Дискретный анализ - PromZona/University GitHub Wiki

Преподаватели

Лекции

  • Имя - Макаров Никита Константинович
  • Контакты - [email protected]

Лабораторные 1 группа (А-П)

  • Имя -
  • Контакты

Лабораторные 2 группа (П-Я)

  • Имя - Ильвохин Дмитрий Евгеньевич
  • Контакты - [email protected], @r3tsky - telegram // Вообще не точно

Дисклеймер

Вся информация - есть на github. Если не нашли чего-то здесь, то оно скорее всего есть там.

Порядок сдачи работы

1) Чекер

Задания лежат на чекере.

Варианты

Сдаем работы сначала на чекер. На почту должны были придти логин и пароль для входа.

В коде не должно быть утечек памяти. Чекер будет это проверять при помощи утилиты valgrind. Рекомендуется проверять свой код этой утилитой перед отправкой.

В ссылке меняем lab1 -> lab2 чтобы открыть 2-ую лабораторную (гениально).

Часто задаваемые вопросы по чекеру: F.A.Q.

2) Защита

  • Отчет в tex Пример отчета.
  • Доказательство. Линейность, корректность, устойчивость. Обещают только по алгоритму, который был в задании
  • Решение задач. Задачи берутся из Кормана по теме лабораторной

Система оценки

  • Наличие Бенчмарка 0.5 балла
  • Соблюдение How to Code в коде лабораторной 0.5 балла
  • Остальное, видимо, за решенную задачу из Кормена и само качество кода

Бенчмарк

В отчете должен быть график, где по Y время выполнения по X объем данных. Подставляем в программу различные объемы данных с большим шагом (10, 100, 1000, ...) и ставим результаты в график. Главное чтобы получившийся график совпадал с асимптотикой алгоритма.

Вывод в отчете

В выводе без фраз про "Я научился..." или "Я написал этот алгоритм и он работает". Требуется описание боли работы с алгоритмом и то как вы его прочувствовали. Я хрен знает, что это значит, сами разбирайтесь.

Лабораторные работы

  • ЛР1: 5 октября (отлично), 12 октября (хорошо). Запрещено использовать STL контейнеры (vector и другие)

Дополнительная информация