёт n-го члена рекурренты an = λan−1+µan−2+1 (по модулю m) за O(log n) для произвольных констант λ и µ.

|-

|13|| Количество путей между двумя вершинами длины ровно k за O(n 3 log k).

|-

|14|| Нахождение A + A2 + . . . + Ak за O(n 3 log k) для матрицы A размера n × n.

|-

|15|| Количество путей между двумя вершинами длины не более k за O(n 3 log k).

|-

|16|| Кодирование подмножеств {0, 1, . . . , n − 1} с помощью масок. Процедура извлечения бита (bit).

|-

|17|| Операции над множествами (масками): объединение, пересечение, разность. Реализация в программе. Проверка, что одна маска является подмножеством другой. Проверка, что число является степенью двойки.

|-

|18|| Задача о самом дешёвом гамильтоновом пути: решение за O(2n · n 2 ).

|-

|19|| Задача о максимальной клике: решения за O(2n · n 2 ), O(2n · n) и O(2n ).

|-

|20|| Подсчёт всех значений b(mask) = max s⊂mask a(s) для данного набор значений a(0), . . . , a(2n − 1) за O(2n · n).

|-

|21|| Задача о максимальной клике: решение за O(2n/2 · n). Опционально: решение за O(2n/2 ).

|-

|22|| Число замощений таблицы n × m доминошками: динамика по прямому профилю.

|-

|23|| Хеш-таблицы: постановка задачи (запросы insert, erase, find), хеш-функции, коллизии. Разрешение коллизий с помощью цепочек.

|-

|24|| Универсальное семейство хеш-функций. Теорема о времени работы, если хеш-функция выбирается из универсального семейства. Пример универсального семейства.

|-

|25|| Совершенное хеширование. Постановка и решение за O(n) предподсчёта в среднем и O(1) на запрос. 26. Хеш-таблицы с открытой адресацией: линейное/квадратичное пробирование, двойное хеширование.

|-

|27|| Определение k-независимого семейства, зависимость асимптотики операций от типа семейства, из которого выбирается хеш-функция и вида пробирования (б/д).

|-

|28|| Фильтр Блума: идея. Оптимальные k и m при фиксированных n и FPR (б/д).

|-

|29|| Определения неориентированного и ориентированного графов, пути, (вершинно) простого пути, рёберно простого пути. Связь вершинной и рёберной простоты. Определение цикла, рёберно простого цикла, (вершинно) простого цикла. Определение достижимости между вершинами, простота пути. Определение связности.

|-

|30|| Отношение сильной связности между вершинами. Компоненты сильной связности. Сильно связный граф.

|-

|31|| Три способа хранения графа в памяти компьютера, их преимущества и недостатки.

|-

|32|| Поиск в глубину: алгоритм dfs на ориентированном графе. Лемма о белых путях.
|33|| Поиск в глубину: множество посещаемых вершин, поиск цикла, достижимого из s, проверка на ацикличность.

|-

|34|| Топологическая сортировка ориентированного ациклического графа: определение и алгоритм поиска (с доказательством корректности). Число путей в ориентированном ациклическом графе.

|-

|35|| Алгоритм Косарайю. Корректность и время работы.

|-

|36|| Конденсация ориентированного графа, ацикличность.

|-

|37|| Постановка и решение задачи 2SAT (применение алгоритма выделения компонент сильной связности).

|-

|38|| Алгоритм dfs на неориентированном графе. Дерево обхода dfs. Классификация рёбер на древесные и обратные. Проверка связности и ацикличности. Компоненты связности.

|-

|39|| Мосты, точки сочленения. Введение функции ret. Критерий того, что ребро является мостом.

|-
|40|| Насчёт ret в неориентированном графе, нахождение мостов.

|-

|41|| Понятие рёберной двусвязности. Отношение эквивалентности.

|-

|42|| Выделение компонент рёберной двусвязности в неориентированном графе. Древесность графа со сжатыми компонентами рёберной двусвязности.

|-

|43|| Нахождение точек сочленения в неориентированном графе.

|-

|44|| Понятие вершинной двусвязности. Отношение эквивалентности (б/д).

|-

|45|| Выделение компонент вершинной двусвязности в неориентированном графе (б/д).

|-

|46||Определение эйлерова цикла. Критерий наличия эйлерова цикла в неориентированном графе.

|-

|47|| Реализация алгоритма поиска эйлерова цикла.

|-

|48|| Определение кратчайшего расстояния в невзвешенном/взвешенном графе.

|-

|49|| Поиск в ширину: алгоритм bfs с доказательством корректности.

|-

|50|| Алгоритм 0-K-bfs.

|-

|51|| Двусторонний bfs.

|-

|52|| Алгоритм Дейкстры. Условия применимости, доказательство корректности. Реализации за O(n 2 ), O(m log n), O(m + n log n).

|-

|53|| Двусторонний алгоритм Дейкстры.

|-

|54|| Алгоритм A∗ : определения функций f, g, h; реализация.

|-

|55|| Вырожденные случае в алгоритме A∗ : h ≡ 0, h(v) = dist(v, t).

|-

|56|| Допустимые и монотонные эвристики в алгоритме A∗ . Примеры монотонных эвристик на разных сетках.

|-

|57|| Формулировка работоспособности (корректность и время работы) алгоритма A∗ в случае монотонной, допустимой или произвольной эвристики. Доказательство для монотонного случая.
|-

|58|| Алгоритм Флойда: поиск попарных кратчайших расстояний в графе без отрицательных циклов. Реализация, асимптотика.

|-

|59|| Восстановление ответа (пути) в алгоритме Флойда.

|-

|60|| Алгоритм Форда—Беллмана: поиск кратчайших расстояний от одной вершины до всех. Реализация, асимптотика (в случае отсутствия отрицательных циклов).

|-

|61|| Алгоритм Форда—Беллмана: нахождение кратчайших расстояний от одной вершины до всех в случае наличия отрицательных циклов.

|-

|62|| Остовный подграф, остовное дерево. Минимальный остов. Лемма о безопасном ребре.

|-

|63|| Алгоритм Прима: доказательство корректности и реализации за O(n 2 ), O(m log n), O(m + n log n).

|-

|64|| Система непересекающихся множеств (СНМ). Виды запросов. Эвристика по рангу, эвристика сжатия путей. Асимптотика ответа на запрос при использовании обеих эвристик (б/д).

|-

|65|| Асимптотика ответа на запрос в СНМ при использовании только эвристики по рангу.

|-

|66|| Алгоритм Крускала: корректность, реализация, асимптотика.

|-

|67|| Алгоритм Борувки: выбор минимального ребра из нескольких, корректность, реализация, асимптотика.

|-

|68|| Определение паросочетания в произвольном графе, двудольного графа, увеличивающего пути.

|-

|69|| Лемма об устройстве неориентированного графа, в котором степени всех вершин не превосходят двух.

|-

|70|| Теорема Бержа.

|-

|71|| Алгоритм Куна. Корректность, реализация, асимптотика.

|-

|72|| Лемма об отсутствии увеличивающих путей из вершины при отсутствии таких путей относительного меньшего паросочетания.

|-

|73|| Определения независимого множества, вершинного покрытия. Связь определений.

|-

|74|| Алгоритм поиска максимального независимого множества и минимального вершинного покрытия в двудольном графе с помощью разбиения на доли L −, L+, R−, R+ (с доказательством). Теорема Кёнига.

|-

|75|| Определения сети, потока, величины потока, остаточной сети. Пример, почему нельзя обойтись без обратных рёбер.

|-

|76|| Определения разреза, величины разреза, величины потока через разрез. Лемма о равенстве величины потока и величины потока через разрез.

|-

|77|| Лемма о связи величины произвольного потока и величины произвольного разреза.

|-

|78|| Теорема Форда—Фалкерсона.

|-

|79|| Алгоритм Форда—Фалкерсона. Корректность, асимптотика. Пример сверхполиномиального (от размера входа) времени работы.

|-

|80|| Алгоритм Эдмондса—Карпа. Корректность.

|-

|81|| Лемма о возрастании dist(s, v) между последовательными итерациями алгоритма Эдмондса— Карпа.

|-

|82|| Лемма о числе насыщений ребра в алгоритме Эдмондса—Карпа. Асимптотика этого алгоритма.

|-

|83|| Задача о разбиении коллектива на две группы с минимизацией суммарного недовольства.

|-

|84|| Алгоритм Эдмондса—Карпа с масштабированием, асимптотика.

|-

|85|| Определение слоистой сети, блокирующего потока. Алгоритм Диница, доказательство корректности.

|-

|86|| Реализация алгоритма Диница. Асимптотика.

|-

|87|| Первая теорема Карзанова о числе итераций алгоритма Диница.

|-

|88|| Быстродействие алгоритма Диница в единичных сетях.

|-

|89|| Алгоритм Хопкрофта—Карпа поиска максимального паросочетания в двудольном графе. Корректность и асимптотика.

|-

|90|| Алгоритм Штор—Вагнера поиска минимального глобального разреза.

|-

|91|| Min cost flow: постановка задачи. Критерий минимальности стоимости потока величины k (б/д). Алгоритм поиска потока величины k минимальной стоимости. Асимптотика.

|-

|92|| Потенциалы Джонсона. Поиск min cost k-flow с помощью алгоритма Дейкстры.

|-

|93|| Определение дерева, его свойства (б/д). Определение центроида в дереве. Алгоритм поиска центроида в дереве. Лемма о количестве центроидов.

|-

|94|| Определение изоморфизма графов. Алгоритм проверки изоморфности двух ориентированных или неориентированных деревьев за O(n log n).

|-

|95|| Задача LCA. Постановка, решение с помощью двоичных подъёмов.

|-

|96|| Задача LCA. Решение с помощью эйлерова обхода.

|-

|97|| Задача LCA. Алгоритм Фарах-Колтона и Бендера.

|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Сьепанов Илья

Введение в структуры данных

2022-12-04T14:13:57Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (первый курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|-

|1|| Пять шагов для решения задачи на динамическое программирование.

|-

|2|| Задача о кузнечике (набор максимальной суммы на массиве). Неоптимальность жадного алгоритма.

|-

|3|| Задача о черепашке (набор максимальной суммы на таблице). Динамика “назад” и “вперёд”.

|-

|4|| Задача о наибольшей общей подпоследовательности.

|-

|5|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n 2 ).

|-

|6|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n log n) с помощью дерева отрезков или дерева Фенвика со сжатием координат.

|-

|7|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n log n) с помощью бинарного поиска.

|-

|8|| Задача о рюкзаке: решения с динамикой по весу или по стоимости, что лучше выбрать. Восстановление ответа.

|-

|9|| Задача о рюкзаке: сверхполиномиальность известных алгоритмов. Неоптимальность жадного алгоритма.

|-

|10|| Бинарное возведение чисел и матриц в степень, асимптотика.

|-

|11|| Подсчёт n-го числа Фибоначчи (по модулю m) за O(log n).

|-

|12|| Подсчёт n-го члена рекурренты an = λan−1+µan−2+1 (по модулю m) за O(log n) для произвольных констант λ и µ.

|-

|13|| Количество путей между двумя вершинами длины ровно k за O(n 3 log k).

|-

|14|| Нахождение A + A2 + . . . + Ak за O(n 3 log k) для матрицы A размера n × n.

|-

|15|| Количество путей между двумя вершинами длины не более k за O(n 3 log k).

|-

|16|| Кодирование подмножеств {0, 1, . . . , n − 1} с помощью масок. Процедура извлечения бита (bit).

|-

|17|| Операции над множествами (масками): объединение, пересечение, разность. Реализация в программе. Проверка, что одна маска является подмножеством другой. Проверка, что число является степенью двойки.

|-

|18|| Задача о самом дешёвом гамильтоновом пути: решение за O(2n · n 2 ).

|-

|19|| Задача о максимальной клике: решения за O(2n · n 2 ), O(2n · n) и O(2n ).

