Cấu trúc rời rạc cho khoa học máy tính

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (316.1 KB, 5 trang )

Đại Học Quốc Gia TP.HCM
Trường Đại Học Bách Khoa
Khoa KH&KT Máy Tính

Vietnam National University – HCMC
Ho Chi Minh City University of Technology
Faculty of Computer Science and Engineering

Đề cương môn học

CẤU TRÚC RỜI RẠC CHO KHOA HỌC MÁY TÍNH
(Discrete Structures for Computing )
Số tín chỉ

4 (4.0.8)

Số tiết

Tổng: 60

Môn ĐA, TT, LV
Tỉ lệ đánh giá
Hình thức đánh giá

Môn tiên quyết

MSMH
LT: 60

TH:

TN:

CO1007
BTL/TL: x

BT:
TN:
KT: 40%
BTL/TL: 10% Thi: 50%
– Bài tập: đánh giá trên bài tập sửa 3 tuần/ lần trên lớp và bài về nhà
– Kiểm tra: trắc nghiệm, 60 phút
– Thi: trắc nghiệm, 90 phút
Không

Môn học trước
Môn song hành

Không

CTĐT ngành
Trình độ đào tạo

Kỹ Thuật Máy Tính; Khoa Học Máy Tính
Đại học

Cấp độ môn học

Cấp độ 1 (dạy cho sinh viên năm 1)

Ghi chú khác

1. Mục tiêu của môn học
Trang bị kiến thức căn bản về suy luận toán học mạch lạc, lý thuyết tập hợp và đồ thị.
Các khối kiến thức này cần cho nhiều lãnh vực khác nhau trong ngành Khoa học- Kỹ thuật máy tính
và Khoa học tính toán.
Aims:
The content of this subject is mainly a basic part of logic, and a key part of set theory and graph
theory. This is the mathematical base for many topics of Computational Science.

2. Nội dung tóm tắt môn học







Số học trên các số nguyên.
Phép chứng minh phản chứng và quy nạp.
Lý thuyết tập hợp: quan hệ, hàm, lượng số, quan hệ thứ tự
Tổ hợp: phép đếm, nguyên lý cộng, nhân, chia, bao gồm và lọai trừ.
Lý thuyết đồ thị: có hướng, vô hướng, sự đẵng cấu của đồ thị.
Đồ thị có trọng số, thuật toán tìm đường đi có trọng số nhỏ nhất trên đồ thị có trọng số,
đồ thị dòng chảy
1/5













Cây: tính chất cây, cây nhị phân, cây phủ bé nhất trong đồ thị liên thông có trọng số
Mô hình hóa xác suất với biến ngẫu nhiên (biến rời rạc, kỳ vọng, phương sai).
Course outline:
Modular arithmetic over integers
Proof methods: induction, contradiction.
Set theory: relations, functions, cardinalities.
Relation, equivalence equation. Partial order.
Combinatorics: counting, principles of sum, multiplication, division, inclusion and
exclusion. Graph theory: directed, undirected, isomorphism.
Weighted graphs, algorithm for finding shortest paths, network flows.
Trees: features, binary trees, minimum spanning trees in connected and weighted
graphs.
Probabilistic Modelling: introductory random variables.

3. Tài liệu học tập
Sách, Giáo trình chính:
[1] Discrete mathematics and applications – Kenneth H. Rosen. (Vietnamese translation – NXB
KHKT 1997
Sách tham khảo:
[2] Discrete mathematics, Richard Johnsonbaugh, Willey, 1997
[3] OCW MIT

