5.1.6 Исчерпывающий поиск

Алгоритм перебора с возвратом, временная оценка для задачи коммивояджера. Оценка сложности поиска гамильтоного и эйлерова циклов. Метод ветвей и границ, стратегия ветвления, работа в среднем и худшем случае. Приближенный подход к решению задачи коммивояджера. Понятие динамического программирования. Этапы решения задачи методом динамического программирования. Условия применимости динамического программирования. Рекурсия с запоминанием. Жадные алгоритмы. Преобразование решения динамического программирования в жадное решение. Сравнение жадных алгоритмов и динамического программирования.

5.1.7 Быстрый поиск

Виды алгоритмов бинарного поиска. Варианты реализации и временные оценки алгоритмов. Таблицы с прямой адресацией, понятие хеш-таблицы, методы разрешения коллизий. Хеш-функция, качество, метод деления, метод умножения. Универсальное хеширование. Открытая адресация. Линейное и квадратичное исследование, двойное хеширование. Идеальное хеширование.

5.1.8 Использование деревьев в задачах поиска

Бинарные деревья поиска: поиск, максимум и минимум, предшествующий и последующий элемент, вставка и удаление. Случайные, оптимальные и сбалансированные по высоте бинарные деревья поиска. Красно-черные деревья. Повороты, вставка и удаление. АВЛ-деревья, вставка и удаление элемента.

5.1.9 Сортировка, порядковые статистики

Задача сортировки. Алгоритмы сортировки. Быстрая сортировка. Пирамидальная сортировка. Очереди с приоритетами. Временные оценки алгоритмов сортировки в худшем случае. Сортировка за линейное время. Сортировка подсчетом, карманная сортировка, поразрядная сортировка. Понятие медианы и порядковой статистики. Алгоритмы поиска.

5.1.10 Файлы, B-деревья

Хранение данных на внешних устройствах. Файлы и их типы. Организация файлов. Методы работы с файлами. B-деревья. Основные операции с B-деревьями.

5.1.11 Алгоритмы на графах

Графы: определения и примеры. Упорядоченный граф. Представления графов. Остовные деревья графа. Минимальное остовное дерево, алгоритмы поиска. Поиск в графе. Связность и сильная связность, алгоритмы поиска. Клики, поиск максимальной клики. Кратчайшие пути в графе, алгоритмы поиска.

5.1.12 Теория сложности алгоритмов

Рост функций, асимптотические оценки. Классы сложности. NP-трудные и NP-сложные задачи. Проблема равенства P и NP.

5.2 Разделы дисциплины и виды занятий

Перечень разделов дисциплины с указанием трудоемкости их освоения в академических часах, видов учебной работы с учетом существующих форм освоения приведен в табл. 5.1.

Таблица 5.1 - Перечень разделов дисциплины с указанием трудоемкости их освоения для очной формы обучения

Разделы дисциплины			Трудоемкость освоения раздела дисциплины, час.
Номер раздела	Наименова-ние раздела	Семестр изучения	Общая трудоемкость раздела, час	Аудиторные занятия по данному разделу, час	Лекции	Практические занятия	Лабораторные работы	Самостоятельная работа студентов	Курсовой проект (КП)	Курсовая работа (КР)	Расчетно-граф. работа (РГР)	Расчетная работа (РР)	Контрольная работа (КР)	Домашняя работа (ДР)	Реферат	Коллоквиум	Подготовка к ауд. занятиям
5.1.1	Абстрактный тип данных	8	14	10	4	3	3	4									4
5.1.2	Линейные структуры данных	8	10	6	2	2	2	4									4
5.1.3	Нелинейные связные структуры	8	14	10	4	3	3	4									4
5.1.4	Древовидные структуры	8	16	10	4	3	3	6					2				4
5.1.5	Сжатие и кодирование информации	8	31	18	10	4	4	13						6			7
5.1.6	Исчерпывающий поиск	8	22	16	10	3	3	6									6
5.1.7	Быстрый поиск	9	16	11	5	3	3	5									5
5.1.8	Использование деревьев в задачах поиска	9	16	11	5	3	3	5									5
5.1.9	Сортировка, порядковые статистики	9	19	12	6	3	3	7					2				5
5.1.10	Файлы, B-деревья	9	23	12	6	3	3	11						6			5
5.1.11	Алгоритмы на графах	9	17	12	6	3	3	5									5
5.1.12	Теория сложности алгоритмов	9	12	8	6	1	1	4									4
	Итого по дисциплине		210	136	68	34	34	74	0	0	0	0	4	12	0	0	58