Sadržaj se učitava...
mdi-home Početna mdi-account-multiple Djelatnici mdi-script Studiji mdi-layers Katedre mdi-calendar-clock Raspored sati FOI Nastava search apps mdi-login
Strukture podataka
Data Structures
2016/2017
6 ECTSa
Informacijski i poslovni sustavi 1.1 (PDS)
Katedra za teorijske i primijenjene osnove informacijskih znanosti
RI
3. semestar
Osnovne informacijemdi-information-variant Izvođači nastavemdi-account-group Nastavni plan i programmdi-clipboard-text-outline Model praćenjamdi-human-male-board Ispitni rokovimdi-clipboard-check-outline Rasporedmdi-calendar-clock Konzultacijemdi-account-voice
Izvođenje kolegija
Studij Studijski program Semestar Obavezan
Informacijski i poslovni sustavi 1.1 (PDS) Poslovni sustavi 5 izborni
Informacijski i poslovni sustavi 1.1 (PDS) Informacijski sustavi 3 obavezan
Informacijski i poslovni sustavi 1.1 (PDS) Poslovni sustavi 3 izborni
Cilj kolegija
Cilj kolegija Modeliranje poslovnih pravila je upoznavanje studenata s osnovnim teorijskim postavkama i praktičnim metodama i postupcima konceptualnog i formalnog oblikovanja i implementacije poslovnih pravila i sustava poslovnih pravila, u kontekstu suvremenih alata za razvoj informacijskih sustava, kako klasičnih, tako i suvremenih (sustavi ontologija, sustavi baza znanja i sustavi semantičkog Weba).
Preduvjeti
Norma kolegija
Predavanja
30 sati
Seminar
15 sati
Vježbe u praktikumu
15 sati
Nastavnik Uloga na kolegiju Oblik nastave Tjedana Sati Grupa
Čubrilo Mirko Nositelj Predavanja
Seminar
15
15
2
1
2
4
Konecki Mladen Suradnik
Lovrenčić Alen Suradnik Vježbe u praktikumu 15 1 7
Orehovački Tihomir Suradnik
Sadržaj predavanja
  •     Osnovni pojmovi, pregled sadržaja kolegija i literatura
    Pojam strukture podataka. Pojam algoritma. Međuodnos struktura podataka i algoritama. Povijest razvoja struktura podataka i algoritama. Pregled sadržaja kolegija. Upoznavanje s literaturom i izvorima na Webu.
  •     Povijesni razvoj struktura podataka i algoritama. Modeli algoritama
    Povijesni razvoj struktura podataka i teorije algoritama. Univerzalni modeli algoritama. Turingov stroj i njjegova struktura. Primjeri realizacija algoritama na Turingovom stroju u odabranom simulacijskom programu (JFLAP). Univerzalni Turingov stroj.
  •     Algoritamska nerješivost, rješivost i složenost
    Pojmovi algoritamske nerješivosti, rješivosti i složenosti. Algoritamski nerješivi problemi. Algoritamski rješivi problemi. Mjere složenosti algoritama. O-notacija. Priručne mjere složenosti algoritama.
  •     Osnovna klasifikacija struktura podataka
    Kriteriji klasifikacije (linearnost, nelinearnost). Osnovne klase struktura podataka (linearne liste, stabla, grafovi)
  •     Linearne liste
    Definicija opće klase linearnih lista i njezinih podklasa (stog, red, red sa dva kraja (DEQ)). Apstraktna reprezentacija. Pregled primjena.
  •     Primjene stoga kao strukture podataka
    Izabrane primjene stoga kao strukture podataka (pravilnost građe algebarskih izraza s obzirom na raspored zagrada, postfiksni zapis (linearizacija) algebarskih izraza, računanje vrijednosti algebarskih izraza temeljem njihovog postfiksnog zapisa, zbrajanje vrlo velikih brojeva, modeliranje traženja izlaza iz labirinta).
