Алгоритмы 1 2016/17 осень — различия между версиями

Материал из SEWiki
Перейти к: навигация, поиск
(Клуб любителей ACM)
(Лекции)
Строка 47: Строка 47:
 
* 28.09 (ср) ([http://acm.math.spbu.ru/~sk1/courses/1617f_au/lections/2016-09-28-DataStructures.html Структуры данных:] хеш-таблица, куча, амортизация, аллокаторы)
 
* 28.09 (ср) ([http://acm.math.spbu.ru/~sk1/courses/1617f_au/lections/2016-09-28-DataStructures.html Структуры данных:] хеш-таблица, куча, амортизация, аллокаторы)
 
* 05.10 (ср) ([http://acm.math.spbu.ru/~sk1/courses/1617f_au/lections/2016-10-05-Sort.html Сортировки:] Пополняемые структуры данных. Квадратичные сортировки. Merge-Sort. Quick-Sort)
 
* 05.10 (ср) ([http://acm.math.spbu.ru/~sk1/courses/1617f_au/lections/2016-10-05-Sort.html Сортировки:] Пополняемые структуры данных. Квадратичные сортировки. Merge-Sort. Quick-Sort)
 +
* 12.10 (ср) ([http://acm.math.spbu.ru/~sk1/courses/1617f_au/lections/2016-10-12-Sort.html Сортировки и статистики:] Quick Sort, Radix Sort, Bucket Sort)
  
 
== Клуб любителей ACM ==
 
== Клуб любителей ACM ==

Версия 23:13, 12 октября 2016

Преподаватели

  • Копелиович Сергей Владимирович (burunduk30@gmail.com, vk.com/burunduk1)
  • Подгузов Никита Владимирович (npodguzov@yandex.ru, vk.com/nikitosh239)
  • Колганов Роман Александрович (roman.kolganov@gmail.com, vk.com/rokolgan, к.301 в общежитии)

Софт, примеры, справка

Информация

Деление на группы

Результаты практики

Дедлайны:

  • практика, контест: 8 дней (дедлайн в четверг в 23:59)
  • теория в tex, 6 дней (дедлайн во вторник в 23:59)

Лекции

[Конспект лекций] (тут же разбор теста)

[Конспект лекций за осень 2015/16]

[Краткие планы лекций]

Клуб любителей ACM

Среда, 18:20, 208-я аудитория.

  • 07.09 (ср) Fractional Cascading, Smallest-circle problem
  • 14.09 (ср) Динамика с IOI 2016: convex hull trick, разделяй и властвуй, оптимизация Кнута, множитель Лагранжа
  • 28.09 (ср) Динамика по профилю. От рекурсии до Гамильтонова цикла. Динамика по профилю на графе для NP-трудных задач.
  • 12.09 (ср) min distance в 3D за O(nlogn), max distance в 3D за O(nlogn) (nlogn'random'1989) (something like nlogn or nk)

Домашние задания

Результаты контестов

TeX исходники практик