знати:
- набір найпоширеніших алгоритмів
- набір найпоширеніших структур даних
вміти:
- адаптувати відомі алгоритми та структури даних під конкретні задачі
- розробляти нові алгоритми ти структури даних
- аналізувати складність алгоритмів

Математичний аналіз
Алгоритмізація та програмування
Дискретна математика

Основи амортизаційного аналізу. О-нотації P-NP алгоритми. Перегляд Жадібних алгоритмів. Поняття поліноміальної та експоненційної складності. Еквівалентність алгоритмів НП. Двійковий та трійковий пошук. Монотонна функція як необхідна та достатня умова для двоичного пошуку. Сортування. Опис сортування: бульбашка, підрахунок, швидке злиття. Оцінки складності, обмеження застосування та порівняльний аналіз. Відправлення до іншого N log N сортування (піраміда, дерево) Динамічне програмування. Загальна ідея ДП. Три необхідних умови для ефективності методу: вирішення проблем для підзадач, перетин підзадань, тривіальні підзадачі. Створення ДП з вершини вниз і знизу вгору. Алгоритми на стрічках. Функція Hash Двійкове дерево. Застосування та оцінка складності середньостатистичної ситуації. Оцінка складності найгіршого випадку. Збалансоване подвійне дерево. Чорні та червоні дерева. Купа. Дерево відрізків. Геометричні алгоритми. Площа багатокутника та об'єм ного багатокутника. Випукла оболонка

1. Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009) [1990]. Introduction to Algorithms (3rd ed.). MIT Press and McGraw-Hill. ISBN 0-262-03384-4.
2. Algorithms in C++, Parts 1-4: Fundamentals, Data Structure, Sorting, Searching, 3rd Edition. ISBN-10: 0201350882
3. Donald Knuth The Art of Computer Programming . — Addison-Wesley Professional, 2015. ISBN 978-0-13-439760-3.
4. kiena, Steven S, Revilla, Miguel A. Programming Challenges: The Programming Contest Training Manual

лабораторні роботи - 40
практичні роботи - 10
письмова компонента - 40
усна компонента – 10