Algorithms And Data Structures (INF224-B) | GSÜ

Content

Objective

The aim of the course is to equip student with skills of choosing the most appropriate data structure, using these data structures into different types of algorithms, analyzing the performance of proposed algorithms and choosing the most efficient one and programming these algorithms in C.

Course Content

Week 1 — Introduction to Data Structures and Algorithms; C language review
Week 2 — Arrays, pointers, linked lists, queues, stacks, recursive calls
Week 3 — Linked lists; complexity, Big-O notation, running time, computability
Week 4 — Search Methods and Trees 1: sequential search, binary search
Week 5 — Search Methods and Trees 2: Red-Black Trees, AVL trees, n-ary trees
Week 6 — Sorting Algorithms: Bubble sort, Quick sort, Insertion sort, Merge sort
Week 7 — Heap sort and heap trees; Bucket/Radix sort; hash tables; Huffman coding
Week 8 — Midterm Exam
Week 9 — Graphs: multidimensional arrays, graphs with pointers, undirected and directed graphs
Week 10 — Graphs: graph traversal (DFS, BFS), Kruskal, Prim, and Dijkstra algorithms
Week 11 — Dynamic Programming 1: Bellman–Ford and Floyd–Warshall algorithms
Week 12 — Matching Algorithms
Week 13 — End-of-term research presentations / individual performance evaluation
Week 14 — End-of-term research presentations / individual performance evaluation

Course Learning Outcomes

At the end of this course, students obtain the following information:
• Having deep knowledge on each data structure.
• Choosing the most appropriate data structure in respect to the available data.
• Using the data structures in different algorithms.
• Analyzing the performance of algorithms.

Teaching and Learning Methods

Lecture, Discussion, Demonstration, Case Study, Problem Solving, Cooperative Learning, Project, Brainstorming

References

1. M.A. Weiss, Data Structures & Algorithm Analysis in C++, 1999, Addison Wesley.
2. A.M. Tanenbaum, Data Structures using C, 1989, Prentice Hall.
3. A. Drozdek, Data Structures and Algorithmss in C++, 2004, Course Technology.
4. R. Sedgewick, Algorithms in C, Parts 1-4: Fundamentals, Data Structures, Sorting, Searching, 1997, Addison-Wesley.
5. Olcay Taner Yıldız, C && Java ile Veri Yapılarına Giriş, Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi, 2013.

Weekly Contents

Theory Topics
Week	Weekly Contents
1	Introduction to Data Structures and Algorithms; C language review
2	Arrays, pointers, linked lists, queues, stacks, recursive calls
3	Linked lists; complexity, Big-O notation, running time, computability
4	Search Methods and Trees 1: sequential search, binary search
5	Search Methods and Trees 2: Red-Black Trees, AVL trees, n-ary trees
6	Sorting Algorithms: Bubble sort, Quick sort, Insertion sort, Merge sort
7	Heap sort and heap trees; Bucket/Radix sort; hash tables; Huffman coding
8	Midterm Exam
9	Graphs: multidimensional arrays, graphs with pointers, undirected and directed graphs
10	Graphs: graph traversal (DFS, BFS), Kruskal, Prim, and Dijkstra algorithms
11	Dynamic Programming 1: Bellman–Ford and Floyd–Warshall algorithms
12	Matching Algorithms
13	End-of-term research presentations / individual performance evaluation
14	End-of-term research presentations / individual performance evaluation

Practice Topics
Week	Weekly Contents
1	Introduction to Data Structures and Algorithms; C language review
2	Arrays, pointers, linked lists, queues, stacks, recursive calls
3	Linked lists; complexity, Big-O notation, running time, computability
4	Search Methods and Trees 1: sequential search, binary search
5	Search Methods and Trees 2: Red-Black Trees, AVL trees, n-ary trees
6	Sorting Algorithms: Bubble sort, Quick sort, Insertion sort, Merge sort
7	Heap sort and heap trees; Bucket/Radix sort; hash tables; Huffman coding
8	Midterm Exam
9	Graphs: multidimensional arrays, graphs with pointers, undirected and directed graphs
10	Graphs: graph traversal (DFS, BFS), Kruskal, Prim, and Dijkstra algorithms
11	Dynamic Programming 1: Bellman–Ford and Floyd–Warshall algorithms
12	Matching Algorithms
13	End-of-term research presentations / individual performance evaluation
14	End-of-term research presentations / individual performance evaluation