|-

|20|| Подсчёт всех значений b(mask) = max s⊂mask a(s) для данного набор значений a(0), . . . , a(2n − 1) за O(2n · n).

|-

|21|| Задача о максимальной клике: решение за O(2n/2 · n). Опционально: решение за O(2n/2 ).

|-

|22|| Число замощений таблицы n × m доминошками: динамика по прямому профилю.

|-

|23|| Хеш-таблицы: постановка задачи (запросы insert, erase, find), хеш-функции, коллизии. Разрешение коллизий с помощью цепочек.

|-

|24|| Универсальное семейство хеш-функций. Теорема о времени работы, если хеш-функция выбирается из универсального семейства. Пример универсального семейства.

|-

|25|| Совершенное хеширование. Постановка и решение за O(n) предподсчёта в среднем и O(1) на запрос. 26. Хеш-таблицы с открытой адресацией: линейное/квадратичное пробирование, двойное хеширование.

|-

|27|| Определение k-независимого семейства, зависимость асимптотики операций от типа семейства, из которого выбирается хеш-функция и вида пробирования (б/д).

|-

|28|| Фильтр Блума: идея. Оптимальные k и m при фиксированных n и FPR (б/д).

|-

|29|| Определения неориентированного и ориентированного графов, пути, (вершинно) простого пути, рёберно простого пути. Связь вершинной и рёберной простоты. Определение цикла, рёберно простого цикла, (вершинно) простого цикла. Определение достижимости между вершинами, простота пути. Определение связности.

|-

|30|| Отношение сильной связности между вершинами. Компоненты сильной связности. Сильно связный граф.

|-

|31|| Три способа хранения графа в памяти компьютера, их преимущества и недостатки.

|-

|32|| Поиск в глубину: алгоритм dfs на ориентированном графе. Лемма о белых путях.
|33|| Поиск в глубину: множество посещаемых вершин, поиск цикла, достижимого из s, проверка на ацикличность.

|-

|34|| Топологическая сортировка ориентированного ациклического графа: определение и алгоритм поиска (с доказательством корректности). Число путей в ориентированном ациклическом графе.

|-

|35|| Алгоритм Косарайю. Корректность и время работы.

|-

|36|| Конденсация ориентированного графа, ацикличность.

|-

|37|| Постановка и решение задачи 2SAT (применение алгоритма выделения компонент сильной связности).

|-

|38|| Алгоритм dfs на неориентированном графе. Дерево обхода dfs. Классификация рёбер на древесные и обратные. Проверка связности и ацикличности. Компоненты связности.

|-

|39|| Мосты, точки сочленения. Введение функции ret. Критерий того, что ребро является мостом.

|-
|40|| Насчёт ret в неориентированном графе, нахождение мостов.

|-

|41|| Понятие рёберной двусвязности. Отношение эквивалентности.

|-

|42|| Выделение компонент рёберной двусвязности в неориентированном графе. Древесность графа со сжатыми компонентами рёберной двусвязности.

|-

|43|| Нахождение точек сочленения в неориентированном графе.

|-

|44|| Понятие вершинной двусвязности. Отношение эквивалентности (б/д).

|-

|45|| Выделение компонент вершинной двусвязности в неориентированном графе (б/д).

|-

|46||Определение эйлерова цикла. Критерий наличия эйлерова цикла в неориентированном графе.

|-

|47|| Реализация алгоритма поиска эйлерова цикла.

|-

|48|| Определение кратчайшего расстояния в невзвешенном/взвешенном графе.

|-

|49|| Поиск в ширину: алгоритм bfs с доказательством корректности.

|-

|50|| Алгоритм 0-K-bfs.

|-

|51|| Двусторонний bfs.

|-

|52|| Алгоритм Дейкстры. Условия применимости, доказательство корректности. Реализации за O(n 2 ), O(m log n), O(m + n log n).

|-

|53|| Двусторонний алгоритм Дейкстры.

|-

|54|| Алгоритм A∗ : определения функций f, g, h; реализация.

|-

|55|| Вырожденные случае в алгоритме A∗ : h ≡ 0, h(v) = dist(v, t).

|-

|56|| Допустимые и монотонные эвристики в алгоритме A∗ . Примеры монотонных эвристик на разных сетках.

|-

|57|| Формулировка работоспособности (корректность и время работы) алгоритма A∗ в случае монотонной, допустимой или произвольной эвристики. Доказательство для монотонного случая. |-

|58|| Алгоритм Флойда: поиск попарных кратчайших расстояний в графе без отрицательных циклов. Реализация, асимптотика.

|-

|59|| Восстановление ответа (пути) в алгоритме Флойда.

|-

|60|| Алгоритм Форда—Беллмана: поиск кратчайших расстояний от одной вершины до всех. Реализация, асимптотика (в случае отсутствия отрицательных циклов).

|-

|61|| Алгоритм Форда—Беллмана: нахождение кратчайших расстояний от одной вершины до всех в случае наличия отрицательных циклов.

|-

|62|| Остовный подграф, остовное дерево. Минимальный остов. Лемма о безопасном ребре.

|-

|63|| Алгоритм Прима: доказательство корректности и реализации за O(n 2 ), O(m log n), O(m + n log n).

|-

|64|| Система непересекающихся множеств (СНМ). Виды запросов. Эвристика по рангу, эвристика сжатия путей. Асимптотика ответа на запрос при использовании обеих эвристик (б/д).

|-

|65|| Асимптотика ответа на запрос в СНМ при использовании только эвристики по рангу.

|-

|66|| Алгоритм Крускала: корректность, реализация, асимптотика.

|-

|67|| Алгоритм Борувки: выбор минимального ребра из нескольких, корректность, реализация, асимптотика.

|-

|68|| Определение паросочетания в произвольном графе, двудольного графа, увеличивающего пути.

|-

|69|| Лемма об устройстве неориентированного графа, в котором степени всех вершин не превосходят двух.

|-

|70|| Теорема Бержа.

|-

|71|| Алгоритм Куна. Корректность, реализация, асимптотика.

|-

|72|| Лемма об отсутствии увеличивающих путей из вершины при отсутствии таких путей относительного меньшего паросочетания.

|-

|73|| Определения независимого множества, вершинного покрытия. Связь определений.

|-

|74|| Алгоритм поиска максимального независимого множества и минимального вершинного покрытия в двудольном графе с помощью разбиения на доли L −, L+, R−, R+ (с доказательством). Теорема Кёнига.

|-

|75|| Определения сети, потока, величины потока, остаточной сети. Пример, почему нельзя обойтись без обратных рёбер.

|-

|76|| Определения разреза, величины разреза, величины потока через разрез. Лемма о равенстве величины потока и величины потока через разрез.

|-

|77|| Лемма о связи величины произвольного потока и величины произвольного разреза.

|-

|78|| Теорема Форда—Фалкерсона.

|-

|79|| Алгоритм Форда—Фалкерсона. Корректность, асимптотика. Пример сверхполиномиального (от размера входа) времени работы.

|-

|80|| Алгоритм Эдмондса—Карпа. Корректность.

|-

|81|| Лемма о возрастании dist(s, v) между последовательными итерациями алгоритма Эдмондса— Карпа.

|-

|82|| Лемма о числе насыщений ребра в алгоритме Эдмондса—Карпа. Асимптотика этого алгоритма.

|-

|83|| Задача о разбиении коллектива на две группы с минимизацией суммарного недовольства.

|-

|84|| Алгоритм Эдмондса—Карпа с масштабированием, асимптотика.

|-

|85|| Определение слоистой сети, блокирующего потока. Алгоритм Диница, доказательство корректности.

|-

|86|| Реализация алгоритма Диница. Асимптотика.

|-

|87|| Первая теорема Карзанова о числе итераций алгоритма Диница.

|-

|88|| Быстродействие алгоритма Диница в единичных сетях.

|-

|89|| Алгоритм Хопкрофта—Карпа поиска максимального паросочетания в двудольном графе. Корректность и асимптотика.

|-

|90|| Алгоритм Штор—Вагнера поиска минимального глобального разреза.

|-

|91|| Min cost flow: постановка задачи. Критерий минимальности стоимости потока величины k (б/д). Алгоритм поиска потока величины k минимальной стоимости. Асимптотика.

|-

|92|| Потенциалы Джонсона. Поиск min cost k-flow с помощью алгоритма Дейкстры.

|-

|93|| Определение дерева, его свойства (б/д). Определение центроида в дереве. Алгоритм поиска центроида в дереве. Лемма о количестве центроидов.

|-

|94|| Определение изоморфизма графов. Алгоритм проверки изоморфности двух ориентированных или неориентированных деревьев за O(n log n).

|-

|95|| Задача LCA. Постановка, решение с помощью двоичных подъёмов.

|-

|96|| Задача LCA. Решение с помощью эйлерова обхода.

|-

|97|| Задача LCA. Алгоритм Фарах-Колтона и Бендера.

|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Сьепанов Илья

Введение в структуры данных

2022-12-04T14:13:21Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (первый курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|-

|1|| Пять шагов для решения задачи на динамическое программирование.

|-

|2|| Задача о кузнечике (набор максимальной суммы на массиве). Неоптимальность жадного алгоритма.

|-

|3|| Задача о черепашке (набор максимальной суммы на таблице). Динамика “назад” и “вперёд”.

|-

|4|| Задача о наибольшей общей подпоследовательности.

|-

|5|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n 2 ).

|-

|6|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n log n) с помощью дерева отрезков или дерева Фенвика со сжатием координат.

|-

|7|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n log n) с помощью бинарного поиска.

|-

|8|| Задача о рюкзаке: решения с динамикой по весу или по стоимости, что лучше выбрать. Восстановление ответа.

|-

|9|| Задача о рюкзаке: сверхполиномиальность известных алгоритмов. Неоптимальность жадного алгоритма.

|-

|10|| Бинарное возведение чисел и матриц в степень, асимптотика.

|-

|11|| Подсчёт n-го числа Фибоначчи (по модулю m) за O(log n).

|-

|12|| Подсчёт n-го члена рекурренты an = λan−1+µan−2+1 (по модулю m) за O(log n) для произвольных констант λ и µ.

|-

|13|| Количество путей между двумя вершинами длины ровно k за O(n 3 log k).

|-

|14|| Нахождение A + A2 + . . . + Ak за O(n 3 log k) для матрицы A размера n × n.

|-

|15|| Количество путей между двумя вершинами длины не более k за O(n 3 log k).

|-

|16|| Кодирование подмножеств {0, 1, . . . , n − 1} с помощью масок. Процедура извлечения бита (bit).

|-

|17|| Операции над множествами (масками): объединение, пересечение, разность. Реализация в программе. Проверка, что одна маска является подмножеством другой. Проверка, что число является степенью двойки.

|-

|18|| Задача о самом дешёвом гамильтоновом пути: решение за O(2n · n 2 ).

|-

|19|| Задача о максимальной клике: решения за O(2n · n 2 ), O(2n · n) и O(2n ).

|-

|20|| Подсчёт всех значений b(mask) = max s⊂mask a(s) для данного набор значений a(0), . . . , a(2n − 1) за O(2n · n).

|-

|21|| Задача о максимальной клике: решение за O(2n/2 · n). Опционально: решение за O(2n/2 ).

|-

|22|| Число замощений таблицы n × m доминошками: динамика по прямому профилю.

|-

|23|| Хеш-таблицы: постановка задачи (запросы insert, erase, find), хеш-функции, коллизии. Разрешение коллизий с помощью цепочек.

|-

|24|| Универсальное семейство хеш-функций. Теорема о времени работы, если хеш-функция выбирается из универсального семейства. Пример универсального семейства.

|-

|25|| Совершенное хеширование. Постановка и решение за O(n) предподсчёта в среднем и O(1) на запрос. 26. Хеш-таблицы с открытой адресацией: линейное/квадратичное пробирование, двойное хеширование.

