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# Algoritmi e Strutture Dati
Docente: [**Manuela Montangero**](mailto:manuela.montangero@unimore.it)
Crediti: **9 CFU** (72 ore di lezione)
Orario di ricevimento: **Giovedì dalle 14:30 alle 16:30**
_Mandare una mail prima, altrimenti potrebbe andarsene_
#### Regole particolari per le email
- Oggetto "ASD"
- Mail **firmata** con **nome e cognome**
- Mail spedita dall'**account Unimore**
### Materiale
Libri:
- **Introduzione agli Algoritmi e Strutture Dati** di _T.H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, C. Stein_
**[Dolly (FIM)](https://dolly.fim.unimore.it/2018/course/view.php?id=26)**
### Tutorato
Tutor: [**Gianluca d'Addese**](mailto:tutoratoalgoritmi@gmail.com)
Cosa: **Esercizi sugli argomenti visti a lezione** e **preparatori all'esame**
Quando: **Mercoledì dalle 09:00 alle 11:00**...?
### Esame
Per iscriversi all'esame, bisogna aver passato:
- Analisi matematica (propedeutica)
- Programmazione I
Formato:
- Prima prova scritta
- Risolvere problemi con algoritmi proposti a lezione
- E' un test sulla preparazione
- Dura 1h30m
- Non si può usare nessun tipo di materiale
- Seconda prova scritta
- Proponi soluzioni per nuovi problemi non studiati a lezione
- Domande teoriche sugli argomenti studiati
- Dura 2h
- E' il giorno dopo la prima prova
- Si può utilizzare qualsiasi materiale, ma non deve permettere di comunicare
- Orale facoltativo
- Solo per chi supera entrambi gli scritti
- Domande su quello che abbiamo visto a lezione ("perchè gli algoritmi funzionano?")
- Informare via email entro 3 giorni dalla pubblicazione degli esiti della seconda prova
- L'orale potrebbe migliorare o peggiorare il voto (anche "molto")
**Attenzione:** Vengono verbalizzati anche i voti insufficienti; ricordarsi di rifiutarli!
Ci sono i seguenti appelli:
- 3 appelli tra Giugno e Luglio
- 1 appello a Settembre
- 2 appelli a Gennaio e Febbraio
Vale il salto di appello se:
- Uno studente regolarmente iscritto **non si presenta** all'appello e non ha avvisato via email almeno il giorno prima.
- Uno studente ha riportato una **grave insufficienza** in uno dei due scritti, e l'appello successivo è nella stessa sessione
### Note
Il corso è ben collegato con quello di Programmazione 2.
Dormire non fa bene!
`)))),n(a.a,null,n(o.a,null,"\n # Il nome del corso\n\n ## Cosa sono gli algoritmi?\n\n Gli algoritmi sono modi sistematici per risolvere problemi.\n\n Sono fondamentali per sviluppare software, in quanto i computer sono eccellenti esecutori di algoritmi.\n\n ## Come si sviluppa un algoritmo?\n\n Innanzitutto, bisogna conoscere gli _input_ e gli _output_ del problema, rispettivamente i dati di partenza e i dati di arrivo di esso; si ha quindi una fase di **ricerca**.\n\n Poi, si deve trovare un procedimento che ci faccia risolvere il nostro problema: è quello che faremo in questa materia!\n\n Infine, bisogna scrivere la soluzione in un modo che possa essere eseguita da un computer: questa è la **programmazione**.\n\n ## Che tipo di problemi possiamo risolvere?\n\n Un algoritmo risolve problemi di tipo generale, non ci interessa sapere _il risultato di 123+456_, ma vogliamo sapere _il risultato di x+y_, dove x e y sono due numeri naturali qualsiasi.\n\n Un problema può essere quindi considerato circa come una **funzione matematica**, che connette ogni input a un output corrispondente.\n\n ## Che caratteristiche ha un algoritmo?\n\n Per prima cosa, ripetendo l'algoritmo più volte con lo stesso ingresso deve dare sempre la stessa uscita come **risultato**, finendo in un **tempo finito**.\n\n Deve essere **ben ordinato**: cambiando l'ordine in cui vengono effettuate le operazioni, è probabile che anche il risultato cambi!\n\n Le sue istruzioni devono essere **non ambigue**, cioè che non possano essere interpretate in più modi, e **effettivamente realizzabili**, cioè realizzabili con l'esecutore che vogliamo usare per eseguire l'algoritmo.\n\n ## Esistono algoritmi equivalenti?\n\n **Sì!** Possono esserci due algoritmi che dati gli stessi input, hanno gli stessi output, e quindi risolvono lo stesso problema.\n\n In compenso, possono avere un numero di operazioni diverse, e quindi essere **uno più veloce** (da eseguire) dell'altro.\n\n ## Come si verifica la correttezza di un algoritmo?\n\n L'algoritmo deve essere **valido per tutti gli input**, anche se questi sono infiniti.\n\n Possiamo effettuare prove matematiche per verificarne la correttezza; il **principio di induzione** è dunque una dei teoremi fondamentali dell'algoritmica.\n\n Possiamo però verificare la _non correttezza_ di un algoritmo trovando un singolo controesempio.\n ")),n(a.a,null,n(o.a,null,"\n # Efficienza degli algoritmi\n \n Un buon algoritmo deve essere **efficiente**, ovvero deve usare il minimo delle risorse necessarie, come _usare il minimo di tempo possibile_.\n \n ## Come misuriamo il tempo necessario?\n \n Cerchiamo di astrarre il tempo dal particolare esecutore, e andiamo a contare il numero di operazioni elementari richieste per eseguire il nostro algoritmo nel caso peggiore.\n \n Un algoritmo efficiente, infatti, all'aumentare dei dati in ingresso, diventerà sempre più veloce rispetto a uno non efficiente, anche su computer più lenti!\n \n > Il [Bubble Sort](https://en.wikipedia.org/wiki/Bubble_sort) è sempre più lento di un [Tree Sort](https://en.wikipedia.org/wiki/Tree_sort), anche su computer più lenti, perchè, dovendo ordinare liste sempre più lunghe, prima o poi si raggiunge un punto in cui il primo è più veloce (in termini di tempo) dell'altro.\n \n Dobbiamo andare a vedere, quindi, _il numero di operazioni richieste per ottenere il r
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