4. Hiểu biết, kỹ năng, thái độ cần đạt được sau khi học môn học
STT
L.O.1

L.O.2

L.O.3

L.O.4

STT
L.O.1

Chuẩn đầu ra môn học
Hiểu biết về các cấu trúc logic (cơ bản) và cấu trúc rời rạc
L.O.1.1 – Nêu định nghĩa về logic mệnh đề và vị từ (cơ bản)
L.O.1.2 – Nắm các khái niệm cơ bản trong các cấu trúc rời rạc (tập hợp,
ánh xạ, đồ thị …)
Diễn đạt và mô hình hóa (cơ bản) các vấn đề thực tế bằng cấu trúc rời rạc
L.O.2.1 – Biểu diễn logic một vài bài toán cơ bản trong ngành máy tính
L.O.2.2 – Thực hiện các phép chứng minh (trực tiếp, phản đảo, …)
L.O.2.3 – Mô tả một bài toán thông qua các cấu trúc tổ hợp – rời rạc (tập
hợp, ánh xạ, đồ thị …)
Hiểu biết về xác suất (cơ bản) và biến ngẫu nhiên
L.O.3.1 – Hiểu biết về lý thuyết xác suất (cơ bản)
L.O.3.2 – Hiểu biết về biến ngẫu nhiên (chủ yếu biến rời rạc)
Tinh toán các cấu trúc rời rạc và xác suất
L.O.4.1 – Tính toán trên các cấu trúc rời rạc (tập hợp, đồ thị, cây…)
L.O.4.2 – Tính toán xác suất và biến ngẫu nhiên (xác suất sự kiện, xác suất

có điều kiện, định lý Bayes)

CDIO
1.1
1.1.2
1.1.2

Course learning outcomes
Understanding of logic and discrete structures

CDIO
1.1

4.1
4.1.1
4.1.1
4.1.1
1.1.
1.1.2
1.1.2
4.3
4.3.1
4.3.1

2/5

L.O.1.1 – Describe definition of propositional and predicate logic
L.O.1.2 – Memorize basic discrete structures (set, mapping, graphs, …)
Represent and model practical problems with discrete structures

L.O.2.1 – Logically describe some problems arising in Computing
L.O.2.2 – Pratice proving methods (direct, contrapositive, induction, …)
L.O.2.2 – Explain problem modeling using combinatorial- discrete
structures (set, mapping, graphs, …)
Understanding of basic probability and random variables
L.O.3.1 – Recall basic probability theory
L.O.3.2 – Memorize discrete random variables
Be able to compute quantities of discrete structures and probabilities
L.O.4.1 – Operate (compute/ optimize) on discrete structures (graph,
tree,..)
L.O.4.2 – Compute probabilities of various events, conditional ones, Bayes
theorem

L.O.2

L.O.3

L.O.4

1.1.2
4.1
4.1.1
4.1.1
4.1.1
1.1.
1.1.2
1.1.2
4.3
4.3.1
4.3.1

5. Hướng dẫn cách học – chi tiết cách đánh giá môn học
Hướng dẫn cách học:
 Tự đọc sách giáo khoa, giải các bài tập…
 Lưu ý quan sát các ứng dụng của Toán RR trong thế giới thực, xem thêm ở
 www.win.tue.nl/math/eidma/ hay là www.samsi.info/
 Tham dự giờ giảng trên lớp (> 80%)+ làm bài tập ( > 60% bài tập đã nhận)
Chi tiết cách đánh giá môn học:
 Về thực hiện báo cáo tiểu luận: không
 Bài kiểm tra có nội dung trước phần đồ thị
 Thi cuối kỳ : nội dung từ phần đồ thị
 Bài tập và Bài tập lớn (10%): Giảng viên đánh giá các bài làm của sinh viên
 Kiểm tra giữa kỳ (40%), trắc nghiệm – 60′
 Thi cuối kỳ (50%), thi trắc nghiệm – 90′
 Ghi chú về điều kiện cấm thi: vắng trên 50% số buổi học
 Tổng kết điểm: điểm thi tối thiểu phải đạt từ 2 trở lên mới tính là đạt cả MH

6. Dự kiến danh sách Cán bộ tham gia giảng dạy





TS. Huỳnh Tường Nguyên – K.Khoa học Kỹ thuật máy tính
PGS. TS. Trần Văn Hoài – K.Khoa học Kỹ thuật máy tính
TS. Nguyễn An Khương – K.Khoa học Kỹ thuật máy tính
ThS. Vương Bá Thịnh – K.Khoa học Kỹ thuật máy tính

7. Nội dung chi tiết
Nội dung phần lý thuyết

Tuần
1

Nội dung
Chương 0.

