CS-250 / 6 crédits

Enseignant: Svensson Ola Nils Anders

Langue: Anglais

## Summary

The students learn the theory and practice of basic concepts and techniques in algorithms. The course covers mathematical induction, techniques for analyzing algorithms, elementary data structures, major algorithmic paradigms such as dynamic programming, sorting and searching, and graph algorithms.

## Keywords

algorithms, data structures, efficiency, problem solving

## Learning Outcomes

By the end of the course, the student must be able to:

• Illustrate the execution of algorithms on example inputs
• Describe basic data structures such as arrays, lists, stacks, queues, binary search trees, heaps, and hash tables
• Analyze algorithm efficiency
• Compare alternative algorithms and data structures with respect to efficiency
• Choose which algorithm or data structure to use in different scenarios
• Use algorithms and data structures taught in the course on concrete problem instances
• Design new algorithms and data structures based on known methods
• Prove the correctness of an algorithm

## Teaching methods

Ex cathedra lecture, exercises in classroom

## Assessment methods

• Programming exercises (15%)
• Theoretical homework (15%)
• Final exam (70%)

## Bibliography

Thomas Cormen, Charles Leiserson, Ronald Rivest, Clifford Stein: Introduction to algorithms, Third Edition, MIT Press, 2009.

## Dans les plans d'études

• Semestre: Automne
• Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
• Matière examinée: Algorithms
• Cours: 4 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Semestre: Automne
• Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
• Matière examinée: Algorithms
• Cours: 4 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Semestre: Automne
• Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
• Matière examinée: Algorithms
• Cours: 4 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Semestre: Automne
• Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
• Matière examinée: Algorithms
• Cours: 4 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Semestre: Automne
• Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
• Matière examinée: Algorithms
• Cours: 4 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Semestre: Automne
• Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
• Matière examinée: Algorithms
• Cours: 4 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Semestre: Automne
• Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
• Matière examinée: Algorithms
• Cours: 4 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Semestre: Automne
• Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
• Matière examinée: Algorithms
• Cours: 4 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Semestre: Automne
• Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
• Matière examinée: Algorithms
• Cours: 4 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Semestre: Automne
• Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
• Matière examinée: Algorithms
• Cours: 4 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Semestre: Automne
• Forme de l'examen: Ecrit (session d'hiver)
• Matière examinée: Algorithms
• Cours: 4 Heure(s) hebdo x 14 semaines
• Exercices: 2 Heure(s) hebdo x 14 semaines

## Semaine de référence

 Lu Ma Me Je Ve 8-9 9-10 10-11 11-12 12-13 13-14 14-15 15-16 16-17 17-18 18-19 19-20 20-21 21-22