FIŞA DISCIPLINEI

1. Date despre program1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea “Alexandru Ioan Cuza” din Iaşi1.2 Facultatea Facultatea de Informatică1.3 Departamentul Informatică1.4 Domeniul de studii Informatică1.5 Ciclul de studii Licență1.6 Programul de studii / Calificarea Informatică / Licențiat în Informatică

2. Date despre disciplină2.1 Denumirea disciplinei Structuri de date2.2 Titularul activităţilor de curs Conf. Dr. Mădălina Răschip, Conf. Dr. Cristian Gațu2.3 Titularul activităţilor de seminar Conf. Dr. Mădălina Răschip, Conf. Dr. Cristian Gațu2.4 An de studiu I 2.5 Semestru 1 2.6 Tip de evaluare E 2.7 Regimul discipinei* OB* OB – Obligatoriu / OP – Opţional

3. Timpul total estimat (ore pe semestru şi activităţi didactice)3.1 Număr de ore pe săptămână 4 din care: 3.2 curs 2 3.3 seminar/laborator 23.4 Total ore din planul de învăţământ 56 din care: 3.5 curs 28 3.6 seminar/laborator 28Distribuţia fondului de timp oreStudiu după manual, suport de curs, bibliografie şi altele 14Documentare suplimentară în bibliotecă, pe platformele electronice de specialitate şi pe teren 14Pregătire seminarii/laboratoare, teme, referate, portofolii şi eseuri 28Tutoriat [nu e cazul la facultatea noastra] -Examinări [evaluare pe parcurs + evaluare finala] 4Alte activităţi [consultatii per student] -

3.7 Total ore studiu individual [ST + DS + PS] 563.8 Total ore pe semestru [numar credite x 30 = T + E + C +TI ] 1163.9 Număr de credite 5

4. Precondiţii (dacă este cazul)4.1 De curriculum -4.2 De competenţe -

5. Condiţii (dacă este cazul)

5.1 De desfăşurare a cursului -

5.2 De desfăşurare a seminarului/ laboratorului

Prezența obligatorie la seminar.

6. Competenţe specifice acumulate

Co

mp

ete

nţe

pro

fes

ion

ale

C1. Utilizarea unui limbaj algoritmic.C2. Proiectarea de soluții algoritmice pentru rezolvarea unor probleme de complexitate simplă și medie.C3. Cunoașterea principalelor structuri de date și a tehnicilor de utilizare ale acestora.C4. Evaluarea complexității timp a algoritmilor în cazul cel mai nefavorabil.

Co

mp

ete

nţe

tra

nsv

ers

ale

CT1. Capabilitatea de a proiecta algoritmi pentru probleme ale căror domeniu aparține altor discipline.CT2. Capacitatea de utilizare a instrumentelor matematice pentru analiza algoritmilor.

7. Obiectivele disciplinei (din grila competenţelor specifice acumulate)

7.1

Ob

iec

tiv

ul

ge

ne

ral

Cunoașterea principalelor structuri de date și a tehnicilor de utilizare ale acestora.

7.2

Ob

iec

tive

le s

pec

ific

e

O1. Utilizarea unui limbaj algoritmic.O2. Cunoașterea principalelor funcții de măsurare aeficienței algoritmilor.O3. Determinarea clasei de complexitate a algoritmilor.O4. Cunoașterea principalelor structuri de date și a tehnicilor de utilizare a acestora.

8. Conţinut

8.1 Curs Metode de predare Observaţii(ore şi referinţe bibliografice)

1. Algoritmi. Limbaj algoritmic Expunere 2

2. Analiza eficienței algorimilor I Expunere 2

3. Analiza eficienței algorimilor II Expunere 2

4. Analiza eficienței algoritmilor recursivi Expunere 2

5. Liste. Stiva. Coada Expunere 2

6. Arbori Expunere 2

7. Coada cu priorități. Max-heap Expunere 2

8. Evaluare parțială Test scris 6

9. Grafuri. Digrafuri Expunere 2

10. Sortare Expunere 2

11. Căutare Expunere 2

12. Arbori de căutare I Expunere 2

13. Arbori de căutare II Expunere 2

14. Tabele de dispersie Expunere 2

Bibliografie

Referinţe principale:

T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest. Introducere in Algoritmi. Computer Libris Agora, 2000.D. Lucanu, M. Craus. Proiectarea algoritmilor. Polirom, 2008.

Referinţe suplimentare: S. Skiena. The Algorithm Design Manual. Springer, 2008. R. Sedgewick, K. Wayne. Algorithms. 4th ed., Addison-Wesley, 2011.

8.2 Seminar / Laborator Metode de predareObservaţii(ore şi referinţe bibliografice)

1. Limbaj algoritmic

Reamintirea subiectelor prezentate la curs. Propunerea unui set de exerciții. Lucru individual. Metode interactive la tablă.

2

2. Tablouri si structuri idem 2

3. Analiza eficienței algoritmilor idem 2

4. Recursivitate idem 2

5. Analiza eficienței algoritmilor recursivi idem 2

6. Liste, stive, cozi idem 2

7. Liste, stive, cozi idem 2

8. Evaluare parțialăDiscutarea exercițiilor de la test 2

9. Arbori binari idem 2

10. Grafuri, digrafuri idem 2

11. Grafuri, digrafuri idem 2

12. Sortare idem 2

13. Căutare. Arbori binari de căutare idem 2

14. Tabele de dispersie idem 2

Bibliografie

T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest. Introducere in Algoritmi. Computer Libris Agora, 2000.D. Lucanu, M. Craus. Proiectarea algoritmilor. Polirom, 2008.

9. Coroborarea conţinutului disciplinei cu aşteptările reprezentanţilor comunităţii, asociaţiilor profesionale şi angajatorilor reprezentativi din domeniul aferent programului

Conținutul disciplinei este în concordanță cu tematica concursurilor pentru ocuparea posturilor în companiile IT.

10. Evaluare

Tip activitate 10.1 Criterii de evaluare 10.2 Metode de evaluare10.3 Pondere în nota finală (%)

10.4 Curs -înțelegerea și utilizarea corectă a unui limbaj algoritmic-capacitatea de a stabili clasa de complexitate a unui

Teste scrise 50%

algoritm- cunoașterea principalelor structuri de date și tehnicilor de utilizare ale acestora- calitatea formulării răspunsurilor

10.5 Seminar/ Laborator

- scrierea unui algoritm în limbaj algoritmic- evaluarea timpului de execuție în cazul cel mai nefavorabil- utlizarea adecvată a structurilor de date- calitatea descrierii algoritmilor

PrezențăTeste scriseAprecierea activității la seminar (bonusuri)

50%

10.6 Standard minim de performanţăPentru promovare trebuie îndeplinite simultan următoarele criterii: - 50% din punctajul maxim total; - 40% din punctajul maxim la testele scrise; - 60% din punctajul maxim la activitatea de seminar.

Îndeplinirea acestor condiții presupune capabilitatea de a proiecta și implementa algoritmi de complexitate simplă și medie folosind structuri de date standard.

Data completării Titular de curs Titular de seminar30.09.2017

Data avizării în departament Director de departament