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GSE62100 情報フルエンシー(Pythonによるアルゴリズムと問題解決の技法)

  • 2018年度 春学期 月曜3時限(13:30〜15:00)
  • コンピュータールームB
  • Teaching Assistant: 渡邉 一生,星野 佑
日付 内容  備考 
4月16日  ガイダンスとりあえずPython interactive shellを使ってみる第1回の宿題 着席表(4月15日版),
Pythonチュートリアル
Google code jam
4月23日  ソースコードの利用
第2回の宿題(その1: store creditに挑戦(その1),その2: reverse wordsに挑戦(その1),その3: 次回挑戦する予定の問題(speaking in tongue, minimum scalar product)を読んで問題を理解する.)
今回は「とりあえずPython interactive shellを使ってみる」の「関数の定義と利用」から説明します.
5月07日  ファイル入出力,reverse wordsに挑戦(完結編),
第3回の宿題: 次回挑戦する予定の問題を読んで問題を理解する.Speaking in tonguesに挑戦(問題編)を解ける範囲で解いてくる.
挑戦する問題: Speaking in tonguesMinimum scalar product
5月14日 プログラミングコンテストの簡単な問題に挑戦,store creditに挑戦(完結編),Speaking in tongueに挑戦(解答編),
第4回の宿題: 次回挑戦する予定のBullseyeとCrop trianglesを読んで問題を理解する.Minimum scalar product(問題編)を解ける範囲で解いてくる.
今回は「Store creditに挑戦(完結編)」の「文字列のフォーマット出力」から説明,
挑戦する問題: BullseyeCrop triangles
5月21日  2分探索の利用,Minimum scalar product(解答編)
第5回の宿題: Bullseye(問題編),Crop triangles(問題編)を解ける範囲で解いてくる.今回は課題もあります.課題はMoodleに掲載します.
2分探索による平方根の見積り
ACM-ICPCへの誘い(2016年度版)
5月28日  計算時間の見積り,Bullseye(解答編),Crop triangles(解答編)
第6回の宿題: 課題がMoodleに掲載されているので,それに取り組む.
挑戦する問題: All your baseWatersheds
6月04日  グラフ探索の利用,
Country leader解答編,Jane's flower shop解答編,
グラフ理論とグラフ探索グラフ探索のコード例
第7回の宿題: グラフ探索のコードを応用して,Watershedsを解いてみる.(提出はしなくてよい.)
ACM-ICPC 2017
申込開始: 2017年5月9日(火)
申込締切: 2017年6月30日(金)
国内インターネット予選: 2017年7月14日(金) コンテスト時間は未定
アジア地区つくば大会:  2017年12月16日(土)~17日(日)
6月11日 グラフ探索と列挙,
Watershedsに挑戦(解答編),グラフ探索と列挙
第8回の宿題: 深さ優先探索をベースにした部分集合列挙アルゴリズムを利用してample syrupのsmall datasetを解く関数を作る,また順列列挙アルゴリズムを利用してminimum scalar productのsmall datasetを解く関数を作る.

6月18日  グラフ探索と列挙の続き,
Ample syrup small dataset解答編,minimum scalar product small dataste解答編,
dynamic gridに挑戦,Space cubes small datasetに挑戦,
 
6月25日 最適化問題,動的計画法単始点最短路問題とダイクストラ法 ダイクストラ法を元にすると解きやすそうな問題: gCampuscrossing the roadpony express
7月02日 中くらいの難しさの問題への挑戦,
全点間最短路問題とFloyd-Warshall法,gCampusに挑戦(問題編)

7月09日 最大流の利用,ネットワークフロー(スライド)最大流問題とその解法グラフ上の最短路問題Edmonds-Karpアルゴリズムの実装,technobabble(問題編)
7月16日  難しい問題に挑戦
technobabble(解答編)

7月23日 数理最適化の利用線形最適化の説明整数最適化の説明),
機械学習の利用
TensorFlowMNIST for ML beginners

  授業時間外の学修課題(詳細はMoodleに,提出締切は7月31日)