東吳大學教師授課計劃表

檔案產生時間：2019/1/30 下午 02:38:44
本表如有異動，於4小時內自動更新
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：107學年度第1學期
開課班級 Class：巨資三Ａ
授課教師 Instructor：李佳蓉 LEE, CHIA-JUNG
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：120 必選修別 Required/Elective：必 學分數 Credit(s)：3
星期節次 Day/Session： 二34　 五34雙 前次異動時間 Time Last Edited：107年09月09日16時19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		●》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》紙筆測驗
3資料分析與實務應用能力
Integration ability on data analysis and practical application		●》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》紙筆測驗
4溝通與表達能力
Communication and self-expression abilities		●》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》紙筆測驗
5資訊科技應用能力
Applied information technology ability		●》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》紙筆測驗
6程式演算能力
Programming abilities		●》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》紙筆測驗
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.		●》課堂討論與表現
》報告(含個人或小組、口頭或書面、專題、訪問、觀察等形式)
》作業成績
》紙筆測驗
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

●參考書資料暨網路資源 Reference Books and Online Resources
Ellis Horowitz, Sartaj Sahni, Susan Anderson-Freed, "Fundamentals of Data Structures in C", 2/e, 2007, Silicon Pr.

Cormen, Leiserson, Rivest and Stein, "Introduction to Algorithms", 3/e, 2009, MIT press.
三、教學目標 Objectives
本課程將介紹許多有名的演算法。修習本課程的學生將學會設計演算法的各種重要方法，以及如何分析一個演算法的好壞，並且能使用進階的資料結構來提升演算法的效率。
This course covers the basic concepts of data structure and algorithms. Students will learn many useful tools to design good algorithms, and how to use data structures to improve the performance of algorithms.
四、課程內容 Course Description
●整體敘述 Overall Description
1. 資料結構
2. 演算法
●分週敘述 Weekly Schedule
週次 Wk 日期 Date 課程內容 Content 備註 Note

1

 9/11, Introduction  　

2

 9/18,9/21 Introduction  　

3

 9/25, Arrays; Stacks  　

4

 10/2,10/5 Stacks; Queues  　

5

 10/9, Linked Lists; Trees  　

6

 10/16,10/19 Trees  　

7

 10/23, Sorting  　

8

 10/30,11/2 Sorting; Medians  　

9

 11/6, Hashing  　

10

 11/13,11/16 Dynamic Programming  　

11

 11/20, Greedy Algorithms  　

12

 11/27,11/30 Greedy Algorithms  　

13

 12/4, Shortest Paths Algorithms  　

14

 12/11,12/14 Shortest Paths Algorithms  　

15

 12/18, Linear Programming  　

16

 12/25,12/28 Linear Programming  　

17

 1/1, No Class  　

18

 1/8,1/11 Final  　
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230% 
學期考130% 
報告140% 
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
二 (56)
●聯絡方式 Contact Info
研究室地點 Office：D214 EMAIL：leecj2009@gmail.com
聯絡電話 Tel： 其他 Others：
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
王奕淳 06370008@gm.scu.edu.tw 
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