Algorytmika i programowanie w języku Python 1000-I1AiPPython

Podczas laboratoriów omawiane są i implementowane algorytmy będące uzupełnieniem zagadnień poruszanych na przedmiocie Podstawy programowania, analizowane są również problemy, w których mają one zastosowanie. Przy rozwiązywaniu problemów wprowadzane są potrzebne do implementacji elementy języka Python z uwzględnieniem złożoności obliczeniowej i efektywności. W opisie poniżej podano kolejne tematy zajęć wraz z rozważanymi podczas nich algorytmami i problemami. Kolokwium I powinno obejmować tematy 1)-7), kolokwium II – tematu 8)-12).
1) Oprogramowanie dla języka Python, tryb interaktywny, edycja, uruchamianie i testowanie programów. Reprezentacja liczb i tekstów w języku Python, konwersja typów.
2) Wprowadzenie do języka programowania Python, syntaktyka i semantyka instrukcji, struktura programu, zmienne, instrukcje (podstawienia, warunkowa i iteracji), korzystanie z funkcji dodatkowych bibliotek programistycznych – algorytmy dotyczące badania różnorodnych własności liczb i tekstów (podzielność, pierwszość, sito Eratostenesa, palindromy). 
3) Funkcje, przekazywanie parametrów, krotki, biblioteka funkcji użytkownika generowanie liczb o zdanych własnościach, systemy liczbowe. 
4) Listy - właściwości oraz operacje, jakie można przeprowadzać na tego typu strukturach (zastosowanie algorytmów wyszukiwania i porządkowania.
5) Pobieranie danych i przechowywanie wyników algorytmów w plikach (dane i wyniki liczbowe oraz tekstowe, występowanie wzorca w tekście).
6) Myślenie rekurencyjne. Zapis rekurencji w języku Python.
7) Słowniki, zbiory – właściwości oraz operacje, jakie można przeprowadzać na tego typu strukturach, reprezentacja rzymska liczb, reprezentacje grafów.
8) Optymalizacja algorytmów w praktyce .
9) Struktury dynamiczne w języku Python: stos, kolejka, lista ich zastosowanie w rozwiązywanych problemach.
10) Obiektowość języka Python - obiekty, klasy, przeciążanie operatorów.
11) Grafika. Ilustracja algorytmów geometrycznych, fraktale, moduł matplotlib
12) Podstawy uczenie maszynowego - przykładowy projekt dla uczenia maszynowego.
.