|-

|27|| Определение k-независимого семейства, зависимость асимптотики операций от типа семейства, из которого выбирается хеш-функция и вида пробирования (б/д).

|-

|28|| Фильтр Блума: идея. Оптимальные k и m при фиксированных n и FPR (б/д).

|-

|29|| Определения неориентированного и ориентированного графов, пути, (вершинно) простого пути, рёберно простого пути. Связь вершинной и рёберной простоты. Определение цикла, рёберно простого цикла, (вершинно) простого цикла. Определение достижимости между вершинами, простота пути. Определение связности.

|-

|30|| Отношение сильной связности между вершинами. Компоненты сильной связности. Сильно связный граф.

|-

|31|| Три способа хранения графа в памяти компьютера, их преимущества и недостатки.

|-

|32|| Поиск в глубину: алгоритм dfs на ориентированном графе. Лемма о белых путях.
|33|| Поиск в глубину: множество посещаемых вершин, поиск цикла, достижимого из s, проверка на ацикличность.

|-

|34|| Топологическая сортировка ориентированного ациклического графа: определение и алгоритм поиска (с доказательством корректности). Число путей в ориентированном ациклическом графе.

|-

|35|| Алгоритм Косарайю. Корректность и время работы.

|-

|36|| Конденсация ориентированного графа, ацикличность.

|-

|37|| Постановка и решение задачи 2SAT (применение алгоритма выделения компонент сильной |-

связности).

|-

|38|| Алгоритм dfs на неориентированном графе. Дерево обхода dfs. Классификация рёбер на древесные и обратные. Проверка связности и ацикличности. Компоненты связности.

|-

|39|| Мосты, точки сочленения. Введение функции ret. Критерий того, что ребро является мостом. |40|| Насчёт ret в неориентированном графе, нахождение мостов.

|-

|41|| Понятие рёберной двусвязности. Отношение эквивалентности.

|-

|42|| Выделение компонент рёберной двусвязности в неориентированном графе. Древесность графа со сжатыми компонентами рёберной двусвязности.

|-

|43|| Нахождение точек сочленения в неориентированном графе.

|-

|44|| Понятие вершинной двусвязности. Отношение эквивалентности (б/д).

|-

|45|| Выделение компонент вершинной двусвязности в неориентированном графе (б/д).

|-

|46||Определение эйлерова цикла. Критерий наличия эйлерова цикла в неориентированном графе.

|-

|47|| Реализация алгоритма поиска эйлерова цикла.

|-

|48|| Определение кратчайшего расстояния в невзвешенном/взвешенном графе.

|-

|49|| Поиск в ширину: алгоритм bfs с доказательством корректности.

|-

|50|| Алгоритм 0-K-bfs.

|-

|51|| Двусторонний bfs.

|-

|52|| Алгоритм Дейкстры. Условия применимости, доказательство корректности. Реализации за O(n 2 ), O(m log n), O(m + n log n).

|-

|53|| Двусторонний алгоритм Дейкстры.

|-

|54|| Алгоритм A∗ : определения функций f, g, h; реализация.

|-

|55|| Вырожденные случае в алгоритме A∗ : h ≡ 0, h(v) = dist(v, t).

|-

|56|| Допустимые и монотонные эвристики в алгоритме A∗ . Примеры монотонных эвристик на разных сетках.

|-

|57|| Формулировка работоспособности (корректность и время работы) алгоритма A∗ в случае монотонной, допустимой или произвольной эвристики. Доказательство для монотонного случая. |-

|58|| Алгоритм Флойда: поиск попарных кратчайших расстояний в графе без отрицательных циклов. Реализация, асимптотика.

|-

|59|| Восстановление ответа (пути) в алгоритме Флойда.

|-

|60|| Алгоритм Форда—Беллмана: поиск кратчайших расстояний от одной вершины до всех. Реализация, асимптотика (в случае отсутствия отрицательных циклов).

|-

|61|| Алгоритм Форда—Беллмана: нахождение кратчайших расстояний от одной вершины до всех в случае наличия отрицательных циклов.

|-

|62|| Остовный подграф, остовное дерево. Минимальный остов. Лемма о безопасном ребре.

|-

|63|| Алгоритм Прима: доказательство корректности и реализации за O(n 2 ), O(m log n), O(m + n log n).

|-

|64|| Система непересекающихся множеств (СНМ). Виды запросов. Эвристика по рангу, эвристика сжатия путей. Асимптотика ответа на запрос при использовании обеих эвристик (б/д).

|-

|65|| Асимптотика ответа на запрос в СНМ при использовании только эвристики по рангу.

|-

|66|| Алгоритм Крускала: корректность, реализация, асимптотика.

|-

|67|| Алгоритм Борувки: выбор минимального ребра из нескольких, корректность, реализация, асимптотика.

|-

|68|| Определение паросочетания в произвольном графе, двудольного графа, увеличивающего пути.

|-

|69|| Лемма об устройстве неориентированного графа, в котором степени всех вершин не превосходят двух.

|-

|70|| Теорема Бержа.

|-

|71|| Алгоритм Куна. Корректность, реализация, асимптотика.

|-

|72|| Лемма об отсутствии увеличивающих путей из вершины при отсутствии таких путей относительного меньшего паросочетания.

|-

|73|| Определения независимого множества, вершинного покрытия. Связь определений.

|-

|74|| Алгоритм поиска максимального независимого множества и минимального вершинного покрытия в двудольном графе с помощью разбиения на доли L −, L+, R−, R+ (с доказательством). Теорема Кёнига.

|-

|75|| Определения сети, потока, величины потока, остаточной сети. Пример, почему нельзя обойтись без обратных рёбер.

|-

|76|| Определения разреза, величины разреза, величины потока через разрез. Лемма о равенстве величины потока и величины потока через разрез.

|-

|77|| Лемма о связи величины произвольного потока и величины произвольного разреза.

|-

|78|| Теорема Форда—Фалкерсона.

|-

|79|| Алгоритм Форда—Фалкерсона. Корректность, асимптотика. Пример сверхполиномиального (от размера входа) времени работы.

|-

|80|| Алгоритм Эдмондса—Карпа. Корректность.

|-

|81|| Лемма о возрастании dist(s, v) между последовательными итерациями алгоритма Эдмондса— Карпа.

|-

|82|| Лемма о числе насыщений ребра в алгоритме Эдмондса—Карпа. Асимптотика этого алгоритма.

|-

|83|| Задача о разбиении коллектива на две группы с минимизацией суммарного недовольства.

|-

|84|| Алгоритм Эдмондса—Карпа с масштабированием, асимптотика.

|-

|85|| Определение слоистой сети, блокирующего потока. Алгоритм Диница, доказательство корректности.

|-

|86|| Реализация алгоритма Диница. Асимптотика.

|-

|87|| Первая теорема Карзанова о числе итераций алгоритма Диница.

|-

|88|| Быстродействие алгоритма Диница в единичных сетях.

|-

|89|| Алгоритм Хопкрофта—Карпа поиска максимального паросочетания в двудольном графе. Корректность и асимптотика.

|-

|90|| Алгоритм Штор—Вагнера поиска минимального глобального разреза.

|-

|91|| Min cost flow: постановка задачи. Критерий минимальности стоимости потока величины k (б/д). Алгоритм поиска потока величины k минимальной стоимости. Асимптотика.

|-

|92|| Потенциалы Джонсона. Поиск min cost k-flow с помощью алгоритма Дейкстры.

|-

|93|| Определение дерева, его свойства (б/д). Определение центроида в дереве. Алгоритм поиска центроида в дереве. Лемма о количестве центроидов.

|-

|94|| Определение изоморфизма графов. Алгоритм проверки изоморфности двух ориентированных или неориентированных деревьев за O(n log n).

|-

|95|| Задача LCA. Постановка, решение с помощью двоичных подъёмов.

|-

|96|| Задача LCA. Решение с помощью эйлерова обхода.

|-

|97|| Задача LCA. Алгоритм Фарах-Колтона и Бендера.

|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Сьепанов Илья

Введение в структуры данных

2022-12-04T14:12:27Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (первый курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|-

|1|| Пять шагов для решения задачи на динамическое программирование.

|-

|2|| Задача о кузнечике (набор максимальной суммы на массиве). Неоптимальность жадного алгоритма.

|-

|3|| Задача о черепашке (набор максимальной суммы на таблице). Динамика “назад” и “вперёд”.

|-

|4|| Задача о наибольшей общей подпоследовательности.

|-

|5|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n 2 ).

|-

|6|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n log n) с помощью дерева отрезков или дерева Фенвика со сжатием координат.

|-

|7|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n log n) с помощью бинарного поиска.

|-

|8|| Задача о рюкзаке: решения с динамикой по весу или по стоимости, что лучше выбрать. |-

Восстановление ответа.

|-

|9|| Задача о рюкзаке: сверхполиномиальность известных алгоритмов. Неоптимальность жадного |-

алгоритма.

|-

|10|| Бинарное возведение чисел и матриц в степень, асимптотика.

|-

|11|| Подсчёт n-го числа Фибоначчи (по модулю m) за O(log n).

|-

|12|| Подсчёт n-го члена рекурренты an = λan−1+µan−2+1 (по модулю m) за O(log n) для произвольных констант λ и µ.

|-

|13|| Количество путей между двумя вершинами длины ровно k за O(n 3 log k).

|-

|14|| Нахождение A + A2 + . . . + Ak за O(n 3 log k) для матрицы A размера n × n.

|-

|15|| Количество путей между двумя вершинами длины не более k за O(n 3 log k).

|-

|16|| Кодирование подмножеств {0, 1, . . . , n − 1} с помощью масок. Процедура извлечения бита (bit).

|-

|17|| Операции над множествами (масками): объединение, пересечение, разность. Реализация в программе. Проверка, что одна маска является подмножеством другой. Проверка, что число является степенью двойки.

|-

|18|| Задача о самом дешёвом гамильтоновом пути: решение за O(2n · n 2 ).

|-

|19|| Задача о максимальной клике: решения за O(2n · n 2 ), O(2n · n) и O(2n ).

|-

|20|| Подсчёт всех значений b(mask) = max s⊂mask a(s) для данного набор значений a(0), . . . , a(2n − 1) за O(2n · n).

|-

|21|| Задача о максимальной клике: решение за O(2n/2 · n). Опционально: решение за O(2n/2 ).

|-

|22|| Число замощений таблицы n × m доминошками: динамика по прямому профилю.

|-

|23|| Хеш-таблицы: постановка задачи (запросы insert, erase, find), хеш-функции, коллизии. Разрешение коллизий с помощью цепочек.

|-

|24|| Универсальное семейство хеш-функций. Теорема о времени работы, если хеш-функция выбирается из универсального семейства. Пример универсального семейства.

|-

|25|| Совершенное хеширование. Постановка и решение за O(n) предподсчёта в среднем и O(1) на запрос. 26. Хеш-таблицы с открытой адресацией: линейное/квадратичное пробирование, двойное хеширование.

|-

|27|| Определение k-независимого семейства, зависимость асимптотики операций от типа |-

семейства, из которого выбирается хеш-функция и вида пробирования (б/д).

|-

|28|| Фильтр Блума: идея. Оптимальные k и m при фиксированных n и FPR (б/д).

|-

|29|| Определения неориентированного и ориентированного графов, пути, (вершинно) простого пути, рёберно простого пути. Связь вершинной и рёберной простоты. Определение цикла, рёберно простого цикла, (вершинно) простого цикла. Определение достижимости между вершинами, простота пути. Определение связности.

|-

|30|| Отношение сильной связности между вершинами. Компоненты сильной связности. Сильно связный граф.

|-

|31|| Три способа хранения графа в памяти компьютера, их преимущества и недостатки.

|-

|32|| Поиск в глубину: алгоритм dfs на ориентированном графе. Лемма о белых путях.
|33|| Поиск в глубину: множество посещаемых вершин, поиск цикла, достижимого из s, проверка на ацикличность.

