シラバス参照

授業情報/Course information

科目一覧へ戻る 2025/04/16 現在

科目名/Subject コンピュータサイエンスII/Computer ScienceII
担当教員(所属)/Instructor 加地 太一(商学部)
授業科目区分/Category 現代商学専攻博士前期課程 基本科目
開講学期/Semester 2025年度/Academic Year  後期/Fall Semester
開講曜限/Class period 月/Mon 1
対象所属/Eligible Faculty 商学研究科現代商学専攻博士前期課程/Graduate School of CommerceGraduate School of Commerce Major in Modern Commerce
配当年次/Years 1年,2年
単位数/Credits 2.0
研究室番号/Office 加地 太一(315)
オフィスアワー/Office hours 加地 太一(随時(事前にE-mailで連絡のこと))
更新日/Date of renewal 2025/02/20
授業の目的・方法
/Course Objectives and method
本講義ではコンピュータサイエンスの根幹をなすアルゴリズムとデータ構造の問題について学習する。アルゴリズムやデータ構造の本質を理解することを重視し、C言語を実際に用いて、探索,ソート,データの処理などの各種アルゴリズムとその基本概念を理解していく。さらに、応用的な事柄や、計算量の求め方などの理論的な内容についても学んでいく。
達成目標
/Course Goals
アルゴリズムとデータ構造の世界を理解し、そのさらなる活用の基礎となることを目標とする。
授業内容
/Course contents
次の内容について輪読を通して学習していく予定である。

1.アルゴリズムとその計算量
2.リストとその実現
3.スタック, 待ち行列など
4.グラフ, 木
5.線形探索法と2分探索法
6.2分探索木(1)
7.2分探索木(2)
8.平衡探索木(1)
9.平衡探索木(2)
10.バブルソート
11.ヒープソート
12.クイックソート
13.マージソート
14.動的計画法
15.最適化問題

また、Cにより実際にプログラム構築を行い、理解の向上をはかる。
事前学修・事後学修
/Preparation and review class
【事前学修】 事前にテキストを読み、輪読において、各自、解説を行うこととなるので資料を事前に読んでおき十分な理解をはかること。
【事後学修】 学習した理論、技法などは、次回以降においても必要となる知識である。したがって、授業の中で紹介されたアルゴリズム、計算手法に関して、分からないところがあれば各自で調べて理解をはかっておくこと。
使用教材
/Teaching materials
茨木:「Cによるアルゴリズムとデータ構造(改訂2版)」、オーム社
成績評価の方法
/Grading
各自の発表を通して、調査、理解、分析、表現能力より総合的に評価を行う。
成績評価の基準
/Grading Criteria
社会情報コース標準成績評価基準に従う.
履修上の注意事項
/Remarks
C言語がすでに使用できること。すなわち、学部の講義で行われた「情報処理Ⅰ」と「ソフトウェア科学」の内容を理解していることが必要である。また、数学的な知見も必要となる。

本講義の履修希望者は、下記に従いメールせよ。
(1) 〆切日:9月24日(水)12:00まで
(2) メールの件名:コンピュータサイエンス希望
(3) メールの内容:①学生番号 ②氏名(ふりがな)③コース ④E-mail(連絡がすぐ取れるメール)⑤志望理由
(4) 送付先メール:kajidesu51★★★
注意:「★★★」 を「@gmail.com」に書き換えメールすること。

この履修希望メールを提出した学生のみに対し、後日、メールにて今後の事を相談する。
実務経験者による授業
/Courses conducted by the
ones with practical
experiences
該当しない/No
授業実施方法
/Method of class
①面接授業/Face-To-Face class
遠隔授業
/Online class
遠隔授業/Online class
追加情報
/Additional information
地域(北海道)に関する学習内容を含む/Includes learning content on region(Hokkaido)
シラバス作成のためのガイドラインに従って作成した
/made this syllabus according to the guidelines
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません

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