概要:
スライドを用いた講義を中心に授業を行う。
授業の進め方・方法:
授業毎に講義内容に応じた自学自習時間に行う演習レポート（CBT，プログラミング演習課題を含む）課す。
演習レポートの実施や提出はオンライン上で行う。
注意点:
・本科目の単位は，高等専門学校設置基準第17条第4項により認定される。
・授業時間以外に，１週に4時間の自主学習が必要である。
・自主学習については演習レポート提出により確認する。
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 前期 |
| 1stQ |
| 1週 |
１． ガイダンス
２．離散数学基礎 |
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| 2週 |
２．離散数学基礎 |
・集合に関する用語、表記を理解できる。
・順列・組み合わせの計算ができる。
・数学的帰納法による証明ができる。
・漸化式から一般項を求めることができる。
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| 3週 |
３．アルゴリズムの基礎 |
・アルゴリズムの時間計算量を求め、アルゴリズムの評価を行うことができる。
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| 4週 |
３．アルゴリズムの基礎 |
・配列、連結リスト、スタック、キューのデータ構造を理解できる。
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| 5週 |
４．アルゴリズムの基本データ構造 |
・木に関する用語、表記を理解できる。
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| 6週 |
５．アルゴリズムにおける基本概念 |
・再帰的アルゴリズムの処理内容を理解でき
る。
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| 7週 |
６．データの探索 |
・代表的な探索アルゴリズムを理解できる。
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| 8週 |
中間試験 |
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| 2ndQ |
| 9週 |
７．ソートアルゴリズム |
・代表的なソートアルゴリズムを理解し、時間計算量を求めることができる。
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| 10週 |
７．ソートアルゴリズム |
・代表的なソートアルゴリズムを理解し、時間計算量を求めることができる。
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| 11週 |
８．アルゴリズムの設計手法 |
・代表的なアルゴリズムの設計手法を理解し、プログラミングに応用できる。
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| 12週 |
８．アルゴリズムの設計手法 |
・代表的なアルゴリズムの設計手法を理解し、プログラミングに応用できる。
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| 13週 |
９．グラフアルゴリズム |
・グラフに関する基本用語と概念が理解できる。
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| 14週 |
９．グラフアルゴリズム |
・代表的なグラフ問題を解くアルゴリズムが理解できる。
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| 15週 |
１０．多項式と行列 |
・ホーナーの方法とストラッセンの行列積アルゴリズムを理解できる。
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| 16週 |
期末試験 |
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| 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 |
| 専門的能力 | 分野別の専門工学 | 情報系分野 | ソフトウェア | アルゴリズムの概念を説明できる。 | 4 | 前3 |
| 与えられたアルゴリズムが問題を解決していく過程を説明できる。 | 4 | 前11,前12 |
| 同一の問題に対し、それを解決できる複数のアルゴリズムが存在しうることを説明できる。 | 4 | 前11,前12 |
| 時間計算量によってアルゴリズムを比較・評価できることを説明できる。 | 4 | 前3 |
| 領域計算量などによってアルゴリズムを比較・評価できることを説明できる。 | 4 | 前3 |
| 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。 | 4 | 前7 |
| コンピュータ内部でデータを表現する方法(データ構造)にはバリエーションがあることを説明できる。 | 4 | 前9 |
| 同一の問題に対し、選択したデータ構造によってアルゴリズムが変化しうることを説明できる。 | 4 | 前11,前12 |
| リスト構造、スタック、キュー、木構造などの基本的なデータ構造の概念と操作を説明できる。 | 4 | 前4,前5 |
| リスト構造、スタック、キュー、木構造などの基本的なデータ構造を実装することができる。 | 4 | 前4,前5 |
| ソースプログラムを解析することにより、計算量等のさまざまな観点から評価できる。 | 4 | 前6,前7,前9,前10,前11,前12,前15 |
| 同じ問題を解決する複数のプログラムを計算量等の観点から比較できる。 | 4 | 前6,前7,前9,前10,前11,前12,前15 |