Giới thiệu

Chuẩn đầu ra chi tiết

Hoạt động
đánh giá

Hiểu biết tổng quan về
3/5

Tuần

Nội dung
a. Các hướng nghiên cứu và ứng dụng mới nhất
b. Giới thiệu phương pháp học
c. Các phần mềm
Yêu cầu tự học đ/v sinh viên: 2g
Chương 1.
Phép chứng minh
1.1. Số học của số nguyên
1.2. Logíc mệnh đề: logic nhị nguyên, vị từ và
lượng từ
1.3. Chứng minh phản chứng, quy nạp

1.4. Ứng dụng của phép quy nạp (optional)
Yêu cầu tự học đ/v sinh viên: 8 giờ

Chuẩn đầu ra chi tiết

Hoạt động
đánh giá

các thành tố môn họcvai trò môn học- p
pháp học

Bài tập trên
L.O.1.1 – Nêu định
lớp
nghĩa về logic mệnh đề
và vị từ (cơ bản)
L.O.2.1 – Biểu diễn
logic một vài bài toán
cơ bản trong ngành
máy tính
L.O.2.2 – Thực hiện
các phép chứng minh
(trực tiếp, phản đảo,
…)
L.O.1.2 – Nắm các
Bài tập trên
4, 5 Chương 2.
Lý thuyết tập hợp
khái niệm cơ bản trong
lớp

2.1. Tập hợp, phép toán
các cấu trúc rời rạc (tập Bài tập về nhà
2.2. Ánh xạ, tính chất
hợp, ánh xạ, đồ thị …)
2.3. Lượng số, tập đếm được
L.O.2.3 – Mô tả một
2.4. Quan hệ, quan hệ tương đương, thứ tự, các bài toán thông qua các
cấu trúc tổ hợp – rời rạc
tập sắp thự tự
(tập hợp, ánh xạ, đồ thị
2.5. Tổ hợp và chỉnh hợp
…)
2.6. Phép đếm, các nguyên lý (cộng, nhân, bao
gồm, loại trừ)
Yêu cầu tự học đ/v sinh viên: 16 giờ
Bài tập trên
6, 7 Chương 3.
Mô hình hoá xác suất- nhập môn L.O.3.1 – Hiểu biết về
lớp,
lý thuyết xác suất (cơ
3.1. Xác suất- tiên đề- cách tính
Bài
tập
về nhà
bản)
3.2. Giới thiệu biến ngẫu nhiên
L.O.3.2 – Hiểu biết về
3.3. Trung bình và phương sai
biến ngẫu nhiên (chủ
Yêu cầu tự học đ/v sinh viên: 6 giờ

yếu biến rời rạc)
L.O.4.2 – Tính toán
xác suất và biến ngẫu
nhiên (xác suất sự kiện,
xác suất có điều kiện,
định lý Bayes)
8, 9 Kiểm tra giữa kỳ
L.O.2.3 – Mô tả một
Bài tập trên
10,
Chương 4.
Lý thuyết đồ thị
lớp,
11, 12 4.1. Khái niệm cơ bản: đồ thị vô hướng, có bài toán thông qua các
cấu
trúc
tổ
hợp
rời
rạc
Bài
tập
về nhà
hướng, có trọng số, biểu diễn đồ thị.
(tập hợp, ánh xạ, đồ thị
4.2. Các loại đồ thị đặc biệt
…)
4.3. Đồ thị đẳng cấu
L.O.4.1 – Tính toán
4.4. Đồ thị khả phân, bài toán đối sánh, đối sánh trên các cấu trúc rời rạc

có trọng
(tập hợp, đồ thị, cây…)
4.5. Các phương pháp biểu diễn đồ thị
Yêu cầu tự học đ/v sinh viên: 6 giờ
2, 3

