- 開講元
- 経営工学系
- 授業形態
- 講義 / 演習 (対面型)
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 火5-8(W9-311)
- クラス
- -
- 科目コード
- IEE.A230
- 単位数
- 2
- 開講年度
- 2022年度
- 開講クォーター
- 3Q
- シラバス更新日
- 2022年4月20日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 日本語
- アクセスランキング
-
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講義の概要とねらい
本講義では、Pythonを用いて基本的なデータ構造とアルゴリズムについて学ぶ。
講義と演習(各100分ずつ)を通して、問題解決のためにプログラミングを用いる能力を養う。
到達目標
本講義を履修することにより、以下の知識と能力を習得する。
1) 基本的なPythonの使い方の習得
2) 基本的なデータ構造とアルゴリズムの理解
3) アルゴリズムによる効率性の違いを理解
4) アルゴリズムを実装する力
キーワード
Python、プログラミング、アルゴリズム
学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)
| ✔ 専門力 | 教養力 | コミュニケーション力 | 展開力(探究力又は設定力) | ✔ 展開力(実践力又は解決力) |
授業の進め方
各講義の1/2は講義形式で行い、残りの1/2は演習に充てる。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | ガイダンス Pythonの復習 （数、文字列、リスト、for文、if文） 演習 | Pythonの基本的な文法を理解する。 |
| 第2回 | 計算量とグラフ 演習 | アルゴリズムの計算量とグラフの表現を理解する。 |
| 第3回 | 深さ優先探索と幅優先探索 演習 | 深さ優先探索と幅優先探索を理解し実装する。 |
| 第4回 | 貪欲法 演習 | 貪欲法とクラスカル法を理解する。貪欲法を使って問題を解く。 |
| 第5回 | 最短経路問題 演習 | 最短経路問題とそのアルゴリズム(ダイクストラ法、ベルマンフォード法、ワーシャルフロイド法）を理解する。 |
| 第6回 | 動的計画法 演習 | 動的計画法を理解し、それに基づき問題を解く. |
| 第7回 | 最大フロー問題とマッチング 演習 | 最大フロー問題とそのアルゴリズムを理解する. |
授業時間外学修（予習・復習等）
学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。
教科書
特になし
参考書、講義資料等
Guido van Rossum: Pythonチュートリアル 第２版
Mark Lutz: 初めてのPython 第3版
成績評価の基準及び方法
毎週出題される演習課題によって評価
関連する科目
- IEE.A207 ： プログラミング基礎（経営工学）
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
受講は経営工学系の学部生に限定する。
Pythonの基礎的な使い方の習得を前提とする。プログラミング基礎（経営工学）の履修を強く推奨する。
その他
対面授業の際はPCを持参すること。
Google Colaboratoryで進めるため、個人のgoogleアカウント（無料）があることが望ましい。
講義資料はipynbファイルで配布する（利用方法等は初回講義で説明する）。
