檔案產生時間：2019/9/26 下午 03:24:02
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一、課程基本資料 Course Information
科目名稱 Course Title： (中文)資料結構與演算法 (英文)DATA STRUCTURES AND ALGORITHMS		開課學期 Semester：108學年度第1學期 開課班級 Class：巨資三Ａ
授課教師 Instructor：蔡芸琤 TSAI, YUN-CHENG
科目代碼 Course Code：BDM30101	單全學期 Semester/Year：單			分組組別 Section：
人數限制 Class Size：71	必選修別 Required/Elective：必			學分數 Credit(s)：3
星期節次 Day/Session： 二34單 五78	前次異動時間 Time Last Edited：108年06月24日16時45分
巨量資料管理學院基本能力指標 Basic Ability Index
編號 Code 指標名稱 Basic Ability Index 本科目對應之指標 Correspondent Index 達成該項基本能力之考評方式 Methods Of Evaluating This Ability 1 商學、管理與統計基礎能力 Basic abilities of business, management and statistics     2 邏輯思考與解決問題能力 Abilities to think logically and to resolve problems ● 》作業成績 》實作(含分組演練/合作等) 3 資料分析與實務應用能力 Integration ability on data analysis and practical application ● 》作業成績 》實作(含分組演練/合作等) 4 溝通與表達能力 Communication and self-expression abilities ● 》課堂討論與表現 》作業成績 》實作(含分組演練/合作等) 5 資訊科技應用能力 Applied information technology ability ● 》作業成績 》實作(含分組演練/合作等) 6 程式演算能力 Programming abilities ● 》作業成績 》實作(含分組演練/合作等) 7 跨領域整合創新能力 Interdisciplinary innovation abilities.     8 巨量資料處理與應用能力 Abilities to analyze big data and develop its applications. ● 》作業成績 》實作(含分組演練/合作等)
二、指定教科書及參考資料 Textbooks and Reference (請修課同學遵守智慧財產權，不得非法影印)
●指定教科書 Required Texts Data Structures and Algorithms Using Python (https://www.books.com.tw/products/F012315625) ●參考書資料暨網路資源 Reference Books and Online Resources https://app.codesignal.com/login https://www.youtube.com/channel/UC8butISFwT-Wl7EV0hUK0BQ
三、教學目標 Objectives
https://buzzorange.com/techorange/2016/04/13/self-study-program-with-datastructure-and-algorithm/ 本課程的目標在於讓修課同學： ．理解基本的資料結構：比如陣列、鍊結、樹、圖等。 ．有能力運用一個語言來實現基本的資料結構。 ．理解與基本的資料結構相對應的簡單演算法。 ．有能力分析基本資料結構及簡單演算法以評估其優劣。 ．本課程以 Python 語言為主，但不以 Python 為限，修課同學可自由使用慣用工具。
The goal of this course is to let the classmates: . Understand the data structure: such as arrays, links, trees, and graphs. . Ability to use a language to implement basic data structures. . Understand the simple algorithm that corresponds to the primary data structure. . Ability to analyze simple algorithms to assess their pros and cons. . This course is based on the Python but is not limited to Python. . Students are free to use familiar tools.
四、課程內容 Course Description
●整體敘述 Overall Description 好的程式，來自於有效地運用計算機上的「資源」。其中最重要的兩項資源，一是計算核心：例如中央處理器、浮點運算器等；二是儲存媒體：例如快取、記憶體、硬碟等（並配合通道、網路等連線裝置）。資料結構與演算法，主要探討的即是如何有效並正確地運用這兩項資源來解決各式的問題。 本課程目的為帶領修課同學理解基本的資料結構及演算法工具，以運用它們解決實務之問題，以建立將來撰寫複雜演算法及大型程式的基礎。 https://medium.com/hungys-blog/software-engineer-interview-resources-9cb5be8e451 http://alrightchiu.github.io/SecondRound/mu-lu-yan-suan-fa-yu-zi-liao-jie-gou.html
●分週敘述 Weekly Schedule 週次 Wk 日期 Date 課程內容 Content 備註 Note 1 9/13 上課方式與計分規則說明。 codesignal 基礎語法訓練，共計 10%。 六次個人作業，每次 10%，共計 60%。 期末考 30%。  　 2 9/20 Linked List (https://app.codesignal.com/) codesignal 3 9/27 Stack (https://app.codesignal.com/) codesignal 4 10/4 Queue (https://app.codesignal.com/) codesignal 5 10/11 Set (https://app.codesignal.com/) codesignal 6 10/18 Insertion Sort 指定 HW1 7 10/25 Quick Sort  　 8 11/1 Heap Sort 繳交 HW1 指定 HW2 9 11/8 Merge Sort  　 10 11/15 Binary Tree 繳交 HW2 指定 HW3 11 11/22 Binary Search Tree  　 12 11/29 Red Black Tree 繳交 HW3 指定 HW4 13 12/6 Hash Table  　 14 12/13 Breadth-First Search 繳交 HW4 指定 HW5 15 12/20 Depth-First Search  　 16 12/27 Minimum Spanning Tree 繳交 HW5 指定 HW6 17 1/3 Shortest Path  　 18 1/10 期末考筆試 (30%) 繳交 HW6

五、考評及成績核算方式 Grading

配分項目 Items 次數 Times 配分比率 Percentage 配分標準說明 Grading Description 平時作業 6 60%   學期考 1 30%   codesignal 4 10%   配分比率加總 100%

六、授課教師課業輔導時間和聯絡方式 Office Hours And Contact Info

●課業輔導時間 Office Hour 每週二下午一點到三點

●聯絡方式 Contact Info 研究室地點 Office：待確定 EMAIL：待確定 聯絡電話 Tel： 其他 Others：FB: https://www.facebook.com/pecu.tsai

七、教學助理聯絡方式 TA’s Contact Info

教學助理姓名 Name 連絡電話 Tel EMAIL 其他 Others

八、建議先修課程 Suggested Prerequisite Course

九、課程其他要求 Other Requirements

十、學校教材上網及教師個人網址 University’s Web Portal And Teacher's Website

學校教材上網網址 University’s Teaching Material Portal： 東吳大學Moodle數位平台：http://isee.scu.edu.tw

教師個人網址 Teacher's Website：

其他 Others：

十一、計畫表公布後異動說明 Changes Made After Posting Syllabus