Progettazione di Algoritmi a.a. 2024-2025

Per ogni algoritmo nel programma è data una dimostrazione di correttezza e valutata la complessità di possibili implementazioni. Alla fine di ogni argomento sono elencati i testi consigliati in ordine di rilevanza. Gli appunti saranno pubblicati durante lo svolgimento del corso.

Grafi

Rappresentazione tramite matrici di adiacenza e liste di adiacenza. Visite in ampiezza (BFS) e in profondità (DFS). Albero di visita e classificazione degli archi di una visita. Componenti connesse e fortemente connesse, algoritmo di Tarjan. Ordinamento topologico. Distanze in un grafo.

[Appunti del corso. Testo 1: Cap. 3, 4. Testo 3: Cap. 22, 23. Testo 5: Cap. 11. Testo 6: Cap.7]

Greedy

Descrizione della tecnica e schema generale per dimostrare la correttezza di un algoritmo Greedy. Algoritmi per Selezione Attività. Cammini minimi in grafi pesati: algoritmo di Dijkstra. Minimo albero di copertura: algoritmi di Prim e di Kruskal, strutture dati per insiemi disgiunti. Algoritmi di approssimazione e quantificazione dell'errore. Il problema del ricoprimento tramite nodi (Vertex Cover). Codici di Huffman.

[Appunti del corso. Testo 1: Cap. 4, 5. Testo 3: Cap. 16, 23, 24, 25. Testo 4: Cap. 4, 11]

Divide et Impera

Descrizione della tecnica. Il problema del massimo sottovettore. Algoritmo per la ricerca della coppia di punti più vicini (Closest Pair). Il problema della mediana.

[Appunti del corso. Testo 1: Cap. 2. Testo 4: Cap. 5. Testo 5: Cap. 5, 10. Testo 6: Cap. 3]

Programmazione Dinamica

Descrizione della tecnica e confronto con Divide et Impera. Ricerca esaustiva e memoizzazione. Dal calcolo del valore ottimo al trovare una soluzione ottima. Il problema dello Zaino (Knapsack). Cammino più lungo in grafi aciclici (Longest Path in DAG). Pianificazione Attività (CPM). Sistemi con vincoli di differenza e cammini minimi in grafi con pesi anche negativi. Algoritmi di Bellman-Ford e di Floyd-Warshall. Il problema della massima sottosequenza comune (LCS). Distanza tra stringhe (Edit Distance). Prodotto di una sequenza di matrici (Matrix Chaining).

[Appunti del corso. Testo 1: Cap. 6. Testo 2: Cap. 5. Testo 3: Cap. 15, 24, 25. Testo 4: Cap. 6. Testo 5: Cap. 10. Testo 6: Cap. 6]

Backtracking

Descrizione della tecnica. Enumerazione di strutture semplici: sottoinsiemi, sequenze, permutazioni. Esplorazione dello spazio di ricerca, ovvero generazione delle possibili soluzioni di un problema: 3-colorazione, ciclo Hamiltoniano. Euristiche di taglio: Zaino.

[Appunti del corso. Test 1: Cap. 9. Testo 2: Cap. 7]