データ構造とアルゴリズム（社会情報・専門科目）

授業科目名

(英語名)

Data Structure and Algorithms （社会情報・専門科目）

科目区分

専門基礎科目（専門関連科目）

ー

対象学生

社会情報科学部

学年

2年

ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ

KCJBS2MCA1

単位数

2.00単位

ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。

授業の形態

講義 (Lecture)

開講時期

2024年度前期

(Spring semester)

担当教員

照山順一

所属

社会情報科学部

授業での使用言語

日本語

関連するＳＤＧｓ目標

目標9

ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所

木曜日5時限・K423

連絡先

junichi.teruyama@gsis.u-hyogo.ac.jp

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標

二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。

学部DP

1◎／3〇

研究科DP

ー

全学DP

ー

教職課程の学修目標

ー

講義目的・到達目標

【講義目的】
本講義では、プログラムを実際に作る際に必要な背景知識であるデータ構造とアルゴリズムについて学ぶ。様々なデータ構造やアルゴリズムの考え方について知ることで、様々な実問題を解くプログラムを作成するための基礎知識を得ることを目的とする。
【到達目標】
アルゴリズムについて議論を行うための基本的概念について理解することと、基本的なデータ構造と基本的なアルゴリズムについて知り、実際に利用することができるようになることを到達目標とする。

授業のサブタイトル・キーワード

講義内容・授業計画

【講義内容】
以下の授業計画に従って講義を行う。データ構造やアルゴリズムの原理を机上で学ぶとともに、学んだことを実際に自らのパソコン上で実装して体験することで学ぶ。
【授業計画】
1. はじめに
2. アルゴリズムとは何か
3. Pythonの関数
4. データ構造：配列とリスト（1）
5. データ構造：配列とリスト（2）
6. データ構造：スタックとキュー
7. 再帰的アルゴリズム
8. データ構造：木
9. 探索
10.ヒープ
11. ソート
12. ハッシュテーブル
13. グラフ（1）
14. グラフ（2）
15. まとめ
16. 期末試験（到達度の確認）

※以上の計画は、授業の進度によって変更や前後する可能性がある。
※パソコンの利用：毎回使用する予定である。
※生成系AIについて：生成系AI の利用については教員の指示に従うこと。課題の答案作成において生成系AIの使用を制限しないが、正しさについて十分に確認すること。

教科書

・『データ構造とアルゴリズム（データサイエンス大系）』（川井明・梅津高朗・高柳昌芳・市川治共著，学術図書出版社）
・必要に応じて資料を配布することもある

参考文献

適宜指示する。

事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安

【予習】
教科書事前読み込みによる講義内容の予習（5時間）
【復習】
授業資料の読み直しによる復習（15時間）
課題の答案作成（40時間）

アクティブ・ラーニングの内容

学生の提出した課題について授業時間内にフィードバックを行うことによって、活発な質問と議論を促す。

成績評価の基準・方法

【成績評価の基準】
講義目的・到達目標に記載する能力の到達度に基づき、S（90点以上）、A（80点以上）、B（70点以上）、C（60点以上）による成績評価の上、単位を付与する。
【成績評価の方法】
課題20%、期末試験80%を基準として、総合的に評価する。

課題・試験結果の開示方法

課題については、授業時間中にフィードバックする。特に、どのような間違いをしやすいかということを重点的に扱う。
期末試験については、全体的な講評をユニバーサルパスポートで提供する。

履修上の注意・履修要件

すべての課題を提出すること。課題及びその提出方法は都度指示する。
授業中にPCを使って課題を行うため、毎回PCを持参すること。
プログラミング言語としてPythonを使用するため、あらかじめPythonの基礎を理解している必要がある。

実践的教育

該当しない。

備考

英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。

シラバス情報