  •     Vezane liste, cirkularne liste i red
    Jednostruko vezane liste (modeliranje osnovnih operacija). Dvostruko vezane liste (modeliranje osnovnih operacija). Cirkularne liste (modeliranje osnovnih operacija). Modeliranje reda cirkularnom listom.
  •     Relativna izražajna snaga podklasa klase linearnih lista
    Mjera relativne izražajne snage pojedinih podklasa klase linearnih lista (broj permutacija niza od n elemenata koje se daju realizirati dotičnom podklasom klase linearnih lista). Klasifikacija podklasa klase linearnih lista s obzirom na mjeru relativne izražajne snage.
  •     Stabla
    Motivacijski primjer uvođenja stabla kao nelinearne strukture podataka (primjer pronalaženja duplikata u nizu brojeva, primjer sortiranja niza). Rekurzivna definicija stabla. Grafički prikaz stabla. Binarno stablo. Osnovni pojmovi vezani zu pojam binarsnog stabla.
  •   Binarna stabla i njihova primjena
    Načini obilaska (obrade informacijskog sadržaja) čvorova binarnog stabla („najprije u dubinu“, „simetrični načn“ i „najprije u širinu“). Reprezentacija bilo kojeg stabla u obliku binarnog stabla. Binarna stabla pretraživanja. Binarna stabla sortiranja.
  •   Grafovi
    Definicija grafa i osnovnih pojmova vezanih uz graf (čvorovi, bridovi, putevi, usmjerenost, neusmjerenost,…). Modeli reprezentacije grafova (kao skupa čvorova i skupova pripadajućih susjednih čvorova i u obliku matrice „sudjednosti“ čvorova). Načini obilaska grafova.
  • Algoritmi sortiranja
    Pojam uređaja na skupu. Tipovi uređaja. Osnovne klase algoritama sortiranja i njihova složenost (mjehuričasto sortiranje, sortiranje spajanjem, sortiranje umetanjem, brzo sortiranje)
  • Algoritmi pretraživanja
    Osnovni pojmovi vezani az algoritme pretraživanja (skup podataka, ključ,…). Neki osnovni algoritmi pretraživanja (sekvencijalno pretraživanje, pretraživanje usporedbom ključeva, heširanje).
  • Ad hoc mjere složenosti algoritama
    Složenost Euklidovog algoritma
  • Statističke mjere složenosti algoritama
    Pojam slučajne varijable vezane za algoritam. Statističke mjere ponašanja slučajne varijable (očekivanje, standardna devijacija i varijanca). Statistička složenost Knuthovog algoritma M.
Sadržaj seminara/vježbi
  • Generirajuće funkcije nizova
    Generirajuće funkcije nizova predstavljaju alat za istraživanje statističke složenosti algoritama. Statistički parametri (očekivanje, standardna devijacija i varijanca) vežu se uz izabranu slučajnu varijablu u sklopu algoritma koji se istražuje, a izražavaju se kroz vrijednosti generirajuće funkcije pripadajućih vjerojatnosti i vrijednosti njezinih derivacija (prve i druge)
  • Formalizacije intuitivnog pojma algoritma
    Potreba za formalizacijom intuitivnog pojma algoritma. Masovni algoritamski problemi i njihova rješivost, odnosno nerješivost. Osnovne klase vremenske složenosti algoritama.
  • Turingovi strojevi kao modeli algoritama
    Opis rada Turingovog stroja. Univerzalni Turingov stroj. Modeliranje Turingovih strojeva u alatu JFLAP.
  • Statistička složenost algoritama
    Računanje statističke složenosti izabranih algoritama. Izbor slučajne varijable. Oblikovanje generirajuće funkcije niza vjerojatnosti za vrijednosti izabrane slučajne varijable. Računanje složenosti.
  • Knuthov računalni stroj MMIX
    Opis Knutovog računalnog stroja MMIX. Realizacija izabranih struktura podataka i algoritama u programskom jeziku računala MMIX.
