Проект по алгоритмам и структурам данных на языке программирования Python студентов первого курса ШЕН ДВФУ специальности Прикладная математика и информатика.
- Предожение и обсуждение задач
- Работа с репозиторием и внесение изменений
- Требования к написанию кода
План минимум и максимум по алгоритмам и структурам данных
- Сортировки
- Деревья
- Графы
- Поиск подстрок
- Хэш-таблицы
- Алгоритмы сжатия
- Конечные автоматы
- Всё остальное
Проект направлен на практическое освоение алгоритмов и структур данных через их реализацию на языке программирования Python и создания на этой основе отрытого обучающего веб-ресурса, содержащего справочную информацию и демонстрацию работы реализованных алгоритмов и структур данных.
Разработку этого обучающего ресурса планируется вести максимально приближенно к реальной разработке продуктов:
- командная работа с использованием системы контроля версий git и портала Github
- совместное обсуждение задач и разработка проекта по методологии agile
- следование лучшим практикам проектирования и написания кода
- написание тестов для создаваемого функционала и использование автотестирования
- документирование создаваемого кода
Проект будет состоять из библиотеки структур данных и алгоритмов, реализованными студентами (с тестами и документацией), а также из веб-сервиса по вызову этих алгоритмов, демонстрации их работы, описанием, примерами использования и т.д. То есть помимо самой реализации алгоритмов, из открытых источников будет собран и переработан справочный обучающий материал по каждому алгоритму и структуре данных. Интерфейсом к веб-сервису будет служить веб-приложение или телеграм-бот. Конкретная архитектура всех частей проекта будет прорабатываться совместно со студентами в команде с учётом всех современных технологий и лучших практик.
В дальшейшем появится дорожная карта и прочее.
Прежде чем начинать работу над изменениями в проекте, посмотрите раздел Issues и либо выберете себе задачу (если вам не назначена никакая задача), либо создайте новую Issue в случае, если вы предлагаете какое-то улучшение или хотите сообщить об ошибке.
Когда вам назначили задачу / вы выбрали задачу, над которой работать, то выполните следующие шаги:
- Проверьте, что вы указаны в исполнителях задачи (Issue).
- Если в первый раз работаете с репозиторием, то склонируйте его себе на компьютер.
- Переключитесь на ветку master: git checkout master
- Проверьте, что ваш локальный репозиторий не содержит никаких изменений в ветке master: git status
- Синхронизируйте на всякий случай ветку master с удалённым репозиторием: git pull
- Создайте ветку для работы над задачей (Issue) с названием issue123, где 123 - номер задачи и переключитесь на неё: git checkout -b issue123
- Работайте над реализацией задачи, вносите небольшие, но законченные изменения.
- Проверьте состояние ветки и изменений в ней: git status
- Добавьте изменённые файлы в следующий коммит: git add . (точка - добавить все изменённые файлы в этом каталоге и его подкаталогах)
- Зафиксируйте изменения, сделав коммит, указав в сообщении суть изменений: git commit -m "message"
- Проверьте код на соответвтие стандартам автоматическими средствами (если есть) и запустите тесты всего проекта.
- Если предыдущий пункт прошёл неудачно, то повторите шаги 7-11, если удачно, то отправьте изменения на github в удалённый репозиторий проекта: git push origin issue123 (где issue123 - имя текущей ветки)
- Можете сразу открыть Pull Request, чтобы отслеживать и обсуждать вашу работу.
- Повторите пункты 3 - 12, пока не закончите с задачей.
- Когда ваш Pull Request будет принят, можете удалить ветку issue123: git branch -d issue123
Главные требования:
- Соблюдать стиль написания на выбранном языке.
- Реализовывать только то, что указано в задаче (Issue).
- Следовать структуре проекта.
- Писать тесты для реализумого функционала.
Требования к коду на Питоне:
- Соблюдать стандарт оформления кода PEP8.
- По умолчанию весь код писать в парадигме объектно-ориентированного программирования.
- Именование всего и вся согласно PEP8, но вот ещё раз памятка.
- Все исходные файлы помещаем в каталог algodspy, все тесты - в tests.
- Прежде чем делать commit и тем более push проверьте работоспособность кода с помощью тестов:
python -m unittest discover -s tests -v - Чтобы проверить себя на PEP8, можете установить пакет flake8:
pip install flake8. Для запуска проверки используйте команду:flake8 --ignore W293,W391,W292
Поскольку практика проводится в рамках теоретического курса, покрывающего определённые темы, то план минимум будет перечислен ниже, в соответствии с теоретическим курсом.
Однако, чтобы получить более цельное представление об алгоритмах и структурах данных, а также распределить работу по студентам, по плану максимум будет реализация большинстрва структур данных из списка википедии, а также большинства алгоритмов из списка википедии, с использованием этих структур. При этом приоритет будет отдаваться алгоритмам и структурам данных, которые присутствуют в плане минимум.
Источники, которые помогут в работе с алгоритмами и структурами данных:
- Перевод учебника Problem Solving With Algorithms and data structures
- Учебный курс «Алгоритмы и структуры данных»
- Учебное пособие Алгоритмы и структуры данных Томского политехнческого университета
- Поиск Google
- Пузырьком
- Выбором
- Вставками
- Подсчётом
- Поразрядная
- Карманная
- Быстрая
- Слиянием
- Пирамидальная сортировка
- Алгоритм Крускала
- Алдгоритм Прима
- Алгоритм Форда-Беллмана
- Алгоритм Дейкстры
- Алгоритм Флойда-Уоршелла
- Задача коммивояжера
- Задача о выборе заявок
- С прямой адресацией
- С помощью цепочек
- Хэш функции
- Открытая адресация
- Идеальное хэширование
- Размещения. Генерация размещения с повторениями, без повторениями. Перестановки
- Сочетания. Представление подмножеств как целых чисел. Перебор подмножеств
- Поиск с возвратом, перебор с отсечениями
- Расписание работы конвейера. Структура оптимальной сборки, оптимальность подзадач. Рекурсивное решение. Мемоизация. Восстановление ответа
- Метод точного среднего (Амортизационный анализ)
- Поиск в глубину и его свойства, классификация ребер. Лемма о белом пути
- Поиск в ширину. Поиск кратчайшего пути на невзвешенном графе.
- ДП в пространстве ответа. Задача о рюкзаке
- Лес непересекающихся множеств.
- Кратчайшие пути из одной вершины, свойства. Отрицательные циклы
- Проверка графа на ацикличность. Подсчет компонент связности
- Задача о выборке заявок
- Непрерывная задача о рюкзаке