|-

|34|| Топологическая сортировка ориентированного ациклического графа: определение и алгоритм поиска (с доказательством корректности). Число путей в ориентированном ациклическом графе.

|-

|35|| Алгоритм Косарайю. Корректность и время работы.

|-

|36|| Конденсация ориентированного графа, ацикличность.

|-

|37|| Постановка и решение задачи 2SAT (применение алгоритма выделения компонент сильной |-

связности).

|-

|38|| Алгоритм dfs на неориентированном графе. Дерево обхода dfs. Классификация рёбер на древесные и обратные. Проверка связности и ацикличности. Компоненты связности.

|-

|39|| Мосты, точки сочленения. Введение функции ret. Критерий того, что ребро является мостом. |40|| Насчёт ret в неориентированном графе, нахождение мостов.

|-

|41|| Понятие рёберной двусвязности. Отношение эквивалентности.

|-

|42|| Выделение компонент рёберной двусвязности в неориентированном графе. Древесность графа со сжатыми компонентами рёберной двусвязности.

|-

|43|| Нахождение точек сочленения в неориентированном графе.

|-

|44|| Понятие вершинной двусвязности. Отношение эквивалентности (б/д).

|-

|45|| Выделение компонент вершинной двусвязности в неориентированном графе (б/д).

|-

|46||Определение эйлерова цикла. Критерий наличия эйлерова цикла в неориентированном графе.

|-

|47|| Реализация алгоритма поиска эйлерова цикла.

|-

|48|| Определение кратчайшего расстояния в невзвешенном/взвешенном графе.

|-

|49|| Поиск в ширину: алгоритм bfs с доказательством корректности.

|-

|50|| Алгоритм 0-K-bfs.

|-

|51|| Двусторонний bfs.

|-

|52|| Алгоритм Дейкстры. Условия применимости, доказательство корректности. Реализации за O(n 2 ), O(m log n), O(m + n log n).

|-

|53|| Двусторонний алгоритм Дейкстры.

|-

|54|| Алгоритм A∗ : определения функций f, g, h; реализация.

|-

|55|| Вырожденные случае в алгоритме A∗ : h ≡ 0, h(v) = dist(v, t).

|-

|56|| Допустимые и монотонные эвристики в алгоритме A∗ . Примеры монотонных эвристик на разных сетках.

|-

|57|| Формулировка работоспособности (корректность и время работы) алгоритма A∗ в случае монотонной, допустимой или произвольной эвристики. Доказательство для монотонного случая. |-

|58|| Алгоритм Флойда: поиск попарных кратчайших расстояний в графе без отрицательных циклов. Реализация, асимптотика.

|-

|59|| Восстановление ответа (пути) в алгоритме Флойда.

|-

|60|| Алгоритм Форда—Беллмана: поиск кратчайших расстояний от одной вершины до всех. Реализация, асимптотика (в случае отсутствия отрицательных циклов).

|-

|61|| Алгоритм Форда—Беллмана: нахождение кратчайших расстояний от одной вершины до всех в случае наличия отрицательных циклов.

|-

|62|| Остовный подграф, остовное дерево. Минимальный остов. Лемма о безопасном ребре.

|-

|63|| Алгоритм Прима: доказательство корректности и реализации за O(n 2 ), O(m log n), O(m + n log n).

|-

|64|| Система непересекающихся множеств (СНМ). Виды запросов. Эвристика по рангу, эвристика сжатия путей. Асимптотика ответа на запрос при использовании обеих эвристик (б/д).

|-

|65|| Асимптотика ответа на запрос в СНМ при использовании только эвристики по рангу.

|-

|66|| Алгоритм Крускала: корректность, реализация, асимптотика.

|-

|67|| Алгоритм Борувки: выбор минимального ребра из нескольких, корректность, реализация, асимптотика.

|-

|68|| Определение паросочетания в произвольном графе, двудольного графа, увеличивающего пути.

|-

|69|| Лемма об устройстве неориентированного графа, в котором степени всех вершин не превосходят двух.

|-

|70|| Теорема Бержа.

|-

|71|| Алгоритм Куна. Корректность, реализация, асимптотика.

|-

|72|| Лемма об отсутствии увеличивающих путей из вершины при отсутствии таких путей относительного меньшего паросочетания.

|-

|73|| Определения независимого множества, вершинного покрытия. Связь определений.

|-

|74|| Алгоритм поиска максимального независимого множества и минимального вершинного покрытия в двудольном графе с помощью разбиения на доли L −, L+, R−, R+ (с доказательством). Теорема Кёнига.

|-

|75|| Определения сети, потока, величины потока, остаточной сети. Пример, почему нельзя обойтись без обратных рёбер.

|-

|76|| Определения разреза, величины разреза, величины потока через разрез. Лемма о равенстве величины потока и величины потока через разрез.

|-

|77|| Лемма о связи величины произвольного потока и величины произвольного разреза.

|-

|78|| Теорема Форда—Фалкерсона.

|-

|79|| Алгоритм Форда—Фалкерсона. Корректность, асимптотика. Пример сверхполиномиального (от размера входа) времени работы.

|-

|80|| Алгоритм Эдмондса—Карпа. Корректность.

|-

|81|| Лемма о возрастании dist(s, v) между последовательными итерациями алгоритма Эдмондса— Карпа.

|-

|82|| Лемма о числе насыщений ребра в алгоритме Эдмондса—Карпа. Асимптотика этого алгоритма.

|-

|83|| Задача о разбиении коллектива на две группы с минимизацией суммарного недовольства.

|-

|84|| Алгоритм Эдмондса—Карпа с масштабированием, асимптотика.

|-

|85|| Определение слоистой сети, блокирующего потока. Алгоритм Диница, доказательство корректности.

|-

|86|| Реализация алгоритма Диница. Асимптотика.

|-

|87|| Первая теорема Карзанова о числе итераций алгоритма Диница.

|-

|88|| Быстродействие алгоритма Диница в единичных сетях.

|-

|89|| Алгоритм Хопкрофта—Карпа поиска максимального паросочетания в двудольном графе. Корректность и асимптотика.

|-

|90|| Алгоритм Штор—Вагнера поиска минимального глобального разреза.

|-

|91|| Min cost flow: постановка задачи. Критерий минимальности стоимости потока величины k (б/д). Алгоритм поиска потока величины k минимальной стоимости. Асимптотика.

|-

|92|| Потенциалы Джонсона. Поиск min cost k-flow с помощью алгоритма Дейкстры.

|-

|93|| Определение дерева, его свойства (б/д). Определение центроида в дереве. Алгоритм поиска центроида в дереве. Лемма о количестве центроидов.

|-

|94|| Определение изоморфизма графов. Алгоритм проверки изоморфности двух ориентированных или неориентированных деревьев за O(n log n).

|-

|95|| Задача LCA. Постановка, решение с помощью двоичных подъёмов.

|-

|96|| Задача LCA. Решение с помощью эйлерова обхода.

|-

|97|| Задача LCA. Алгоритм Фарах-Колтона и Бендера.

|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Сьепанов Илья

Введение в структуры данных

2022-12-04T14:11:48Z

= Общие сведения =
* Семестр: 2 (первый курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|-

|1|| Пять шагов для решения задачи на динамическое программирование.

|-

|2|| Задача о кузнечике (набор максимальной суммы на массиве). Неоптимальность жадного алгоритма.

|-

|3|| Задача о черепашке (набор максимальной суммы на таблице). Динамика “назад” и “вперёд”.

|-

|4|| Задача о наибольшей общей подпоследовательности.

|-

|5|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n 2 ).

|-

|6|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n log n) с помощью дерева отрезков или дерева Фенвика со сжатием координат.

|-

|7|| Задача о наибольшей возрастающей подпоследовательности: решение за O(n log n) с помощью бинарного поиска.

|-

|8|| Задача о рюкзаке: решения с динамикой по весу или по стоимости, что лучше выбрать. |-

Восстановление ответа.

|-

|9|| Задача о рюкзаке: сверхполиномиальность известных алгоритмов. Неоптимальность жадного |-

алгоритма.

|-

|10|| Бинарное возведение чисел и матриц в степень, асимптотика.

|-

|11|| Подсчёт n-го числа Фибоначчи (по модулю m) за O(log n).

|-

|12|| Подсчёт n-го члена рекурренты an = λan−1+µan−2+1 (по модулю m) за O(log n) для произвольных констант λ и µ.

|-

|13|| Количество путей между двумя вершинами длины ровно k за O(n 3 log k).

|-

|14|| Нахождение A + A2 + . . . + Ak за O(n 3 log k) для матрицы A размера n × n.

|-

|15|| Количество путей между двумя вершинами длины не более k за O(n 3 log k).

|-

|16|| Кодирование подмножеств {0, 1, . . . , n − 1} с помощью масок. Процедура извлечения бита (bit).

|-

|17|| Операции над множествами (масками): объединение, пересечение, разность. Реализация в программе. Проверка, что одна маска является подмножеством другой. Проверка, что число является степенью двойки.

|-

|18|| Задача о самом дешёвом гамильтоновом пути: решение за O(2n · n 2 ).

|-

|19|| Задача о максимальной клике: решения за O(2n · n 2 ), O(2n · n) и O(2n ).

|-

|20|| Подсчёт всех значений b(mask) = max s⊂mask a(s) для данного набор значений a(0), . . . , a(2n − 1) за O(2n · n).

|-

|21|| Задача о максимальной клике: решение за O(2n/2 · n). Опционально: решение за O(2n/2 ).

|-

|22|| Число замощений таблицы n × m доминошками: динамика по прямому профилю.

|-

|23|| Хеш-таблицы: постановка задачи (запросы insert, erase, find), хеш-функции, коллизии. Разрешение коллизий с помощью цепочек.

|-

|24|| Универсальное семейство хеш-функций. Теорема о времени работы, если хеш-функция выбирается из универсального семейства. Пример универсального семейства.

|-

|25|| Совершенное хеширование. Постановка и решение за O(n) предподсчёта в среднем и O(1) на запрос. 26. Хеш-таблицы с открытой адресацией: линейное/квадратичное пробирование, двойное хеширование.

|-

|27|| Определение k-независимого семейства, зависимость асимптотики операций от типа |-

семейства, из которого выбирается хеш-функция и вида пробирования (б/д).

|-

|28|| Фильтр Блума: идея. Оптимальные k и m при фиксированных n и FPR (б/д).

|-

|29|| Определения неориентированного и ориентированного графов, пути, (вершинно) простого пути, рёберно простого пути. Связь вершинной и рёберной простоты. Определение цикла, рёберно простого цикла, (вершинно) простого цикла. Определение достижимости между вершинами, простота пути. Определение связности.

|-

|30|| Отношение сильной связности между вершинами. Компоненты сильной связности. Сильно связный граф.

|-

|31|| Три способа хранения графа в памяти компьютера, их преимущества и недостатки.

|-

|32|| Поиск в глубину: алгоритм dfs на ориентированном графе. Лемма о белых путях.
|33|| Поиск в глубину: множество посещаемых вершин, поиск цикла, достижимого из s, проверка на ацикличность.

|-

|34|| Топологическая сортировка ориентированного ациклического графа: определение и алгоритм поиска (с доказательством корректности). Число путей в ориентированном ациклическом графе.

|-

|35|| Алгоритм Косарайю. Корректность и время работы.

|-

|36|| Конденсация ориентированного графа, ацикличность.

|-

|37|| Постановка и решение задачи 2SAT (применение алгоритма выделения компонент сильной |-

связности).

|-

|38|| Алгоритм dfs на неориентированном графе. Дерево обхода dfs. Классификация рёбер на древесные и обратные. Проверка связности и ацикличности. Компоненты связности.

|-

|39|| Мосты, точки сочленения. Введение функции ret. Критерий того, что ребро является мостом. |40|| Насчёт ret в неориентированном графе, нахождение мостов.

