到達目標
１ アルゴリズムとデータ構造がプログラミングの要であることを理解する。
２ アルゴリズムと効率、アルゴリズムの複雑さ，オーダの概念を理解し，各種アルゴリズムの計算量を見積もることができる。
３ 複数の実用的な探索アルゴリズムを理解し，プログラムを作成できる。また，問題を解決していく過程を説明できる。
４ 複数の実用的な整列アルゴリズムを理解し，プログラムを作成できる。また，問題を解決していく過程を説明できる。
５ 線形リスト，スタック，キューなどのデータ構造を抽象的に理解し，的確にオブジェクト指向プログラムを作成できる。
６ 木構造の一例として，二分探索木をクラス定義し，オブジェクト指向プログラムを作成できる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | アルゴリズムの概念，および，データ構造のバリエーションを理解し，プログラムとして実現できる。 | アルゴリズムの概念，および，データ構造のバリエーションを理解している。 | アルゴリズムの概念，および，データ構造のバリエーションを理解できない。 |
| 評価項目2 | 整列，探索など，基本的なアルゴリズムについて説明でき、プログラムとして記述できる。 | 整列、探索など，基本的なアルゴリズムについて説明できる。 | 整列，探索など，基本的なアルゴリズムについて説明できない。 |
| 評価項目3 | リスト構造，スタック，キューなどの基本的なデータ構造の概念と操作を説明でき，プログラムとして記述できる。 | リスト構造，スタック，キューなどの基本的なデータ構造の概念と操作を説明できる。 | リスト構造，スタック，キューなどの基本的なデータ構造の概念と操作を説明できない。 |
学科の到達目標項目との関係
教育方法等
概要:
アルゴリズムとそれを実現するためのデータ構造の学習はコンピュータサイエンスの根幹である。
具体的なC言語などのサンプルプログラムの理解に終始するのではなく，
疑似コードを使用するなどして応用的な事柄や，計算量の求め方などの理論的な内容についても学習する。
授業の進め方・方法:
【授業方法】
・授業は学習内容の予習を前提とした上で，解説や演習を中心に進める（反転授業）。
・毎回、講義時間内にできなかった課題は，次週までの宿題とする。
【学習方法】
・予習を必ず行うこと。
・課題の提出日は厳守すること。
注意点:
【成績の評価方法・評価基準】
到達目標の達成度を基準として，定期試験の成績（70％），課題（30％）を総合評価する。
【備考】
科目専用のノートを必ず用意すること。
【教員の連絡先】
研究室 A棟2階（A-314）
内線電話 8968
e-mail: funakiアットマークmaizuru-ct.ac.jp (アットマークは@に変えること。)
授業の属性・履修上の区分
授業計画
|
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
アルゴリズムとは/アルゴリズムの評価基準 |
１
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| 2週 |
計算量の漸近的評価/アルゴリズムの記述 |
１，２
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| 3週 |
アルゴリズムの基本データ構造
（配列/連結リスト/スタックとキュー） |
５
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| 4週 |
アルゴリズムにおける基本概念
（木/再帰） |
６
|
| 5週 |
探索の定義と簡単な探索アルゴリズム |
３
|
| 6週 |
探索アルゴリズムの実行速度比較 |
３
|
| 7週 |
演習 |
|
| 8週 |
中間試験 |
|
| 4thQ |
| 9週 |
ソートの定義と基本的なソートアルゴリズム
（挿入ソート/ヒープソート/クイックソート） |
４
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| 10週 |
ソートアルゴリズムの性能比較
（安定なソート） |
４
|
| 11週 |
アルゴリズムの設計手法
（分割統治法） |
１
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| 12週 |
アルゴリズムの設計手法
（グリーディ法/動的計画法） |
１
|
| 13週 |
グラフアルゴリズム |
６
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| 14週 |
アルゴリズムの限界
（問題のクラス/解くことのできない問題） |
１，２
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| 15週 |
演習 |
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| 16週 |
（15週目の後に期末試験を実施）
期末試験返却・達成度確認 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 実技等 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 0 | 0 | 0 | 30 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 70 | 0 | 0 | 0 | 30 | 0 | 100 |
| 分野横断的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |