Scopul cursului „Utilizarea tehnicilor clasice de programare” este de a familiariza studenții cu metode consacrate în informatică și algoritmică, care stau la baza rezolvării eficiente a problemelor complexe. Cursul urmărește să dezvolte atât gândirea algoritmică, cât și abilitățile practice de implementare a soluțiilor, utilizând strategii bine fundamentate și validate de-a lungul timpului.
Conform curriculei, pe parcursul cursului se vor studia:
1. Metode de optimizare combinatorială
- Metoda „Simulated Annealing” – tehnică inspirată din procesele fizice de răcire, folosită pentru găsirea unor soluții aproape optime în probleme complexe.
- Rezolvarea problemei rucsacului cu Tabu Search – algoritm euristic de explorare a soluțiilor, ce utilizează o memorie de tip „tabu” pentru a evita revenirea la soluții anterioare.
2. Metode de căutare
- Căutarea informată – utilizarea euristicilor pentru a orienta căutarea în spațiul de stări.
- Strategia „întâi cel mai bun” – selecția drumului cel mai promițător pe baza unei funcții de evaluare.
- Căutarea Greedy – alegerea locală a celei mai bune opțiuni în fiecare pas, cu scopul de a obține o soluție globală acceptabilă.
3. Metode de sortare
- Bubble Sort – metoda clasică de sortare prin comparări succesive și interschimbări.
- Selection Sort – alegerea repetată a minimului din sublista rămasă.
- Insertion Sort – inserarea elementelor într-o listă parțial ordonată.
- Merge Sort – sortare prin interclasare, utilizând paradigma „divide et impera”.
- Quick Sort – sortare rapidă bazată pe pivot și partiționare.
- Cifrul DES și funcții hash – noțiuni elementare de criptografie și securitate, asociate proceselor de manipulare a datelor.
4. Programarea dinamică (DP)
- Relațiile de recurență – fundamentul teoretic al DP.
- Aplicații DP – probleme clasice (de ex. drumuri minime, rucsac, secvențe).
- Ce determină aplicabilitatea DP? – condiții și criterii de utilizare.
- Tiparul general DP – pașii de construcție a soluției prin memorarea subproblemelor.
- Учитель: Marina Cucereavîi