|-

|41|| Понятие рёберной двусвязности. Отношение эквивалентности.

|-

|42|| Выделение компонент рёберной двусвязности в неориентированном графе. Древесность графа со сжатыми компонентами рёберной двусвязности.

|-

|43|| Нахождение точек сочленения в неориентированном графе.

|-

|44|| Понятие вершинной двусвязности. Отношение эквивалентности (б/д).

|-

|45|| Выделение компонент вершинной двусвязности в неориентированном графе (б/д).

|-

|46||Определение эйлерова цикла. Критерий наличия эйлерова цикла в неориентированном графе.

|-

|47|| Реализация алгоритма поиска эйлерова цикла.

|-

|48|| Определение кратчайшего расстояния в невзвешенном/взвешенном графе.

|-

|49|| Поиск в ширину: алгоритм bfs с доказательством корректности.

|-

|50|| Алгоритм 0-K-bfs.

|-

|51|| Двусторонний bfs.

|-

|52|| Алгоритм Дейкстры. Условия применимости, доказательство корректности. Реализации за O(n 2 ), O(m log n), O(m + n log n).

|-

|53|| Двусторонний алгоритм Дейкстры.

|-

|54|| Алгоритм A∗ : определения функций f, g, h; реализация.

|-

|55|| Вырожденные случае в алгоритме A∗ : h ≡ 0, h(v) = dist(v, t).

|-

|56|| Допустимые и монотонные эвристики в алгоритме A∗ . Примеры монотонных эвристик на разных сетках.

|-

|57|| Формулировка работоспособности (корректность и время работы) алгоритма A∗ в случае монотонной, допустимой или произвольной эвристики. Доказательство для монотонного случая. |-

|58|| Алгоритм Флойда: поиск попарных кратчайших расстояний в графе без отрицательных циклов. Реализация, асимптотика.

|-

|59|| Восстановление ответа (пути) в алгоритме Флойда.

|-

|60|| Алгоритм Форда—Беллмана: поиск кратчайших расстояний от одной вершины до всех. Реализация, асимптотика (в случае отсутствия отрицательных циклов).

|-

|61| Алгоритм Форда—Беллмана: нахождение кратчайших расстояний от одной вершины до всех в случае наличия отрицательных циклов.

|-

|62|| Остовный подграф, остовное дерево. Минимальный остов. Лемма о безопасном ребре.

|-

|63|| Алгоритм Прима: доказательство корректности и реализации за O(n 2 ), O(m log n), O(m + n log n).

|-

|64|| Система непересекающихся множеств (СНМ). Виды запросов. Эвристика по рангу, эвристика сжатия путей. Асимптотика ответа на запрос при использовании обеих эвристик (б/д).

|-

|65|| Асимптотика ответа на запрос в СНМ при использовании только эвристики по рангу.

|-

|66|| Алгоритм Крускала: корректность, реализация, асимптотика.

|-

|67|| Алгоритм Борувки: выбор минимального ребра из нескольких, корректность, реализация, асимптотика.

|-

|68|| Определение паросочетания в произвольном графе, двудольного графа, увеличивающего пути.

|-

|69|| Лемма об устройстве неориентированного графа, в котором степени всех вершин не превосходят двух.

|-

|70|| Теорема Бержа.

|-

|71|| Алгоритм Куна. Корректность, реализация, асимптотика.

|-

|72|| Лемма об отсутствии увеличивающих путей из вершины при отсутствии таких путей относительного меньшего паросочетания.

|-

|73|| Определения независимого множества, вершинного покрытия. Связь определений.

|-

|74|| Алгоритм поиска максимального независимого множества и минимального вершинного покрытия в двудольном графе с помощью разбиения на доли L −, L+, R−, R+ (с доказательством). Теорема Кёнига.

|-

|75|| Определения сети, потока, величины потока, остаточной сети. Пример, почему нельзя обойтись без обратных рёбер.

|-

|76|| Определения разреза, величины разреза, величины потока через разрез. Лемма о равенстве величины потока и величины потока через разрез.

|-

|77|| Лемма о связи величины произвольного потока и величины произвольного разреза.

|-

|78|| Теорема Форда—Фалкерсона.

|-

|79|| Алгоритм Форда—Фалкерсона. Корректность, асимптотика. Пример сверхполиномиального (от размера входа) времени работы.

|-

|80|| Алгоритм Эдмондса—Карпа. Корректность.

|-

|81|| Лемма о возрастании dist(s, v) между последовательными итерациями алгоритма Эдмондса— Карпа.

|-

|82|| Лемма о числе насыщений ребра в алгоритме Эдмондса—Карпа. Асимптотика этого алгоритма.

|-

|83|| Задача о разбиении коллектива на две группы с минимизацией суммарного недовольства.

|-

|84|| Алгоритм Эдмондса—Карпа с масштабированием, асимптотика.

|-

|85|| Определение слоистой сети, блокирующего потока. Алгоритм Диница, доказательство корректности.

|-

|86|| Реализация алгоритма Диница. Асимптотика.

|-

|87|| Первая теорема Карзанова о числе итераций алгоритма Диница.

|-

|88|| Быстродействие алгоритма Диница в единичных сетях.

|-

|89|| Алгоритм Хопкрофта—Карпа поиска максимального паросочетания в двудольном графе. Корректность и асимптотика.

|-

|90|| Алгоритм Штор—Вагнера поиска минимального глобального разреза.

|-

|91|| Min cost flow: постановка задачи. Критерий минимальности стоимости потока величины k (б/д). Алгоритм поиска потока величины k минимальной стоимости. Асимптотика.

|-

|92|| Потенциалы Джонсона. Поиск min cost k-flow с помощью алгоритма Дейкстры.

|-

|93|| Определение дерева, его свойства (б/д). Определение центроида в дереве. Алгоритм поиска центроида в дереве. Лемма о количестве центроидов.

|-

|94|| Определение изоморфизма графов. Алгоритм проверки изоморфности двух ориентированных или неориентированных деревьев за O(n log n).

|-

|95|| Задача LCA. Постановка, решение с помощью двоичных подъёмов.

|-

|96|| Задача LCA. Решение с помощью эйлерова обхода.

|-

|97|| Задача LCA. Алгоритм Фарах-Колтона и Бендера.

|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Сьепанов Илья

Учебные курсы кафедры

2022-12-04T14:11:16Z

Ryabchikov.andrey: /* Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины */

== Учебные курсы кафедры Алгоритмов и технологий программирования ==

=== Весенний семестр 2023 года ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Golang-2023 | Разработка на языке Golang]]

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2023s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2023 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2023 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2023 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2023 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===
[[ProgAutom_2023 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2023s|Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2022]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Практикум Python (ПМФ) | Практикум Python (ПМФ) ]]

[[Foundations of programming | Foundations of programming]]

[[Введение в структуры данных | Введение в программирование и алгоритмы (основной поток)]]

||

[[Архитектура комьютеров и операционные системы | CAOS-2022]]

[[Data Structures and Algorithms 2022 | Data Structures and Algorithms 2022]]

[[Спецкурс: алгоритмы на графах (ИВТ) | AlgoGraphs-2022]]

[[Объектно-ориентированное программирование на С++ (ИВТ) | OOP C++]]

[[Data Structures and Algorithms 2022 (advanced) | Алгоритмы и структура данных (продвинутый поток)]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022 осень|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2022 | Java foreign group]]

||

[https://objectoriented.ru/pps-new Проектирование программных систем]

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2022|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2022|Анализ изображений]]

[[Marketing_2022 | Основы интернет-маркетинга]]

[[Алгоритмы биоинформатики осень 2022 | Алгоритмы биоинформатики]]

=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2022-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2022|Web программирование]]

|}

=== Весенний семестр 2022 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2022s|Параллельные и распределенные вычисления]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[Visual_2022 | Математические методы визуализации данных]]

[[IMI_2022 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2022 | Технологии разработки на языке Java]]

[[HOBOD_2022 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2022 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2022 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2022 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы 2021]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2021|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2021|Промышленное программирование на Java]]

[[Java_foreigners_2021 | Java foreign group]]

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[ТПОС_2021|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2021|Анализ изображений]]
=== Кафедральные курсы ===
[[НИС_2021-2|Научный семинар]]

[[PythonAnalysis_2021|Применение Python в статистическом анализе данных]]

||
[[МОБОД_2021|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[Web-2021|Web программирование]]
|}

=== Весенний семестр 2021 года - основные дисциплины ===

[[Про индивидуальные планы]]

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

||

||

||

||

=== Факультетские курсы ===
[[IMI_2021 | История и методология информатики и вычислительной техники]]

[[Java_mag_2021 | Программирование на Java]]

[[HOBOD_2021 | Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[NLP_2021 | Автоматическая обработка естественного языка]]

=== Кафедральные курсы ===

[[ProgAutom_2021 | Автоматизация программирования]]

[[НИС_2021 | Научный семинар]]

|}

=== Осенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2020|Формальные языки и трансляции]]

||

[[Параллельные_и_распределенные_вычисления_2020|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2020|Промышленное программирование на Java]]

||

||
[[ТПОС_2020|Технологии программирования и операционные системы]]

[[cv_2020|Анализ изображений]]
||
[[МОБОД_2020|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Весенний семестр 2020 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс
|-
|

[[Алгоритмы_ИВТ_2020|Алгоритмы и структуры данных (поток ИВТ)]]

||

[[Теория и практика многопоточной синхронизации|Теория и практика многопоточной синхронизации]]

||
||
||

[[Хранение и обработка больших объемов данных]]

[[Технологии программирования и операционные системы - 2]]

|}

=== Осенний семестр 2019 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

||

[[Формалки_2019|Формальные языки и трансляции]]

||

[[МВС_2019|Параллельные и распределенные вычисления]]

[[Java_2019|Промышленное программирование на Java]]

[[Методы_оптимизации_2019|Методы оптимизации]]

[[Full-Stack_2019|Full-stack разработка]]

[[Сложность_вычислений_2019|Сложность вычислений]]

[[Мат.статы_2019|Математическая статистика]]

||

||
[[ТПОС_2019|Технологии программирования и операционные системы]]
||
[[МОБОД_2019|Машинное обучение на больших объемах данных]]

|}

=== Осенний семестр 2018 года - основные дисциплины ===

{| class="wikitable"
|-
! 1 курс !! 2 курс !! 3 курс !! 4 курс !! 5 курс !! 6 курс
|-
|

[[Программирование_базовый_2018|Введение в программирование (базовый поток)]]

[[Программирование_основной_2018|Введение в программирование (основной поток)]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2017|Архитектура компьютеров и операционные системы (ПМИ, набор 2017 года)]]

[[Алгоритмы_базовый_2018|Алгоритмы и структуры данных (базовый поток)]]

[[Алгоритмы_основной_2018|Алгоритмы и структуры данных (основной поток)]]

[[Формалки_2018|Формальные языки и трансляции]]

||
[[АКОС_ПМИ_набор_2016|Дополнительные главы Архитектуры компьютеров и операционных систем (ПМИ, набор 2016 года)]]

[[МВС_2018|Параллельные и распределенные вычисления]]

||
[[ППС_2018|Проектирование программных систем]]

[[Машинка_часть_2_2018|Прикладное машинное обучение]]

||
[[Робастные_методы_2018|Робастные методы в статистике]]

[[Теория_решеток_2018|Теория решеток для анализа и разработки данных]]

[[Анализ_изображений_2018|Анализ изображений]]

||
[[МОБОД_2018|Машинное обучение на больших объемах данных]]

[[РДИ_2018|Работа с данными в индустрии]]

|}

=== Адаптационные курсы магистратуры 2018 ===
'''Внимание!''' Эти дисциплины могут выбрать в качестве вариативных дисциплин только те магистранты, которые поступили в магистратуру ФИВТ не из МФТИ, или (по рекомендации научных руководителей) с других факультетов МФТИ.

