le Programme de licence en génie informatique

Algorithmique et structures de données(INF224-A)

Nom du Cours Semestre du Cours Cours Théoriques Travaux Dirigés (TD) Travaux Pratiques (TP) Crédit du Cours ECTS
INF224-A Algorithmique et structures de données 3 3 0 2 3 4
Cours Pré-Requis
Conditions d'Admission au Cours
Langue du Cours Français
Type de Cours Obligatoire
Niveau du Cours Licence
Enseignant(s) du Cours Gülfem ALPTEKİN gulfem@gmail.com (Email) Günce Keziban ORMAN korman@gsu.edu.tr (Email)
Assistant(e)s du Cours
Objectif du Cours Le premier objectif de ce cours est de procurer à l’étudiant une connaissance de la programmation pour qu’il puisse résoudre des problèmes reliés à sa discipline. De plus, le cours fournit une introduction à la programmation de base technique, y compris la conception et la mise en œuvre des algorithmes, structuré techniques de programmation, et une introduction à un langage de haut niveau, y compris les tableaux, procédures, et la récursivité font partie des objectifs du cours. Le langage de programmation utilisé est le C et le compilateur est Eclipse.
Contenus Semaine 1. Introduction, analyse des algorithmes.
Semaine 2. Les types générales de structure de données (tableaux, listes chainées, queues).
Semaine 3. Généralités sur les arborescences, arbres binaire de recherche (ABR).
Semaine 4. Arbre binaire ordonné horizontalement (ABOH) .
Semaine 5. Implémentation et représentation des arbres binaires.
Semaine 6. Table et fonction de hachage.
Semaine 7. Représentation des graphes.
Semaine 8. Algorithmes sur les graphes.
Semaine 9. Examen partiel.
Semaine 10. Les algorithmes de tri.
Semaine 11. Les algorithmes de tri.
Semaine 12. Les algorithmes de recherche.
Semaine 13. Les algorithmes de recherche.
Semaine 14. Les algorithmes de codage.
Acquis d'Apprentissage du Cours A la fin de ce cours l’étudiant sera capable de :
• Faire un choix argumenté sur l'utilisation des structures de données principales,
• Utiliser les structures de données dans différents algorithmes,
• Comparer les performances de plusieurs algorithmes et choisir le plus efficace,
• Programmer les algorithmes en langage C.
Méthodes d'Enseignement Lecture, Discussion, Demonstration, Etude de Cas, Résolution de Problème, Apprentissage Coopératif, Projet, Brainstorming
Ressources 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.
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Intitulés des Sujets Théoriques
Semaine Intitulés des Sujets
1 Introduction, analyse des algorithmes.
2 Les types générales de structure de données (tableaux, listes chainées, queues).
3 Généralités sur les arborescences, arbres binaire de recherche (ABR).
4 Arbre binaire ordonné horizontalement (ABOH)
5 Implémentation et représentation des arbres binaires.
6 Table et fonction de hachage.
7 Représentation des graphes.
8 Algorithmes sur les graphes.
9 Examen partiel.
10 Les algorithmes de tri.
11 Les algorithmes de tri.
12 Les algorithmes de recherche.
13 Les algorithmes de recherche.
14 Les algorithmes de codage.
Intitulés des Sujets Pratiques
Semaine Intitulés des Sujets
Contribution à la Note Finale
  Numéro Frais de Scolarité
Contribution du contrôle continu à la note finale 4 50
Contribution de l'examen final à la note finale 1 50
Toplam 5 100
Contrôle Continu
  Numéro Frais de Scolarité
Devoir 3 15
Présentation 0 0
Examen partiel (temps de préparation inclu) 1 35
Projet 0 0
Travail de laboratoire 0 0
Autres travaux pratiques 0 0
Quiz 0 0
Devoir/projet de session 0 0
Portefeuille 0 0
Rapport 0 0
Journal d'apprentissage 0 0
Mémoire/projet de fin d'études 0 0
Séminaire 0 0
Autre 0 0
Toplam 4 50
No Objectifs Pédagogiques du Programme Contribiton
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
Activités Nombre Durée Charge totale de Travail
Durée du cours 14 3 42
Préparation pour le cours 14 1 14
Devoir 2 4 8
Examen partiel (temps de préparation inclu) 1 6 6
Laboratoire 2 14 28
Examen final (temps de préparation inclu) 1 10 10
Charge totale de Travail 108
Charge totale de Travail / 25 4,32
Crédits ECTS 4
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