4/5

Tuần

Nội dung

Chuẩn đầu ra chi tiết

Hoạt động
đánh giá
L.O.2.3
–
Mô
tả
một
Bài
tập trên
13,
Chương 5.
Cây và thuật toán
bài toán thông qua các
lớp,
14, 15 5.1. Tính chất, cây nhị phân

cấu trúc tổ hợp – rời rạc Bài tập về nhà
5.2. Các phép duyệt trên cây
(tập hợp, ánh xạ, đồ thị
5.3. Cây phủ bé nhất trong đồ thị liên thông có …)
trọng số
L.O.4.1 – Tính toán
trên các cấu trúc rời rạc
Yêu cầu tự học đ/v sinh viên: 6 giờ
(tập hợp, đồ thị, cây…)
Chương 6.
Đường đi và chu trình
6.1. Định nghĩa
6.2. Đường đi/chu trình Hamilton/Euler
6.3. Các giải thuật tìm đường đi ngắn nhất
6.4. Ứng dụng tìm đường đi ngắn nhất trong bài
toán dòng chảy
Yêu cầu tự học đ/v sinh viên: 16 giờ
16
**

Review
Nội dung giới hạn cho kiểm tra giữa kỳ (tập
trung)
Chương 1 – 3
Ứơc tính số giờ SV cần chuẩn bị để
kiểm tra giữa kỳ
**
Nội dung thi cuối kỳ (tập trung)
Chương 4 – 6, một phần chương 1 – 3
Ứơc tính số giờ SV cần chuẩn bị để thi cuối kỳ

Ghi chú: Đề cương mới có phần ước tính số giờ tự học: 60 giờ / 15 tuần (học kỳ) ==> 4 giờ /tuần.

8. Thông tin liên hệ
Bộ môn/Khoa phụ trách

Bộ Môn Khoa học Máy Tính – Khoa KH&KT Máy Tính

Văn phòng
Điện thoại

08-038647256- 5839

Giảng viên phụ trách

Huỳnh Tường Nguyên

Email

[email protected]