  • Programsko okružje LEDA
    Programsko okružje LEDA suvremeno je programsko okružje, razvijeno za potrebe modeliranja struktura podataka i algoritama te njihovu vizualizaciju. Ova tema izlaže osnovnu strukturu programskog okružja LEDA i neke njegove primjene.
  • Asocijativne strukture podataka
    Pojam asocijativne strukture podataka. Prikaz programskog jezika Lua i njegove asocijativne strukture podataka. Modeliranje standardnih apstraktnih tipova podataka asocijativnom strukturom podataka u jeziku Lua.
  • Kombinatorni objekti kao strukture podataka
    Potreba za kombinatornim objektima kao strukturama podataka. Osnovni tipovi kombinatornih objekata (permutacije, kombinacije, varijacije). Algoritmi za generiranje kombinatornih objekata.
  • Strukture podataka i algoritmi polinomske aritmetike
    Važnost algoritama polinomske aritmetike. Osnovne strukture podataka za prikaz polinoma. Osnovni algoritmi za rad s polinomima. Primjene polinomske aritmetike.
  • Slučajni brojevi i njihove primjene
    Pojam algoritamskih slučajnih brojeva (tj. pseudoslučajnih brojeva). Neki algoritmi za generiranje slučajnih brojeva. Neke primjene slučajnih brojeva.
  • Stabla igara kao struktura podataka
    Stablo igre. Različite reprezentacije stabla igre kao strukture podataka. Ilustracija na igri križiž-kružić. Korisne operacije na stablima igara.
Ishodi učenja kolegija
  • raditi u timu za izgradnju informacijskih sustava
  • poznavati kritičan broj standardnih struktura podataka
  • poznavati osnovne metode usporedbe algoritama (ocjena složenosti)
  • izabrati najpogodniju izvedbu tipa podataka u konkretnoj situaciji s obzirom na složenost očekivano čestih operacija
  • moći izgraditi složeniji računalni program koji se temelji na algoritmu i korisnički definiranim tipovima podataka
Ishodi učenja programa
  • razumjeti stanje i trendove razvoja suvremenih informacijskih i komunikacijskih tehnologija (ICT), razumjeti njihov utjecaj na pojedinca, organizaciju i društvo te procijeniti njihovu primjenjivost u zadanom kontekstu
  • razumjeti i primijeniti ključne aspekte informacijske tehnologije (programiranje, algoritmi, strukture podataka, baze podataka i znanja
  • razumjeti i primijeniti suvremene tehničke koncepte i prakse u informacijskim tehnologijama (arhitektura računala, operacijski sustavi, mreže računala)
  • razumjeti i primijeniti matematičke metode, modele i tehnike primjerene rješavanju problema iz područja informacijskih i poslovnih sustava
  • razumjeti bitne čimbenike koji utječu na poslovanje organizacije i pojedinaca te primijeniti osnovne metode i koncepte planiranja, upravljanja i obračuna poslovanja
  • analizirati stanje, identificirati prilike i definirati probleme s kojima se susreću organizacije i pojedinci u primjeni ICT, te formulirati rješenja uz primjenu ICT
  • razumjeti osnovna vertikalna područja primjene ICT (industrija, zdravstvo, promet, turizam, država i sl.), te horizontalne aplikacije (uredski sustavi, DSS, CRM, ERP, DMS i sl.)
