Strutture dati e algoritmi.

Modulo 1: le Strutture Dati e Algoritmi Contenuti: Definizione di struttura dati e algoritmi. Importanza delle strutture dati e algoritmi nell'informatica. Analisi delle prestazioni: complessità temporale e spaziale. Panoramica delle principali tipologie di strutture dati e algoritmi. Modulo 2: Algoritmi e Complessità Contenuti: Introduzione agli algoritmi. Concetto di complessità computazionale. Notazioni Big-O, Omega e Theta. Esempi di analisi di complessità. Modulo 3: Array Contenuti: Definizione e caratteristiche degli array. Operazioni fondamentali sugli array (inserimento, eliminazione, accesso). Array multidimensionali. Vantaggi e limitazioni degli array. Modulo 4: Liste Contenuti: Struttura dati lista (singola e doppia). Operazioni di base sulle liste (inserimento, eliminazione, ricerca). Liste circolari. Comparazione tra array e liste. Modulo 5: Stack (Pila) Contenuti: la pila (LIFO). Operazioni principali: push, pop, peek. Applicazioni delle pile (esempio: espressioni matematiche). Implementazione di una pila. Modulo 6: Code (Queue) Contenuti: la coda (FIFO). Operazioni principali: enqueue, dequeue. Varianti della coda: coda circolare, coda a doppia fine (deque). Applicazioni delle code. Modulo 7: Liste Collegata (Linked List) Contenuti: Definizione di lista collegata singola e doppia. Operazioni di inserimento, eliminazione e ricerca. Problemi comuni nelle liste collegate e soluzioni. Differenza tra lista collegata e array. Modulo 8: Alberi Contenuti: Definizione di albero. Tipi di alberi: alberi binari, alberi di ricerca binari (BST). Operazioni sugli alberi: inserimento, ricerca, eliminazione. Alberi equilibrati: AVL, Red-Black Trees. Modulo 9: Grafi Contenuti: Introduzione ai grafi: definizione e rappresentazione. Tipologie di grafi: orientati, non orientati, pesati, non pesati. Rappresentazione dei grafi: matrice di adiacenza, lista di adiacenza. Concetti di percorso, cicli e componenti connessi. Modulo 10: Algoritmi di Ordinamento Contenuti: Concetti di ordinamento. Algoritmi di ordinamento: bubble sort, insertion sort, selection sort. Ordinamento più avanzato: quicksort, mergesort, heapsort. Analisi delle prestazioni degli algoritmi di ordinamento. Modulo 11: Algoritmi di Ricerca Contenuti: Algoritmi di ricerca in array: ricerca lineare e binaria. Algoritmi di ricerca nei grafi: ricerca in ampiezza (BFS), ricerca in profondità (DFS). Analisi delle prestazioni degli algoritmi di ricerca. Modulo 12: Algoritmi Greedy Contenuti: Definizione di algoritmi greedy. Esempi di algoritmi greedy: problema della moneta, problema del cammino minimo. Prove di correttezza degli algoritmi greedy. Vantaggi e limitazioni degli algoritmi greedy. Modulo 13: Programmazione Dinamica Contenuti: la programmazione dinamica. Differenza tra programmazione dinamica e divide et impera. Problemi comuni risolvibili con la programmazione dinamica: problema dello zaino, sequenza comune massima. Tecniche di memoization e tabulazione. Modulo 14: Algoritmi di Compressione e Crittografia Contenuti: Concetti di compressione dei dati. Algoritmi di compressione: Huffman, Lempel-Ziv. la crittografia: cifratura simmetrica e asimmetrica. Algoritmi di crittografia: AES, RSA. Modulo 15: Applicazioni e Tecniche Avanzate Contenuti: Applicazioni avanzate delle strutture dati e algoritmi: machine learning, intelligenza artificiale. Introduzione a tecniche avanzate: algoritmi di grafi per il web, gestione di database. Ottimizzazione delle prestazioni con strutture dati avanzate.