Gagnaskipan

Lýsing
Í þessu námskeiði er fjallað um ýmiss konar gagnaskipan, eins og tengda lista, stafla, biðraðir, tré og tætitöflur.  Jafnframt er farið í  endurkvæma forritun og röðunaralgrím.  Í námskeiðinu er að auki lögð áhersla á hugræn gagnatög, hlutbundna forritun og meðhöndlun frábrigða. Forritunarmálið C++ er notað í námskeiðinu.
Námsmarkmið
Þekking (miðlun)
Nemandinn geti: Borið kennsl á grunnþrep og þrepunarskref vandamáls sem skilgreint er á endurkvæman hátt. Lýst hugrænum gagnatögum og muninum á milli yfirlýsingu þeirra og útfærslu.  Lýst hugmyndafræði hlutbundinnar hönnunar, m.t.t. hjúpunar, erfða og fjölbindingar. Lýst og skilið hvað átt er við með flækjustigi/vaxtarfalli reiknirits.

Leikni (þjálfun)
Nemandinn geti: Skrifað forrit sem notar sérhverja af eftirfarandi tegundum gagnaskipan: margvíð fylki, tengdir listar, staflar, biðraðir, tré og tætitöflur. Geti útfært ýmis konar gagnaskipan með því að nota tengda lista. Útfært einföld endurkvæm föll. Hannað, útfært, prófað og aflúsað forrit í hlutbundnu forritunarmáli. Skrifað forrit sem beitir erfðum til að leysa tiltekið vandamál. Skrifað forrit sem bregst við frábrigðum sem eiga sér stað í keyrslu. Beitt runuleit, tvíundarleit og röðunaralgrímum undir ýmsum kringumstæðum. Notað hugræn gagnatög með því að hafa eingöngu aðgang að yfirlýsingu þeirra.

Hæfni (sköpun)
Nemandinn geti: Valið viðeigandi gagnaskipan fyrir gerð líkans af tilteknu vandamáli. Hannað og þróað forrit fyrir vandamál sem lýst er á almennan hátt.

Fara á umsóknarvef

Var efnið hjálplegt? Nei

Umsagnir tölvunarfræðinema

Guðbjörn situr á borði sem er greinilega í herbergi sem er aðstaða nemenda

Guðbjörn Einarsson: meistaranám í tölvunarfræði

Þetta er mjög skemmtilegt nám og atvinnumöguleikarnir að því loknu frábærir. Tenging við atvinnulífið er sterk, sem gefur nemendum tækifæri til að kynnast raunverulegum verkefnum og gefur fyrirtækjum einnig tækifæri til að kynnast mögulegum framtíðarstarfsmönnum. Ég er til dæmis að vinna verkefni með fyrirtæki núna sem snýst um að taka helling af gögnum frá þeim og sjá hvort hægt sé að bæta tölfræðilegar spár þeirra með gervigreind.