Assessment System

Contribution to Overall Grade
Activities	Number	Contribution
Contribution of in-term studies to overall grade	14	60
Contribution of final exam to overall grade	1	40
Total	15	100

In-Term Studies
Activities	Number	Contribution
Assignments	0	0
Presentation	0	0
Midterm Examinations (including preparation)	1	20
Project	1	25
Laboratory	10	5
Other Applications	0	0
Quiz	2	10
Term Paper/ Project	0	0
Portfolio Study	0	0
Reports	0	0
Learning Diary	0	0
Thesis/ Project	0	0
Seminar	0	0
Other	0	0
Make-up	0	0
Total	14	60

Relation of Proficiency

No	Program Learning Outcomes	Contribution
No	Program Learning Outcomes	1	2	3	4	5
1	Matematik, fizik ve mühendislik bilimlerine özgü konularda yeterli bilgi birikimi; bu alanlardaki kuramsal ve uygulamalı bilgileri, mühendislik problemlerinin modellenmesi ve çözümünde kullanabilme becerisi.	X
2	Karmaşık bilgisayar mühendisliği problemlerini saptama, tanımlama, formüle etme ve çözme becerisi; bu amaçla uygun analiz ve modelleme yöntemlerini seçme ve uygulama becerisi.					X
3	Yazılımsal veya donanımsal karmaşık bir sistemi, süreci veya donanımı gerçekçi kısıtlar ve koşullar altında, belirli gereksinimleri karşılayacak şekilde tasarlama becerisi; bu amaçla modern tasarım yöntemlerini uygulama becerisi.				X
4	Mühendislik uygulamalarında karşılaşılan karmaşık problemlerin analizi ve çözümü için gerekli olan modern teknik ve araçları geliştirme, seçme ve kullanma becerisi; bilişim teknolojilerini etkin bir şekilde kullanma becerisi.					X
5	Analitik düşünce ile bir sistemi, sistem bileşenini ya da süreci analiz etme, modelleme, deney tasarlama ve yapma, veri toplama, çözüm algoritmaları üretebilme, uygulamaya alma ve geliştirme becerileri.				X
6	Disiplin içi ve çok disiplinli takımlarda etkin biçimde çalışabilme becerisi; bireysel çalışma becerisi.			X
7	Türkçe sözlü ve yazılı etkin iletişim kurma becerisi; en az iki yabancı dil bilgisi; etkin rapor yazma ve yazılı raporları anlama, yazılım ve donanım tasarımını, gerekirse teknik resim metotları kullanarak raporlayabilme, etkin sunum yapabilme becerisi.					X
8	Bilgiye erişebilme ve bu amaçla kaynak araştırması yapabilme, veri tabanları ve diğer bilgi kaynaklarını kullanabilme becerisi				X
9	Yaşam boyu öğrenmenin gerekliliği bilinci; kendini sürekli yenileme becerisi.					X
10	Mesleki etik ilkelerine uygun davranma, mesleki sorumluluk bilinci; mühendislik uygulamalarında kullanılan standartlar hakkında bilgi.		X
11	Proje yönetimi, risk yönetimi ve değişiklik yönetimi gibi, iş hayatındaki uygulamalar hakkında bilgi; girişimcilik, yenilikçilik hakkında farkındalık; sürdürülebilir kalkınma hakkında bilgi.			X
12	Mühendislik uygulamalarının evrensel ve toplumsal boyutlarda sağlık, çevre ve güvenlik üzerindeki etkileri ve çağın mühendislik alanına yansıyan sorunları hakkında bilgi.
13	Bilgisayar mühendisliği uygulamalarının hukuki ve etik boyutları konusunda farkındalık.

ECTS

Activities	Number	Period	Total Workload
Class Hours	14	3	42
Working Hours out of Class	14	2	28
Assignments	3	4	12
Presentation	0	0	0
Midterm Examinations (including preparation)	1	6	6
Project	0	0	0
Laboratory	2	14	28
Other Applications	0	0	0
Final Examinations (including preparation)	1	10	10
Quiz	0	0	0
Term Paper/ Project	0	0	0
Portfolio Study	0	0	0
Reports	0	0	0
Learning Diary	0	0	0
Thesis/ Project	0	0	0
Seminar	0	0	0
Other	0	0	0
Make-up	0	0	0
Yıl Sonu	0	0	0
Hazırlık Yıl Sonu	0	0	0
Hazırlık Bütünleme	0	0	0
Total Workload			126
Total Workload / 25			5.04
Credits ECTS			5