5/5

TN : CO1007BTL / TL : xBT : TN : KT : 40 % BTL / TL : 10 % Thi : 50 % – Bài tập : nhìn nhận trên bài tập sửa 3 tuần / lần trên lớp và bài về nhà – Kiểm tra : trắc nghiệm, 60 phút – Thi : trắc nghiệm, 90 phútKhôngMôn học trướcMôn tuy nhiên hànhKhôngCTĐT ngànhTrình độ đào tạoKỹ Thuật Máy Tính ; Khoa Học Máy TínhĐại họcCấp độ môn họcCấp độ 1 ( dạy cho sinh viên năm 1 ) Ghi chú khác1. Mục tiêu của môn họcTrang bị kỹ năng và kiến thức cơ bản về suy luận toán học mạch lạc, kim chỉ nan tập hợp và đồ thị. Các khối kỹ năng và kiến thức này cần cho nhiều lãnh vực khác nhau trong ngành Khoa học – Kỹ thuật máy tínhvà Khoa học giám sát. Aims : The content of this subject is mainly a basic part of logic, and a key part of set theory and graphtheory. This is the mathematical base for many topics of Computational Science. 2. Nội dung tóm tắt môn họcSố học trên những số nguyên. Phép chứng tỏ phản chứng và quy nạp. Lý thuyết tập hợp : quan hệ, hàm, lượng số, quan hệ thứ tựTổ hợp : phép đếm, nguyên tắc cộng, nhân, chia, gồm có và lọai trừ. Lý thuyết đồ thị : có hướng, vô hướng, sự đẵng cấu của đồ thị. Đồ thị có trọng số, thuật toán tìm đường đi có trọng số nhỏ nhất trên đồ thị có trọng số, đồ thị dòng chảy1 / 5C ây : đặc thù cây, cây nhị phân, cây phủ bé nhất trong đồ thị liên thông có trọng sốMô hình hóa Xác Suất với biến ngẫu nhiên ( biến rời rạc, kỳ vọng, phương sai ). Course outline : Modular arithmetic over integersProof methods : induction, contradiction. Set theory : relations, functions, cardinalities. Relation, equivalence equation. Partial order. Combinatorics : counting, principles of sum, multiplication, division, inclusion andexclusion. Graph theory : directed, undirected, isomorphism. Weighted graphs, algorithm for finding shortest paths, network flows. Trees : features, binary trees, minimum spanning trees in connected and weightedgraphs. Probabilistic Modelling : introductory random variables. 3. Tài liệu học tậpSách, Giáo trình chính : [ 1 ] Discrete mathematics and applications – Kenneth H. Rosen. ( Vietnamese translation – NXBKHKT 1997S ách tìm hiểu thêm : [ 2 ] Discrete mathematics, Richard Johnsonbaugh, Willey, 1997 [ 3 ] OCW MIT4. Hiểu biết, kiến thức và kỹ năng, thái độ cần đạt được sau khi học môn họcSTTL. O. 1L. O. 2L. O. 3L. O. 4STTL. O. 1C huẩn đầu ra môn họcHiểu biết về những cấu trúc logic ( cơ bản ) và cấu trúc rời rạcL. O. 1.1 – Nêu định nghĩa về logic mệnh đề và vị từ ( cơ bản ) L.O. 1.2 – Nắm những khái niệm cơ bản trong những cấu trúc rời rạc ( tập hợp, ánh xạ, đồ thị … ) Diễn đạt và quy mô hóa ( cơ bản ) những yếu tố thực tiễn bằng cấu trúc rời rạcL. O. 2.1 – Biểu diễn logic một vài bài toán cơ bản trong ngành máy tínhL. O. 2.2 – Thực hiện những phép chứng tỏ ( trực tiếp, phản hòn đảo, … ) L.O. 2.3 – Mô tả một bài toán trải qua những cấu trúc tổng hợp – rời rạc ( tậphợp, ánh xạ, đồ thị … ) Hiểu biết về Tỷ Lệ ( cơ bản ) và biến ngẫu nhiênL. O. 3.1 – Hiểu biết về triết lý Phần Trăm ( cơ bản ) L.O. 3.2 – Hiểu biết về biến ngẫu nhiên ( đa phần biến rời rạc ) Tinh toán những cấu trúc rời rạc và xác suấtL. O. 4.1 – Tính toán trên những cấu trúc rời rạc ( tập hợp, đồ thị, cây … ) L.O. 4.2 – Tính toán Xác Suất và biến ngẫu nhiên ( Xác Suất sự kiện, xác suấtcó điều kiện kèm theo, định lý Bayes ) CDIO1. 