タグ付けされた質問 「teaching」

がk = \ sqrt nで最小値を取得するという考え方を活用するアルゴリズムとデータ構造がいくつかあります。一般的な例は次のとおりです。max{k,n/k}max{k,n/k}\max \left\{k, n/k\right\}k=n−−√k=nk=\sqrt n O（\ sqrt n）の離散対数を計算するためのベイビーステップジャイアントステップアルゴリズムO(n−−√)O(n)O(\sqrt n)、 O （n−−√）O（n）O(\sqrt n)時間およびO （n ）O（n）O(n)メモリでの静的2D直交範囲カウント、 O（\ sqrt [k] n）に EXTRACT-MINがありO （n−−√k）O（nk）O(\sqrt[k] n)、O （ 1 ）O（1）O(1)にDECREASE-KEYがある優先度キュー 多項式時間でO （n−−√）O（n）O(\sqrt n)色で3色のグラフを着色する、 ほんの数例を挙げます。 このようなアルゴリズムは多くの場合最適ではありませんが、学生は理解しやすく、素朴な境界が最適でないことをすぐに示すことができます。また、平方根のアイデアのデータ構造は、キャッシュの扱いやすさのために、バイナリツリーベースのデータ構造よりも実用的である場合があります（キャッシュを無視する手法を考慮していません）。だからこそ、教えながらこのトピックにかなりの注意を払っています。 この種のより特徴的な例に興味があります。だから私は、分析が平方根のアイデアに依存する（できればエレガントな）アルゴリズム、データ構造、通信プロトコルなどを探しています。それらの漸近は最適である必要はありません。

15 ds.algorithms  ds.data-structures  big-list  teaching 

私はかなり熟練したソフトウェアエンジニアですが、あまり理論を知りません。もっと理論を学びたいです。私が興味を持っている特定のトピックは、計算の複雑さ、形式言語、および型理論です。しかし、これらの分野について学び始める方法については、私は途方に暮れています。 自習を通してより多くの理論を学びたい人に、どのリソースを勧めますか？ソフトウェアエンジニア向けの理論的なコンピューターサイエンスの自習ガイドはありますか？

14 soft-question  teaching  books 

私は一般的な聴衆の話に対する人々の直感に反する結果の例を探しています。専門家以外から「あなたの直感は何を教えてくれますか？」結果の記述は、cs / mathの大学生に簡単に説明できるはずです。主にコンピューターサイエンスの結果を探しています。 お住まいの地域で最も一般的に興味のある直感に反する/予期しない結果は何ですか

14 big-list  teaching  intuition 

あなたは、いくつかのプロのプログラミングコース（/自己思考）を受講しているが、大学レベルの数学を勉強していないプログラマーと会うとします。 TCSの美しさを示すために、TCSから寄せられた素晴らしい結果/未解決の質問を集めて、簡単に説明したいと思います。 この目的に適した候補（IMHO）は、停止する問題を決定できないことを示します。もう1つは、比較ベースの並べ替えの実行時間の下限を示します（ただし、それは、私が理解することを期待しているものから少し押し出されています）。 また、Explain P = NP問題から10歳までのアイデアを使用することもできますが、それらのいくつかはそれに慣れていないことが前提です。 したがって、質問は次のとおりです。 （0.美しい） （せいぜい）高校の数学で説明可能。 （できれば）プロフェッショナルなプログラミングコース（C ++ / Java / Web /など）で表示するほど簡単ではありません。

13 soft-question  big-list  big-picture  teaching 

NP完全性を教えるたびに、生徒は「NPに属さないことがわかっている問題はありますか」と尋ねます。 どう答えますか？私は通常彼らに決定不能な問題を例として与えますが、これはしばしばうまくいきません。なぜNPにないのかわからない（解答はポリタイムで確認できます...プラグインするだけです！このアプローチを悪用するのは大変です。） 例としてQBFのようなものを提供したいと思いますが、実証済みの分離はありません。 提案？

13 cc.complexity-theory  complexity-classes  teaching 

この質問は、高校一年生のための感動的な話と同じ要領です。私の博士号 顧問は、与えることを私に尋ねた感動の話新しい修士のために 学生。主題は暗号の基礎であり、Goldreichの本に最もよく示されています。講演には約1時間かかります。主な構成（一方向関数/置換、疑似ランダムジェネレーター、ゼロ知識証明、暗号化/署名方式など）を学生に理解してもらい、解決し、フィールドで未解決の問題。 とてもやる気のある話にしていきたいです。主な問題は2つあります。 暗号化の基礎には、計算量の理論を非常によく理解する必要があります。悲しいかな、修士号 学生はこの理論に関連するコースを通過していません。 修士課程のトピックとして、いくつかの問題を提示する必要があります。定説。フィールドには未解決の問題がたくさんありますが、それらのほとんどはM.Scにとって難しすぎます。学生。 提案は大歓迎です。さらに、私は同様の話へのポインターに非常に興味があります。 編集：ゴールドライヒの学生のリストは非常に刺激的であることがわかりました。他のそのようなリストを検索しますが、同様のリストを知っている場合は私を助けてください。参照：一般的な修士論文と研究の謎を解く：いくつかの修士論文の物語。

10 reference-request  soft-question  cr.crypto-security  teaching 

私は今秋、アルゴリズムクラスを教えるときに「実験」を実行する予定です。非常に古い、制限されたコンピューター（主な制限要因はおそらくメモリ（おそらく16KB））と1つのモダン/標準のコンピューターです。遅いコンピューターで実行されている多項式の問題と、速いコンピューターで指数関数の問題を解決するという考えです（そしてもちろん、遅いものが勝ちます）。 問題は、適切な問題を見つけることです。非常に限られたサイズのインスタンスでは実行時間が実際に異なる（そして、好ましくは、データ構造が非常に単純な、プリミティブコンピューターが…プリミティブである）問題です。もともとはソートアルゴリズム（たとえば、2次と線形）について考えていましたが、（bogosortを使用した場合を除き）非常に大きなインスタンスが必要になります。 現在、私が考えた唯一の（かなり退屈な）例は、フィボナッチ数を賢く愚かな方法で計算することです。少し疲れている/使いすぎない、できれば（半）明らかに役立つ何かがあればいいでしょう。アイデア/提案はありますか？

8 ds.algorithms  teaching