[[Программирование_магистратура_часть_1_2018|Введение в программирование C++, часть 1 (осень, 9 семестр)]]

[[Программирование_магистратура_часть_2_2018|Введение в программирование C++, часть 2 (весна, 10 семестр)]]

[[Машинка_часть_1_2018|Машинное обучение (весна, 10 семестр)]]

[[ТПОС_2018|Технологии программирования и операционные системы (осень, 11 семестр)]]

== Научно-исследовательская работа ==

=== Примеры тем НИР прошлых лет ===
==== 2016 год ====
# Тестирование распределенных приложений в экосистеме Hadoop.
# Учет внешних данных при построении рекомендаций.
# Новая модель «атомов в соединении» и особенности химических свойств сверхтяжелых элементов.
# Оптимизация размещения объектов в памяти виртуальной машины Java.
# Разработка расширенного интерфейса пользователя к базе пространственных структур РНК.
==== 2017 год ====

TBD

==== 2018 год ====
# Решение задачи нахождения особых точек лица на сделанных при помощи мобильного телефона фотографиях
# Разработка рекомендательной системы для подбора одежды
# Обучение человекоподобного агента в физическом симуляторе
# Исследование задачи трекинга лица для фотографий и видео, сделанных на мобильный телефон
# Классификация триплексов в структурах РНК
# Персонализированные рекомендательные системы в области индустрии моды

==== 2019 год ====
# Анализ стоимостной модели распределённого SQL-запроса в СУБД Tarantool
# Аннотация и анализ третичных мотивов РНК типа A-кластер
# Исследование, разработка и реализация методов автоматической классификации поисковых запросов
# Составление гардеробов на основе примеров наборов одежды на человеке при помощи генеративно-состязательных сетей
# Исследование характеристик потокового подхода к выкачке больших объемов данных
# Сравнение методов трикластеризации в задаче извлечения информации
# Предсказание триплексов рибонуклеотидов методами машинного обучения
# Разработка программного обеспечения для анализа данных функциональной томографии и его применение в энцефалографии

==== 2020 год ====
# Индексирование многомерных данных при помощи кривой Мортона в NoSQL in-memory СУБД
# Построение векторной модели текстов финансовой тематики для решения задачи аннотирования отзывов
# Сообщества и роли в задаче классификации вершин графа
# Анализ третичных взаимодействий в структурах РНК
# Решение задачи быстрого сопоставления изображений в электронной коммерции с использованием методов машинного обучения
# Методы автоматического построения экстрактивной аннотации текста на основе эмбеддингов слов и предложений

==== 2021 год ====
TBD

Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток)

2022-12-04T13:58:25Z

Ryabchikov.andrey: /* Важные ссылки */

= Общие сведения =
* Семестр: 3 (второй курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''Регистрация на курс''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Материалы курсa''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''Чат курса'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|1|| Асимптотические обозначения: O, Ω, Θ. Независимость от стартового индекса.

|-

|2|| Сумма на отрезке в статическом массиве: префиксные суммы.

|-

|3|| Проверка вхождения числа в отсортированный массив: бинарный поиск.

|-

|4|| Структура данных стек: реализация на указателях, использование std::stack.

|-

|5|| Поиск ближайшего меньшего/большего слева/справа в статическом массиве.

|-

|6|| Поддержка минимума в стеке.

|-

|7|| Реализация очереди на двух стеках.

|-

|8|| Поддержка минимума в очереди.

|-

|9|| Проверка правильности скобочной последовательности с несколькими типами скобок.

|-

|10|| Доказательство формулы: log(n!) = Θ(n log n).

|-

|11|| Нижняя оценка на число сравнений в сортировке сравнениями.

|-

|12|| Сортировка слиянием (Merge Sort).

|-

|13|| Поиск числа инверсий в массиве.

|-

|14|| Нерекурсивная реализация сортировки слиянием.

|-

|15|| Быстрая сортировка (Quick Sort). Асимптотика — б/д.

|-

|16|| Поиск k-й порядковой статистики с выбором случайного пивота (Quick Select). Асимптотика — б/д.
|-

|-

|17|| Детерминированный алгоритм поиска k-й порядковой статистики за O(n), где n — длина массива.

|-

|18|| Детерминированный алгоритм быстрой сортировки за O(n log n), где n — длина массива.

|-

|19|| Стабильная сортировка подсчётом. Сортировка пар чисел.

|-

|20|| Цифровая сортировка (LSD).

|-

|21|| Двоичная куча: определение и представление в массиве. Требование кучи.

|-

|22|| Операции siftUp и siftDown с доказательством корректности.

|-

|23|| Выражение insert, getMin, extractMin и decreaseKey через siftUp и siftDown.

|-

|24|| Построение кучи (heapify) за линейное время (сходимостью ряда можно пользоваться б/д).

|-

|25|| Сортировка кучей с привлечением O(1) дополнительной памяти (Heap Sort). Несуществование кучи (основанной на сравнениях), обрабатывающей insert и extractMin за O(1).

|-

|26|| Технические сложности и их преодоление для операции decreaseKey в куче.

|-

|27|| Удаление из кучи по значению.

|-

|28|| Удаление из кучи по указателю.

|-

|29|| Биномиальное дерево, биномиальная куча: определение.

|-

|30|| Операции merge, insert, getMin, extractMin и decreaseKey в биномиальной куче.

|-

|31|| Амортизационный анализ, учётное время работы: определение.

|-

|32|| Метод монеток (бухгалтерский учёт).

|-

|33|| Структура данных вектор, реализация на массиве и оценка асимптотики методом монеток.

|-

|34|| Метод потенциалов.

|-

|35|| Вставка в биномиальной куче в отсутствие других операций, применение метода потенциалов.

|-

|36|| Sparse Table: модельная задача, построение за O(n log n), ответ на запрос за O(1).

|-

|37|| Дерево отрезков: модельная задача. Обработка запросов с доказательством времени работы.

|-

|38|| Дерево отрезков: двоичный спуск, поиск k-го нуля на отрезке массива за O(log n).

|-

|39|| Дерево отрезков, отложенные операции: присвоение константы на отрезке, операция push.

|-

|40|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: Fractional Cascading.

|-

|41|| Персистентный массив.

|-

|42|| Персистентное дерево отрезков.

|-

|43|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: решение с персистентным деревом отрезков.

|-

|44|| Динамическое дерево отрезков.

|-

|45|| Онлайн vs. оффлайн: сжатие координат.

|-

|46|| Онлайн vs. оффлайн: дерево поиска оффлайн.

|-

|47|| Онлайн vs. оффлайн: количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке.

|-

|48|| Дерево Фенвика: классическая задача, операции update и getSum.

|-

|49|| Обобщение дерева Фенвика на б´oльшие размерности. Изменение асимптотики.

|-

|50|| Обратное дерево Фенвика: максимум на отрезке и изменение (увеличение) в точке (update — без реализации).

|-

|51|| Дерево Фенвика деревьев Фенвика.

|-

|52|| Дерево поиска: определения и операции (без реализации) find, insert, erase, а также опциональные merge и split.

|-

|53|| Наивное дерево поиска, обработка операций.

|-

|54|| AVL-дерево: определение.

|-

|55|| Оценка глубины AVL-дерева на n вершинах.

|-

|56|| Устранение дисбаланса в AVL-дереве для случая ∆(a) = −2.

|-

|57|| AVL-дерево: реализация операций insert и erase.

|-

|58|| Splay-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|59|| Splay-дерево: операции zig, zig-zig и zig-zag, операция splay.

|-

|60|| Амортизированное время работы операции splay с помощью метода потенциалов.

|-

|61|| Splay-дерево: реализация insert, erase и find, связь с операцией splay, оценка времени работы.

|-

|62|| B-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|63|| Оценка глубины B-дерева на n ключах при фиксированном параметре t.

|-

|64|| Реализация операции insert в B-дереве.

|-

|65|| Реализация операции erase в B-дереве.

|-

|66|| Декартово дерево: определение и теорема о глубине (б/д).

|-

|67|| Реализация операций merge и split в декартовом дереве.

|-

|68|| Выражение insert и erase в декартовом дереве через merge и split.

|-

|69|| Декартово дерево по неявному ключу: в массиве вставить, удалить элемент, узнать сумму на отрезке.

|-

|70|| Красно-чёрное дерево: определение.

|-

|71|| Оценка глубины красно-чёрного дерева на n ключах.

|-

|72|| Реализация операции insert в красно-чёрном дереве.

|-

|73|| Реализация операции erase в красно-чёрном дереве.

|-

|74|| Сравнительный анализ различных реализаций дерева поиска: наивное, AVL-, splay-, B-, декартово и красно-чёрное дерево.
|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Рухович Филипп
** Белый Антон

Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток)

2022-12-04T13:58:00Z

Ryabchikov.andrey: /* Важные ссылки */

= Общие сведения =
* Семестр: 3 (второй курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''[Регистрация на курс]''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''[Материалы курсa]''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''[Чат курса]'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|1|| Асимптотические обозначения: O, Ω, Θ. Независимость от стартового индекса.

|-

|2|| Сумма на отрезке в статическом массиве: префиксные суммы.

|-

|3|| Проверка вхождения числа в отсортированный массив: бинарный поиск.

|-

|4|| Структура данных стек: реализация на указателях, использование std::stack.

|-

|5|| Поиск ближайшего меньшего/большего слева/справа в статическом массиве.

|-

|6|| Поддержка минимума в стеке.

|-

|7|| Реализация очереди на двух стеках.

|-

|8|| Поддержка минимума в очереди.

|-

|9|| Проверка правильности скобочной последовательности с несколькими типами скобок.

|-

|10|| Доказательство формулы: log(n!) = Θ(n log n).

|-

|11|| Нижняя оценка на число сравнений в сортировке сравнениями.

|-

|12|| Сортировка слиянием (Merge Sort).

|-

|13|| Поиск числа инверсий в массиве.

|-

|14|| Нерекурсивная реализация сортировки слиянием.

|-

|15|| Быстрая сортировка (Quick Sort). Асимптотика — б/д.

|-

|16|| Поиск k-й порядковой статистики с выбором случайного пивота (Quick Select). Асимптотика — б/д.
|-

|-

|17|| Детерминированный алгоритм поиска k-й порядковой статистики за O(n), где n — длина массива.

|-

|18|| Детерминированный алгоритм быстрой сортировки за O(n log n), где n — длина массива.

|-

|19|| Стабильная сортировка подсчётом. Сортировка пар чисел.

|-

|20|| Цифровая сортировка (LSD).

|-

|21|| Двоичная куча: определение и представление в массиве. Требование кучи.

|-

|22|| Операции siftUp и siftDown с доказательством корректности.

|-

|23|| Выражение insert, getMin, extractMin и decreaseKey через siftUp и siftDown.

|-

|24|| Построение кучи (heapify) за линейное время (сходимостью ряда можно пользоваться б/д).

|-

|25|| Сортировка кучей с привлечением O(1) дополнительной памяти (Heap Sort). Несуществование кучи (основанной на сравнениях), обрабатывающей insert и extractMin за O(1).

|-

|26|| Технические сложности и их преодоление для операции decreaseKey в куче.

|-

|27|| Удаление из кучи по значению.

|-

|28|| Удаление из кучи по указателю.

|-

|29|| Биномиальное дерево, биномиальная куча: определение.

|-

|30|| Операции merge, insert, getMin, extractMin и decreaseKey в биномиальной куче.

|-

|31|| Амортизационный анализ, учётное время работы: определение.

|-

|32|| Метод монеток (бухгалтерский учёт).

|-

|33|| Структура данных вектор, реализация на массиве и оценка асимптотики методом монеток.

|-

|34|| Метод потенциалов.

|-

|35|| Вставка в биномиальной куче в отсутствие других операций, применение метода потенциалов.