11.1.21. 1.2 Course learning outcomesUnderstanding of logic and discrete structuresCDIO1. 14.14.1. 14.1.14. 1.11.1. 1.1.21. 1.24.34. 3.14.3. 12/5 L.O. 1.1 – Describe definition of propositional and predicate logicL. O. 1.2 – Memorize basic discrete structures ( set, mapping, graphs, … ) Represent and Model practical problems with discrete structuresL. O. 2.1 – Logically describe some problems arising in ComputingL. O. 2.2 – Pratice proving methods ( direct, contrapositive, induction, … ) L.O. 2.2 – Explain problem modeling using combinatorial – discretestructures ( set, mapping, graphs, … ) Understanding of basic probability and random variablesL. O. 3.1 – Recall basic probability theoryL. O. 3.2 – Memorize discrete random variablesBe able to compute quantities of discrete structures and probabilitiesL. O. 4.1 – Operate ( compute / optimize ) on discrete structures ( graph, tree, .. ) L.O. 4.2 – Compute probabilities of various events, conditional ones, BayestheoremL. O. 2L. O. 3L. O. 41.1.24. 14.1.14. 1.14.1. 11.1.1. 1.21.1. 24.34.3. 14.3.15. Hướng dẫn cách học – chi tiết cụ thể cách nhìn nhận môn họcHướng dẫn cách học :  Tự đọc sách giáo khoa, giải những bài tập …  Lưu ý quan sát những ứng dụng của Toán RR trong quốc tế thực, xem thêm ở  www.win.tue.nl/math/eidma/ hay là www.samsi.info/  Tham dự giờ giảng trên lớp ( > 80 % ) + làm bài tập ( > 60 % bài tập đã nhận ) Chi tiết cách nhìn nhận môn học :  Về triển khai báo cáo giải trình tiểu luận : không  Bài kiểm tra có nội dung trước phần đồ thị  Thi cuối kỳ : nội dung từ phần đồ thị  Bài tập và Bài tập lớn ( 10 % ) : Giảng viên nhìn nhận những bài làm của sinh viên  Kiểm tra giữa kỳ ( 40 % ), trắc nghiệm – 60 ‘  Thi cuối kỳ ( 50 % ), thi trắc nghiệm – 90 ‘  Ghi chú về điều kiện kèm theo cấm thi : vắng trên 50 % số buổi học  Tổng kết điểm : điểm thi tối thiểu phải đạt từ 2 trở lên mới tính là đạt cả MH6. Dự kiến list Cán bộ tham gia giảng dạyTS. Huỳnh Tường Nguyên – K.Khoa học Kỹ thuật máy tínhPGS. TS. Trần Văn Hoài – K.Khoa học Kỹ thuật máy tínhTS. Nguyễn An Khương – K.Khoa học Kỹ thuật máy tínhThS. Vương Bá Thịnh – K.Khoa học Kỹ thuật máy tính7. Nội dung chi tiếtNội dung phần lý thuyếtTuầnNội dungChương 0. Giới thiệuChuẩn đầu ra chi tiếtHoạt độngđánh giáHiểu biết tổng quan về3 / 5T uầnNội dunga. Các hướng nghiên cứu và điều tra và ứng dụng mới nhấtb. Giới thiệu giải pháp họcc. Các phần mềmYêu cầu tự học đ / v sinh viên : 2 gChương 1. Phép chứng minh1. 1. Số học của số nguyên1. 2. Logíc mệnh đề : logic nhị nguyên, vị từ vàlượng từ1. 3. Chứng minh phản chứng, quy nạp1. 