K-INFO
HU
EN
Login

Theory of Algorithms

Algoritmuselmélet
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
Subject name (Hungarian, English)
Algoritmuselmélet
Theory of Algorithms
Subject code BMEVISZA213
Subject type
Training Level
Course types and hours (weekly/semester)
Course type lecture tutorial laboratory
hours (weekly) 2 2 0
type (linked/independent) derived course
Assessment type vizsga
Credits 5
Subject coordinator
DR. Friedl Katalin
position: egyetemi docens
Responsible department
Számítástudományi és Információelméleti Tanszék
Faculty Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Subject website
Primary curriculum type
Direct prerequisites – Strong prerequisite none
Direct prerequisites – Weak prerequisite none
Direct prerequisites – Parallel prerequisite none
Direct prerequisites – Milestone prerequisite none
Direct prerequisites – Exclusion none

Objectives

Programme
Algorithms. Sequential and binary search. Search with some basic data structures, like search tree, AVL tree, B-tree, hash table. Sorting by insertion, merge sort, heap sort, quicksort, bin sort, radix sort and the analysis of these methods. The complexity of sorting. Basic graph theoretical algorithms: BFS, DFS and their applications to determine (strongly) connected components. Algorithms for acyclic graphs. Finding maximal matching in bipartite graphs. Determining shortest paths by methods of Bellman-Ford, Dijkstra, and Ford. Minimal spanning tree algorithms and the union-find data structure. General algorithmic methods: branch and bound, divide and conquer, dynamic programming. Efficient approximation algorithms. Algorithmically hard problems, the notion of NP and NP-completeness.

 

The objective is to provide the students with the fundamental methods and skills to design and analyze algorithms.  Obtained skills and expertise:  Design and analysis of algorithms. 

Learning outcomes

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Knowledge

No learning outcomes recorded.

Skills

No learning outcomes recorded.

Attitudes

No learning outcomes recorded.

Autonomy and responsibility

No learning outcomes recorded.

Oktatási módszertan

Not provided.

Tanulástámogató anyagok

Online források
T. Corman, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein: Introduction to Algorithms, Second Edition, MIT Press, 2001.

Recommended preliminary knowledge for completing the subject

Knowledge type competencies
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Skill type competencies
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Recommended (non-compulsory) preliminary competencies
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
nincs
General rules
Követelmények: a. A szorgalmi időszakban: - a félév lezárásának módja: aláírás - a félév lezárásához szükséges követelmény: sikeres zárthelyi b. A vizsgaidőszakban: - írásbeli vizsga c. Elővizsga: nincs Pótlási lehetőségek:  pótzárthelyi
Assessment methods
In-term assessments

No detailed assessments provided.

Weight of in-term assessments

No weights provided.

Exam-period assessments

No detailed assessments provided.

Weight of exam elements

No weights provided.

Grade calculation

No grade thresholds provided.

Attendance requirements

No attendance requirements provided.

Rules for retake and resubmission

Not provided.

Short description

Not provided.

Detailed description

Not provided.

Recommended courses

Not provided.

Workload to complete the subject

No workload breakdown provided.

Validity of subject requirements
Requirements valid from:
Requirements valid until:
Curriculum placement

No curriculum placements recorded for this subject version.