|-

|36|| Sparse Table: модельная задача, построение за O(n log n), ответ на запрос за O(1).

|-

|37|| Дерево отрезков: модельная задача. Обработка запросов с доказательством времени работы.

|-

|38|| Дерево отрезков: двоичный спуск, поиск k-го нуля на отрезке массива за O(log n).

|-

|39|| Дерево отрезков, отложенные операции: присвоение константы на отрезке, операция push.

|-

|40|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: Fractional Cascading.

|-

|41|| Персистентный массив.

|-

|42|| Персистентное дерево отрезков.

|-

|43|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: решение с персистентным деревом отрезков.

|-

|44|| Динамическое дерево отрезков.

|-

|45|| Онлайн vs. оффлайн: сжатие координат.

|-

|46|| Онлайн vs. оффлайн: дерево поиска оффлайн.

|-

|47|| Онлайн vs. оффлайн: количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке.

|-

|48|| Дерево Фенвика: классическая задача, операции update и getSum.

|-

|49|| Обобщение дерева Фенвика на б´oльшие размерности. Изменение асимптотики.

|-

|50|| Обратное дерево Фенвика: максимум на отрезке и изменение (увеличение) в точке (update — без реализации).

|-

|51|| Дерево Фенвика деревьев Фенвика.

|-

|52|| Дерево поиска: определения и операции (без реализации) find, insert, erase, а также опциональные merge и split.

|-

|53|| Наивное дерево поиска, обработка операций.

|-

|54|| AVL-дерево: определение.

|-

|55|| Оценка глубины AVL-дерева на n вершинах.

|-

|56|| Устранение дисбаланса в AVL-дереве для случая ∆(a) = −2.

|-

|57|| AVL-дерево: реализация операций insert и erase.

|-

|58|| Splay-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|59|| Splay-дерево: операции zig, zig-zig и zig-zag, операция splay.

|-

|60|| Амортизированное время работы операции splay с помощью метода потенциалов.

|-

|61|| Splay-дерево: реализация insert, erase и find, связь с операцией splay, оценка времени работы.

|-

|62|| B-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|63|| Оценка глубины B-дерева на n ключах при фиксированном параметре t.

|-

|64|| Реализация операции insert в B-дереве.

|-

|65|| Реализация операции erase в B-дереве.

|-

|66|| Декартово дерево: определение и теорема о глубине (б/д).

|-

|67|| Реализация операций merge и split в декартовом дереве.

|-

|68|| Выражение insert и erase в декартовом дереве через merge и split.

|-

|69|| Декартово дерево по неявному ключу: в массиве вставить, удалить элемент, узнать сумму на отрезке.

|-

|70|| Красно-чёрное дерево: определение.

|-

|71|| Оценка глубины красно-чёрного дерева на n ключах.

|-

|72|| Реализация операции insert в красно-чёрном дереве.

|-

|73|| Реализация операции erase в красно-чёрном дереве.

|-

|74|| Сравнительный анализ различных реализаций дерева поиска: наивное, AVL-, splay-, B-, декартово и красно-чёрное дерево.
|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Рухович Филипп
** Белый Антон

Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток)

2022-12-04T13:56:52Z

Ryabchikov.andrey: /* Важные ссылки */

= Общие сведения =
* Семестр: 3 (второй курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''[#/ Регистрация на курс]''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''[# Материалы курсa]''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''[#]'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|1|| Асимптотические обозначения: O, Ω, Θ. Независимость от стартового индекса.

|-

|2|| Сумма на отрезке в статическом массиве: префиксные суммы.

|-

|3|| Проверка вхождения числа в отсортированный массив: бинарный поиск.

|-

|4|| Структура данных стек: реализация на указателях, использование std::stack.

|-

|5|| Поиск ближайшего меньшего/большего слева/справа в статическом массиве.

|-

|6|| Поддержка минимума в стеке.

|-

|7|| Реализация очереди на двух стеках.

|-

|8|| Поддержка минимума в очереди.

|-

|9|| Проверка правильности скобочной последовательности с несколькими типами скобок.

|-

|10|| Доказательство формулы: log(n!) = Θ(n log n).

|-

|11|| Нижняя оценка на число сравнений в сортировке сравнениями.

|-

|12|| Сортировка слиянием (Merge Sort).

|-

|13|| Поиск числа инверсий в массиве.

|-

|14|| Нерекурсивная реализация сортировки слиянием.

|-

|15|| Быстрая сортировка (Quick Sort). Асимптотика — б/д.

|-

|16|| Поиск k-й порядковой статистики с выбором случайного пивота (Quick Select). Асимптотика — б/д.
|-

|-

|17|| Детерминированный алгоритм поиска k-й порядковой статистики за O(n), где n — длина массива.

|-

|18|| Детерминированный алгоритм быстрой сортировки за O(n log n), где n — длина массива.

|-

|19|| Стабильная сортировка подсчётом. Сортировка пар чисел.

|-

|20|| Цифровая сортировка (LSD).

|-

|21|| Двоичная куча: определение и представление в массиве. Требование кучи.

|-

|22|| Операции siftUp и siftDown с доказательством корректности.

|-

|23|| Выражение insert, getMin, extractMin и decreaseKey через siftUp и siftDown.

|-

|24|| Построение кучи (heapify) за линейное время (сходимостью ряда можно пользоваться б/д).

|-

|25|| Сортировка кучей с привлечением O(1) дополнительной памяти (Heap Sort). Несуществование кучи (основанной на сравнениях), обрабатывающей insert и extractMin за O(1).

|-

|26|| Технические сложности и их преодоление для операции decreaseKey в куче.

|-

|27|| Удаление из кучи по значению.

|-

|28|| Удаление из кучи по указателю.

|-

|29|| Биномиальное дерево, биномиальная куча: определение.

|-

|30|| Операции merge, insert, getMin, extractMin и decreaseKey в биномиальной куче.

|-

|31|| Амортизационный анализ, учётное время работы: определение.

|-

|32|| Метод монеток (бухгалтерский учёт).

|-

|33|| Структура данных вектор, реализация на массиве и оценка асимптотики методом монеток.

|-

|34|| Метод потенциалов.

|-

|35|| Вставка в биномиальной куче в отсутствие других операций, применение метода потенциалов.

|-

|36|| Sparse Table: модельная задача, построение за O(n log n), ответ на запрос за O(1).

|-

|37|| Дерево отрезков: модельная задача. Обработка запросов с доказательством времени работы.

|-

|38|| Дерево отрезков: двоичный спуск, поиск k-го нуля на отрезке массива за O(log n).

|-

|39|| Дерево отрезков, отложенные операции: присвоение константы на отрезке, операция push.

|-

|40|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: Fractional Cascading.

|-

|41|| Персистентный массив.

|-

|42|| Персистентное дерево отрезков.

|-

|43|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: решение с персистентным деревом отрезков.

|-

|44|| Динамическое дерево отрезков.

|-

|45|| Онлайн vs. оффлайн: сжатие координат.

|-

|46|| Онлайн vs. оффлайн: дерево поиска оффлайн.

|-

|47|| Онлайн vs. оффлайн: количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке.

|-

|48|| Дерево Фенвика: классическая задача, операции update и getSum.

|-

|49|| Обобщение дерева Фенвика на б´oльшие размерности. Изменение асимптотики.

|-

|50|| Обратное дерево Фенвика: максимум на отрезке и изменение (увеличение) в точке (update — без реализации).

|-

|51|| Дерево Фенвика деревьев Фенвика.

|-

|52|| Дерево поиска: определения и операции (без реализации) find, insert, erase, а также опциональные merge и split.

|-

|53|| Наивное дерево поиска, обработка операций.

|-

|54|| AVL-дерево: определение.

|-

|55|| Оценка глубины AVL-дерева на n вершинах.

|-

|56|| Устранение дисбаланса в AVL-дереве для случая ∆(a) = −2.

|-

|57|| AVL-дерево: реализация операций insert и erase.

|-

|58|| Splay-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|59|| Splay-дерево: операции zig, zig-zig и zig-zag, операция splay.

|-

|60|| Амортизированное время работы операции splay с помощью метода потенциалов.

|-

|61|| Splay-дерево: реализация insert, erase и find, связь с операцией splay, оценка времени работы.

|-

|62|| B-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|63|| Оценка глубины B-дерева на n ключах при фиксированном параметре t.

|-

|64|| Реализация операции insert в B-дереве.

|-

|65|| Реализация операции erase в B-дереве.

|-

|66|| Декартово дерево: определение и теорема о глубине (б/д).

|-

|67|| Реализация операций merge и split в декартовом дереве.

|-

|68|| Выражение insert и erase в декартовом дереве через merge и split.

|-

|69|| Декартово дерево по неявному ключу: в массиве вставить, удалить элемент, узнать сумму на отрезке.

|-

|70|| Красно-чёрное дерево: определение.

|-

|71|| Оценка глубины красно-чёрного дерева на n ключах.

|-

|72|| Реализация операции insert в красно-чёрном дереве.

|-

|73|| Реализация операции erase в красно-чёрном дереве.

|-

|74|| Сравнительный анализ различных реализаций дерева поиска: наивное, AVL-, splay-, B-, декартово и красно-чёрное дерево.
|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Рухович Филипп
** Белый Антон

Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток)

2022-12-04T13:56:21Z

Ryabchikov.andrey: /* Общие сведения */

= Общие сведения =
* Семестр: 3 (второй курс курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''#/ Регистрация на курс]''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''# Материалы курсa]''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''#'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|1|| Асимптотические обозначения: O, Ω, Θ. Независимость от стартового индекса.

|-

|2|| Сумма на отрезке в статическом массиве: префиксные суммы.

|-

|3|| Проверка вхождения числа в отсортированный массив: бинарный поиск.

|-

|4|| Структура данных стек: реализация на указателях, использование std::stack.

|-

|5|| Поиск ближайшего меньшего/большего слева/справа в статическом массиве.

|-

|6|| Поддержка минимума в стеке.

|-

|7|| Реализация очереди на двух стеках.

|-

|8|| Поддержка минимума в очереди.

|-

|9|| Проверка правильности скобочной последовательности с несколькими типами скобок.

|-

|10|| Доказательство формулы: log(n!) = Θ(n log n).

|-

|11|| Нижняя оценка на число сравнений в сортировке сравнениями.

|-

|12|| Сортировка слиянием (Merge Sort).

|-

|13|| Поиск числа инверсий в массиве.

|-

|14|| Нерекурсивная реализация сортировки слиянием.

|-

|15|| Быстрая сортировка (Quick Sort). Асимптотика — б/д.

|-

|16|| Поиск k-й порядковой статистики с выбором случайного пивота (Quick Select). Асимптотика — б/д.
|-

|-

|17|| Детерминированный алгоритм поиска k-й порядковой статистики за O(n), где n — длина массива.

|-

|18|| Детерминированный алгоритм быстрой сортировки за O(n log n), где n — длина массива.

|-

|19|| Стабильная сортировка подсчётом. Сортировка пар чисел.

|-

|20|| Цифровая сортировка (LSD).

|-

|21|| Двоичная куча: определение и представление в массиве. Требование кучи.

|-

|22|| Операции siftUp и siftDown с доказательством корректности.

|-

|23|| Выражение insert, getMin, extractMin и decreaseKey через siftUp и siftDown.

|-

|24|| Построение кучи (heapify) за линейное время (сходимостью ряда можно пользоваться б/д).

|-

|25|| Сортировка кучей с привлечением O(1) дополнительной памяти (Heap Sort). Несуществование кучи (основанной на сравнениях), обрабатывающей insert и extractMin за O(1).

|-

|26|| Технические сложности и их преодоление для операции decreaseKey в куче.

|-

|27|| Удаление из кучи по значению.

|-

|28|| Удаление из кучи по указателю.

|-

|29|| Биномиальное дерево, биномиальная куча: определение.