4. Ứng dụng của phép quy nạp ( optional ) Yêu cầu tự học đ / v sinh viên : 8 giờChuẩn đầu ra chi tiếtHoạt độngđánh giácác thành tố môn họcvai trò môn học – ppháp họcBài tập trênL. O. 1.1 – Nêu địnhlớpnghĩa về logic mệnh đềvà vị từ ( cơ bản ) L.O. 2.1 – Biểu diễnlogic một vài bài toáncơ bản trong ngànhmáy tínhL. O. 2.2 – Thực hiệncác phép chứng tỏ ( trực tiếp, phản hòn đảo, … ) L.O. 1.2 – Nắm cácBài tập trên4, 5 Chương 2. Lý thuyết tập hợpkhái niệm cơ bản tronglớp2. 1. Tập hợp, phép toáncác cấu trúc rời rạc ( tập Bài tập về nhà2. 2. Ánh xạ, tính chấthợp, ánh xạ, đồ thị … ) 2.3. Lượng số, tập đếm đượcL. O. 2.3 – Mô tả một2. 4. Quan hệ, quan hệ tương tự, thứ tự, những bài toán trải qua cáccấu trúc tổng hợp – rời rạctập sắp thự tự ( tập hợp, ánh xạ, đồ thị2. 5. Tổ hợp và chỉnh hợp … ) 2.6. Phép đếm, những nguyên tắc ( cộng, nhân, baogồm, loại trừ ) Yêu cầu tự học đ / v sinh viên : 16 giờBài tập trên6, 7 Chương 3. Mô hình hoá Phần Trăm – nhập môn L.O. 3.1 – Hiểu biết vềlớp, triết lý Phần Trăm ( cơ3. 1. Xác suất – tiên đề – cách tínhBàitậpvề nhàbản ) 3.2. Giới thiệu biến ngẫu nhiênL. O. 3.2 – Hiểu biết về3. 3. Trung bình và phương saibiến ngẫu nhiên ( chủYêu cầu tự học đ / v sinh viên : 6 giờyếu biến rời rạc ) L.O. 4.2 – Tính toánxác suất và biến ngẫunhiên ( Xác Suất sự kiện, Phần Trăm có điều kiện kèm theo, định lý Bayes ) 8, 9 Kiểm tra giữa kỳL. O. 2.3 – Mô tả mộtBài tập trên10, Chương 4. Lý thuyết đồ thịlớp, 11, 12 4.1. Khái niệm cơ bản : đồ thị vô hướng, có bài toán trải qua cáccấutrúctổhợprờirạcBàitậpvề nhàhướng, có trọng số, trình diễn đồ thị. ( tập hợp, ánh xạ, đồ thị4. 2. Các loại đồ thị đặc biệt quan trọng … ) 4.3. Đồ thị đẳng cấuL. O. 4.1 – Tính toán4. 4. Đồ thị khả phân, bài toán đối sánh tương quan, đối sánh tương quan trên những cấu trúc rời rạccó trọng ( tập hợp, đồ thị, cây … ) 4.5. Các chiêu thức màn biểu diễn đồ thịYêu cầu tự học đ / v sinh viên : 6 giờ2, 34/5 TuầnNội dungChuẩn đầu ra chi tiếtHoạt độngđánh giáL. O. 2.3 MôtảmộtBàitập trên13, Chương 5. Cây và thuật toánbài toán trải qua cáclớp, 14, 15 5.1. Tính chất, cây nhị phâncấu trúc tổng hợp – rời rạc Bài tập về nhà5. 2. Các phép duyệt trên cây ( tập hợp, ánh xạ, đồ thị5. 3. Cây phủ bé nhất trong đồ thị liên thông có … ) trọng sốL. O. 4.1 – Tính toántrên những cấu trúc rời rạcYêu cầu tự học đ / v sinh viên : 6 giờ ( tập hợp, đồ thị, cây … ) Chương 6. Đường đi và chu trình6. 1. Định nghĩa6. 2. Đường đi / quy trình Hamilton / Euler6. 3. Các giải thuật tìm đường đi ngắn nhất6. 4. Ứng dụng tìm đường đi ngắn nhất trong bàitoán dòng chảyYêu cầu tự học đ / v sinh viên : 16 giờ16 * * ReviewNội dung số lượng giới hạn cho kiểm tra giữa kỳ ( tậptrung ) Chương 1 – 3 Ứơc tính số giờ SV cần chuẩn bị sẵn sàng đểkiểm tra giữa kỳ * * Nội dung thi cuối kỳ ( tập trung chuyên sâu ) Chương 4 – 6, một phần chương 1 – 3 Ứơc tính số giờ SV cần sẵn sàng chuẩn bị để thi cuối kỳGhi chú : Đề cương mới có phần ước tính số giờ tự học : 60 giờ / 15 tuần ( học kỳ ) ==> 4 giờ / tuần. 8. Thông tin liên hệBộ môn / Khoa phụ tráchBộ Môn Khoa học Máy Tính – Khoa KH&KT Máy TínhVăn phòngĐiện thoại08-038647256 – 5839G iảng viên phụ tráchHuỳnh Tường NguyênEmailhtnguyen @ hcmut. edu. vn5 / 5

Source: https://vh2.com.vn
Category : Khoa Học