Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod

---

B3B33ALP	Algoritmy a programování
Role:	PV, P	Rozsah výuky:	2P+2C
Katedra:	13133	Jazyk výuky:	CS
Garanti:	Vonásek V.	Zakončení:	Z,ZK
Přednášející:	Vonásek V.	Kreditů:	6
Cvičící:	Novosad M., Reiser M., Řimnáč M., Štěpán P., Vonásek V.	Semestr:	Z

Webová stránka:

https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/B3B33ALP

Anotace:

Cílem předmětu je dát studentům základní znalost programování a algoritmizace a naučit je navrhnout, implementovat a otestovat programy pro řešení jednoduchých úloh. Studenti pochopí význam časové složitosti. Seznámí se se základními stavebními prvky programů, jako jsou smyčky, podmíněné příkazy, proměnné, rekurze, funkce atd. V předmětu postupně představíme nejpoužívanější datové struktury a operace s nimi (např. fronta, zásobník, seznam, pole, atd.) a ukážeme základní klasické a praktické algoritmy, zejména z oblasti řazení a vyhledávání. Zmíníme stručně jednotlivá programovací paradigmata. Studenti se seznámí s jazykem Python a naučí se v něm psát jednoduché programy.

Cíle studia:

Cílem předmětu je dát studentům základní znalost programování a algoritmizace a naučit je navrhnout, implementovat a otestovat programy pro řešení jednoduchých úloh.

Osnovy přednášek:

1.		Úvod, základní programové struktury a techniky, jazyk Python.
2.		Funkce, řetězce, moduly. Principy funkcionálního programování.
3.		Datové typy, typ pole.
4.		Složitost. Třídění a vyhledávání.
5.		Rekurze a rychlé třídění.
6.		Záznam. Principy objektově orientovaného programování. Fronta a zásobník.
7.		Konečný automat a jeho použití. Regulární výrazy.
8.		Spojové seznamy. Stromy.
9.		Prioritní fronta a hromada.
10.		Asociativní pole a množina. Rozptylovací tabulka.
11.		Prohledávání stavového prostoru.
12.		Splnitelnost. Dynamické programování.
13.		Grafové algoritmy.
14.		Numerické výpočty a vizualizace.

Osnovy cvičení:

Při cvičeních v počítačové laboratoři si studenti prakticky osvojí probíranou látku, získají vhodné programovací návyky a experimentálně ověří vlastnosti probíraných algoritmů. Důležitou součástí studia je domácí programování.

Literatura:

• Wentworth, Peter, Elkner, Jeffrey and Downey, Allen B. and Meyers, Chris. 2012. How To Think Like a Computer Scientist - Learning with Python 3 (RLE), 3. vyd. Kniha je k dispozici online na webu autorů: http://openbookproject.net/thinkcs/python/english3e/. Existuje i česká verze na http://howto.py.cz/index.htm. • Downey, Allen B. 2016. Think Python: How to Think Like a Computer Scientist. 2. vyd. Sebastopol, CA: O’Reilly Media. Kniha je také k dispozici online: https://greenteapress.com/thinkpython2/html/index.html, třebaže ne česky. • Zelle, John. 2016. Python Programming: An Introduction to Computer Science. 3. vyd. Portland, Oregon: Franklin, Beedle & Associates. Materiály na webu na https://mcsp.wartburg.edu/zelle/python/. • Sedgewick, Robert, Kevin Wayne, a Robert Dondero. 2015. Introduction to Programming in Python: An Interdisciplinary Approach. New York: Addison-Wesley Professional.

Požadavky:

Nejsou.

Poznámka:

http://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/b3b33alp/start

Klíčová slova:

zakladni principy programovani a algoritmizace, programovací jazyk Python

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán	Obor	Role	Dop. semestr
BPBIO_2018	Před zařazením do oboru	PV	1
BPKYR_2021	Před zařazením do oboru	P	1
BPKYR_2016	Před zařazením do oboru	P	1

---

Stránka vytvořena 19.5.2025 17:52:58, semestry: Z/2024-5, Z/2026-7, L/2025-6, L/2024-5, L/2026-7, Z/2025-6, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů

Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)