|-

|30|| Операции merge, insert, getMin, extractMin и decreaseKey в биномиальной куче.

|-

|31|| Амортизационный анализ, учётное время работы: определение.

|-

|32|| Метод монеток (бухгалтерский учёт).

|-

|33|| Структура данных вектор, реализация на массиве и оценка асимптотики методом монеток.

|-

|34|| Метод потенциалов.

|-

|35|| Вставка в биномиальной куче в отсутствие других операций, применение метода потенциалов.

|-

|36|| Sparse Table: модельная задача, построение за O(n log n), ответ на запрос за O(1).

|-

|37|| Дерево отрезков: модельная задача. Обработка запросов с доказательством времени работы.

|-

|38|| Дерево отрезков: двоичный спуск, поиск k-го нуля на отрезке массива за O(log n).

|-

|39|| Дерево отрезков, отложенные операции: присвоение константы на отрезке, операция push.

|-

|40|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: Fractional Cascading.

|-

|41|| Персистентный массив.

|-

|42|| Персистентное дерево отрезков.

|-

|43|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: решение с персистентным деревом отрезков.

|-

|44|| Динамическое дерево отрезков.

|-

|45|| Онлайн vs. оффлайн: сжатие координат.

|-

|46|| Онлайн vs. оффлайн: дерево поиска оффлайн.

|-

|47|| Онлайн vs. оффлайн: количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке.

|-

|48|| Дерево Фенвика: классическая задача, операции update и getSum.

|-

|49|| Обобщение дерева Фенвика на б´oльшие размерности. Изменение асимптотики.

|-

|50|| Обратное дерево Фенвика: максимум на отрезке и изменение (увеличение) в точке (update — без реализации).

|-

|51|| Дерево Фенвика деревьев Фенвика.

|-

|52|| Дерево поиска: определения и операции (без реализации) find, insert, erase, а также опциональные merge и split.

|-

|53|| Наивное дерево поиска, обработка операций.

|-

|54|| AVL-дерево: определение.

|-

|55|| Оценка глубины AVL-дерева на n вершинах.

|-

|56|| Устранение дисбаланса в AVL-дереве для случая ∆(a) = −2.

|-

|57|| AVL-дерево: реализация операций insert и erase.

|-

|58|| Splay-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|59|| Splay-дерево: операции zig, zig-zig и zig-zag, операция splay.

|-

|60|| Амортизированное время работы операции splay с помощью метода потенциалов.

|-

|61|| Splay-дерево: реализация insert, erase и find, связь с операцией splay, оценка времени работы.

|-

|62|| B-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|63|| Оценка глубины B-дерева на n ключах при фиксированном параметре t.

|-

|64|| Реализация операции insert в B-дереве.

|-

|65|| Реализация операции erase в B-дереве.

|-

|66|| Декартово дерево: определение и теорема о глубине (б/д).

|-

|67|| Реализация операций merge и split в декартовом дереве.

|-

|68|| Выражение insert и erase в декартовом дереве через merge и split.

|-

|69|| Декартово дерево по неявному ключу: в массиве вставить, удалить элемент, узнать сумму на отрезке.

|-

|70|| Красно-чёрное дерево: определение.

|-

|71|| Оценка глубины красно-чёрного дерева на n ключах.

|-

|72|| Реализация операции insert в красно-чёрном дереве.

|-

|73|| Реализация операции erase в красно-чёрном дереве.

|-

|74|| Сравнительный анализ различных реализаций дерева поиска: наивное, AVL-, splay-, B-, декартово и красно-чёрное дерево.
|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Рухович Филипп
** Белый Антон

Алгоритмы и структуры данных (продвинутый поток)

2022-12-04T13:55:50Z

Ryabchikov.andrey: /* План курса */

= Общие сведения =
* Семестр: 1 (первый курс)
* Форма контроля: дифференцированный зачет

== Важные ссылки ==
* '''#/ Регистрация на курс]''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''# Материалы курсa]''' (доступ для физтех-аккаунтов)
* '''#'''
* '''[https://docs.google.com/spreadsheets/d/e/2PACX-1vTMMwi5Al5sqXSAKCrHSFt8Yp3ZA3FymxDqkntP_QXYiOfzrFnJUmFaxIGVM8iQCw/pubhtml?gid=99265951&single=true Таблица с оценками]'''

== Требования ==
* Физтех-почта (домен phystech.edu)
* Аккаунт на GitHub
* Ноутбук на занятиях

== План курса ==

{| class="wikitable"
|-
! №
! Тема
|-

|1|| Асимптотические обозначения: O, Ω, Θ. Независимость от стартового индекса.

|-

|2|| Сумма на отрезке в статическом массиве: префиксные суммы.

|-

|3|| Проверка вхождения числа в отсортированный массив: бинарный поиск.

|-

|4|| Структура данных стек: реализация на указателях, использование std::stack.

|-

|5|| Поиск ближайшего меньшего/большего слева/справа в статическом массиве.

|-

|6|| Поддержка минимума в стеке.

|-

|7|| Реализация очереди на двух стеках.

|-

|8|| Поддержка минимума в очереди.

|-

|9|| Проверка правильности скобочной последовательности с несколькими типами скобок.

|-

|10|| Доказательство формулы: log(n!) = Θ(n log n).

|-

|11|| Нижняя оценка на число сравнений в сортировке сравнениями.

|-

|12|| Сортировка слиянием (Merge Sort).

|-

|13|| Поиск числа инверсий в массиве.

|-

|14|| Нерекурсивная реализация сортировки слиянием.

|-

|15|| Быстрая сортировка (Quick Sort). Асимптотика — б/д.

|-

|16|| Поиск k-й порядковой статистики с выбором случайного пивота (Quick Select). Асимптотика — б/д.
|-

|-

|17|| Детерминированный алгоритм поиска k-й порядковой статистики за O(n), где n — длина массива.

|-

|18|| Детерминированный алгоритм быстрой сортировки за O(n log n), где n — длина массива.

|-

|19|| Стабильная сортировка подсчётом. Сортировка пар чисел.

|-

|20|| Цифровая сортировка (LSD).

|-

|21|| Двоичная куча: определение и представление в массиве. Требование кучи.

|-

|22|| Операции siftUp и siftDown с доказательством корректности.

|-

|23|| Выражение insert, getMin, extractMin и decreaseKey через siftUp и siftDown.

|-

|24|| Построение кучи (heapify) за линейное время (сходимостью ряда можно пользоваться б/д).

|-

|25|| Сортировка кучей с привлечением O(1) дополнительной памяти (Heap Sort). Несуществование кучи (основанной на сравнениях), обрабатывающей insert и extractMin за O(1).

|-

|26|| Технические сложности и их преодоление для операции decreaseKey в куче.

|-

|27|| Удаление из кучи по значению.

|-

|28|| Удаление из кучи по указателю.

|-

|29|| Биномиальное дерево, биномиальная куча: определение.

|-

|30|| Операции merge, insert, getMin, extractMin и decreaseKey в биномиальной куче.

|-

|31|| Амортизационный анализ, учётное время работы: определение.

|-

|32|| Метод монеток (бухгалтерский учёт).

|-

|33|| Структура данных вектор, реализация на массиве и оценка асимптотики методом монеток.

|-

|34|| Метод потенциалов.

|-

|35|| Вставка в биномиальной куче в отсутствие других операций, применение метода потенциалов.

|-

|36|| Sparse Table: модельная задача, построение за O(n log n), ответ на запрос за O(1).

|-

|37|| Дерево отрезков: модельная задача. Обработка запросов с доказательством времени работы.

|-

|38|| Дерево отрезков: двоичный спуск, поиск k-го нуля на отрезке массива за O(log n).

|-

|39|| Дерево отрезков, отложенные операции: присвоение константы на отрезке, операция push.

|-

|40|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: Fractional Cascading.

|-

|41|| Персистентный массив.

|-

|42|| Персистентное дерево отрезков.

|-

|43|| Количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке: решение с персистентным деревом отрезков.

|-

|44|| Динамическое дерево отрезков.

|-

|45|| Онлайн vs. оффлайн: сжатие координат.

|-

|46|| Онлайн vs. оффлайн: дерево поиска оффлайн.

|-

|47|| Онлайн vs. оффлайн: количество чисел на отрезке, значения которых лежат в отрезке.

|-

|48|| Дерево Фенвика: классическая задача, операции update и getSum.

|-

|49|| Обобщение дерева Фенвика на б´oльшие размерности. Изменение асимптотики.

|-

|50|| Обратное дерево Фенвика: максимум на отрезке и изменение (увеличение) в точке (update — без реализации).

|-

|51|| Дерево Фенвика деревьев Фенвика.

|-

|52|| Дерево поиска: определения и операции (без реализации) find, insert, erase, а также опциональные merge и split.

|-

|53|| Наивное дерево поиска, обработка операций.

|-

|54|| AVL-дерево: определение.

|-

|55|| Оценка глубины AVL-дерева на n вершинах.

|-

|56|| Устранение дисбаланса в AVL-дереве для случая ∆(a) = −2.

|-

|57|| AVL-дерево: реализация операций insert и erase.

|-

|58|| Splay-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|59|| Splay-дерево: операции zig, zig-zig и zig-zag, операция splay.

|-

|60|| Амортизированное время работы операции splay с помощью метода потенциалов.

|-

|61|| Splay-дерево: реализация insert, erase и find, связь с операцией splay, оценка времени работы.

|-

|62|| B-дерево: определение и практическая значимость.

|-

|63|| Оценка глубины B-дерева на n ключах при фиксированном параметре t.

|-

|64|| Реализация операции insert в B-дереве.

|-

|65|| Реализация операции erase в B-дереве.

|-

|66|| Декартово дерево: определение и теорема о глубине (б/д).

|-

|67|| Реализация операций merge и split в декартовом дереве.

|-

|68|| Выражение insert и erase в декартовом дереве через merge и split.

|-

|69|| Декартово дерево по неявному ключу: в массиве вставить, удалить элемент, узнать сумму на отрезке.

|-

|70|| Красно-чёрное дерево: определение.

|-

|71|| Оценка глубины красно-чёрного дерева на n ключах.

|-

|72|| Реализация операции insert в красно-чёрном дереве.

|-

|73|| Реализация операции erase в красно-чёрном дереве.

|-

|74|| Сравнительный анализ различных реализаций дерева поиска: наивное, AVL-, splay-, B-, декартово и красно-чёрное дерево.
|}

== Оценивание ==
Оценка по курсу состоит из нескольких частей:
# Тесты
# Контесты
# Практические проекты
# Лабораторная работа

=== Тесты ===
* Небольшие тесты на 10 минут в начале каждого занятия
* Вопросы по материалам прошлого занятия
* '''Для прохождения нужен phystech.edu-аккаунт'''
* За каждый тест - 10 баллов.

=== Контесты ===
* Набор задач с автоматической проверкой тестирующей системой Я.Контест ('''нужен phystech.edu-аккаунт''')
* Всего 6 тестов - после каждой темы базового блока
* Срок решения - 2 недели
* За каждый контест - 10 баллов
* '''Списывание детектируется и наказуемо!'''

=== Практические проекты ===
* 2 проекта - консольное приложение (после ООП) и серверное приложение (после Сети-2)
* Работа над кодом в несколько итераций на GitHub ('''нужен аккаунт''')
* Срок работы - 2 недели + 1 неделя на каждую следующую итерацию
* Список тем проектов будет позднее
* Оценка за проект: зачет / незачет + до 2 доп. баллов (wow-эффект)

=== Лабораторная работа ===
* Анализ данных с помощью Pandas и Matplotlib
* Выдается после “Инструменты визуализации”
* Срок работы - 2 недели
* Оценка - 10 баллов
* Является блокирующей! Для получения зачета за курс необходимо набрать хотя бы 1 балл

== Команда курса ==
* Преподаватели:
** Рухович Филипп
** Белый Антон