  • razumjeti i primijeniti suvremene metodološke pristupe razvoja organizacijskih i informacijskih sustava, te oblikovanja organizacije i organizacijske strukture
  • razumjeti suvremene organizacijske koncepte i upravljati organizacijskom kulturom
  • modelirati poslovne procese i podatke u organizacijama i primijeniti modele u razvoju informacijskih i poslovnih sustava
  • razumjeti i primijeniti metode, tehnike razvoja informacijskih i programskih sustava u suvremenim razvojnim okolinama
  • razumjeti i primijeniti procese, metode i tehnologije upravljanja IT uslugama i resursima te podrške i pružanja različitih vrsta usluga vezanih uz ICT
  • razumjeti i primijeniti etička načela, zakonsku regulativu i norme koje se primjenjuju u struci
  • razumjeti osnovna načela i metode upravljanja organizacijom i uspješno raditi u timu
  • uspješno komunicirati s klijentima, korisnicima i kolegama na verbalan i pisani način uz primjenu odgovarajuće terminologije uključujući i sposobnost komunikacije o struci na stranom jeziku
  • pratiti stručnu literaturu na hrvatskom i stranom jeziku, pripremiti i samostalno održati prezentacije na hrvatskom i stranom jeziku stručnoj i općoj publici, te kritičku evaluaciju prezentirane stručne teme
  • razumjeti i primijeniti vještine učenja potrebne za cjeloživotno učenje i nastavak obrazovanja na diplomskom studiju
  • razumjeti i primijeniti osnovne principe planiranja i razvoja karijere u struci i vlastitih poduzetničkih poduhvata
  • poznavati ključne aspekte informacijske tehnologije
  • identificirati i razumjeti bitne čimbenike koji utječu na poslovanje organizacije i pojedinaca te primijeniti osnovne metode i koncepte planiranja, upravljanja i obračuna poslovanja
  • prepoznati osnovna vertikalna područja primjene ICT (industrija, zdravstvo, promet, turizam, država i sl.), te horizontalne aplikacije (uredski sustavi, DSS, CRM, ERP, DMS i sl.)
  • razumjeti metode, tehnike razvoja informacijskih i programskih sustava u suvremenim razvojnim okolinama
  • razumjeti procese, metode i tehnologije upravljanja IT uslugama i resursima te podrške i pružanja različitih vrsta usluga vezanih uz ICT
  • identificirati ključne podatke i informacije za donošenje racionalnih poslovnih odluka
  • analizirati i vrednovati rezultat poslovanja, te predložiti unapređenje poslovnog sustava.
  • PROBAnje OPISivanja....
Osnovna literatura
  • Keogh, J., Davidson, K. Data Structures Demystified. McGraw-Hill/Osborne, New York, 2004.
  • Knuth, D. E. The Art of Computer Programming, Volume 1 : Fundamental Algorithms. Addison-Wesley, Reading, 1997.
  • Knuth, D. E. The Art of Computer Programming, Volume 3 : Sorting and Searching. Addison-Wesley, Reading, 1997.
Dopunska literatura
  • Divjak, B., Lovrenčić, A. Diskretna matematika s teorijom grafova.TIVA-FOI, Varaždin, 2005.
  • Drozdek, A. Data Structures and Algorithms in C++. Course Technology, Boston, 2004.
  • Rodger, S. H., Finley, T. W. JFLAP : An Interactive Formal Languages and Automata Package. Jones and Bartlett, Sudbury, 2006.
  • Introduction to alrogithms. Cormen, T. H., Lieserson, C. E., Rivest, R. L., Stein, C. 2nd ed. MIT, Cambridge, 2001.
Slični kolegiji
  • Strukture podataka i algoritmi – PMF-Zagreb
  • Algoritmi i strukture podataka-FER-Zagreb
  • Algoritmi i strukture podataka-Filozofski fakultet Zagreb, Odsjek za informacijske znanosti
  • Strukture podataka i algoritmi-Visoka škola za informacijske tehnologije Zagreb
  • Algoritmi i strukture podataka-Filozofski fakultet Rijeka-Odsjek za informatiku
Redoviti studenti Izvanredni studenti
izvanredni rok
Datum: 22.11.2024.
Vrijeme: 16:00
Opis: Na Fakultetu
izvanredni rok
Datum: 16.04.2025.
Vrijeme: 16:00
Opis: Na Fakultetu
U kalendaru ispod se nalaze konzultacije predmetnih nastavnika, no za detalje o konzultacijama možete provjeriti na profilu pojedinog predmetnog nastavnika.
2024 © Fakultet organizacije i informatike, Centar za razvoj programskih proizvoda