Версия 00:43, 21 сентября 2024 (просмотреть исходный код) StasFomin (обсуждение | вклад) ← Предыдущая правка		Текущая версия на 15:21, 15 ноября 2024 (просмотреть исходный код) StasFomin (обсуждение | вклад)
(не показано 5 промежуточных версий этого же участника)
Строка 1:		Строка 1:
	__FORCETOC__		__FORCETOC__
		+	[[Служебная:MediawikiQuizzer/GRE-CS-kazikov|Созвонный тест]]
	<!--		<!--
−	* [[Special:MediawikiQuizzer/GRE-CS-v01|Еженедельная проверка — сегодня экспериментальная]]	+	* [[Special:MediawikiQuizzer/Python|Созвонный тест]]
	-->		-->
	<!--		<!--
−	* [[Special:MediawikiQuizzer/Python|Приветственная созвонная проверка]]	+	* [[Special:MediawikiQuizzer/GRE-CS-v01|Созвонный тест]]
	-->		-->
	{{SideBar|		{{SideBar|
Строка 20:		Строка 21:
	<!--		<!--
	* [[Special:MediawikiQuizzer/Эффективные алгоритмы-Экзамен|Тест для экзамена]]		* [[Special:MediawikiQuizzer/Эффективные алгоритмы-Экзамен|Тест для экзамена]]
−	-->
	* [[Special:MediawikiQuizzer/Algs-6-course-ispras-weekly|Созвонный тест по теортемам]]		* [[Special:MediawikiQuizzer/Algs-6-course-ispras-weekly|Созвонный тест по теортемам]]
		+	-->
	Курс лекций «Эффективные алгоритмы» для 6 курса МФТИ.		Курс лекций «Эффективные алгоритмы» для 6 курса МФТИ.
Строка 60:		Строка 61:
	AUTHORIZED		AUTHORIZED
	ALLOW_REVOTE		ALLOW_REVOTE
−	END_POLL 2024-11-27	+	END_POLL 2024-10-30
	Записываемся на курс «Advanced Algorithms-2024»?		Записываемся на курс «Advanced Algorithms-2024»?
	Да		Да

---

Текущая версия на 15:21, 15 ноября 2024

Созвонный тест

---

• Blog:Advanced_Algorithms/2024-09-08_Презентация_курса_«на_осень_2024»

---

Курс лекций «Эффективные алгоритмы» для 6 курса МФТИ.

---

---

Преподаватель

С.А. Фомин

Для ФУПМов 6 курса, желающих записаться на курс по выбору «Эффективные алгоритмы», нужно:

• Зарегистрироваться здесь. Залогинится.
• Зайти на страницу настроек, указать свой email и подтвердить его.
• На своей личной странице (это не страница настроек, это то, что сверху слева, с иконкой человечка), написать хотя бы ФИО и группу.
  • Боже, как много народу с рассеянным вниманием уже до сюда не дочитывает.
• Присоединится к телеграмм-группе  → все, два месяца прошло, набор закрыт.
• Отметится в этом голосовании:

Записываемся на курс «Advanced Algorithms-2024»?

Да 33 100% ADanilenko, Akazikov, AlferovIS, Eavladimirov, EjenY, Evgeny Poturilo, Evvnes, Gallyamov.im, Glbmkrv, Isypovi, Izwin is, Kdzelenova, Korchagin sergey, KoshelevEA, LunevLA, Maratkhusainov, MariaZharova, Markvernikov, Miroshnichenko, MordashovAP, NikitaAkshaev, Nikitashapovalov, RomanFilonov, Seryj09, Solovev, Ssergomol, Ssyrovatkin, Tiniakov.ad, Vladyur, VoyakinaES, Yaroslav Klimov М05-304Б, Ydanyok, Зайченкова Екатерина Нет 0 0%

Вы должны войти в систему, чтобы участвовать в этом голосовании.

• Первое установочное занятие будет 6 сентября, в 18-30 в 907 КПМ

Формат flipped classroom — т.е. по существующим материалам не будем повторять лекции, встречаться будем только для семинаров, и активной работы (решение задач, разбор сложных моментов, что-нибудь интересное придумаю) по заранее изученным материалам.

Вопросы пишите на почту, или задавайте в группе.

---

• Проблемы → Стасу Фомину

Успеваемость зарегистрированных студентов

Эффективные алгоритмы(студенты).2007

В списке вы можете видеть разные цифры, отражающие вашу активность по темам курса. В конце — некоторые суммарные метрики, рассчитанные по волшебным формулам.

Если вы в зеленой группе — вы кандидат на «отлично автоматом».

Блок 1 — Алгоритмическая практика

Концептуально:

• Win-Win!
• Абсолютно практические задачи с собеседований.
  • LeetCode
  • CodeChef
  • SpojCode
  • Сотни решенных и нерешенных
• Условно поделены на «Dynamic Programming», «Greedy», «Random», «Sorting», «Numbers»
• Нужно быть залогиненным
  • Скрыто из интернета
• Изучайте Решенные практические задачи (Их там 1370)
• Надо решить N задач из 4 разных разделов. На Python.
  • 8 если до 2024-11-01
  • А если нет, просто блокируется доступ к другим квестам (отчисляем).
    • Кроме может ОЧЕНЬ особых случаев.
• Старайтесь сделать максимально читаемое решение, и тут хороший повод потренировать стиль PEP-8, см. Blog:Advanced_Algorithms/Python-решения_—_давайте_потренируемся_их_сделать_питонистей
• За задачи из CodeChef и SpojCoding будут дополнительные бонусные очки (1 балл из настоящей 10 бальной оценки!), их решать сложнее, там не подсказывают тест вызвавший ошибку, там могут быть жесткие TL, надо больше стараться, и да, их надо решать именно на Python (любом, который есть на сервисе, хоть PyPy) оптимизировать вам могут помочь статьи:
  • Blog:Advanced_Algorithms/Python-оптимизация_жадного_алгоритма_из_codechef
  • Blog:Advanced_Algorithms/Python-оптимизация_алгоритма_динамического_программирования_из_codechef
  • Blog:Advanced_Algorithms/Путь_хакера_—_решение_задачи_с_codechef_на_питон._С_машинным_кодом
• Бонусные задачи вполне решаются, если их не боятся → вот из последних решений → Участник:Mishaglik/Solutions/Spoj/FRQPRIME

• Выбирайте задачи из Открытые практические задачи, переходите к редактированию по «Беру…» →

• • помечайте их как {{reserve-task|~~~~~}}
• Зарезервированные задачи убираются в Зарезервированные практические задачи

(Их там 116)

• • Не нужно брать десятки задач на себя сразу, и освобождайте то, что не получается.
• Решенное
  • Ну смотрите, как оформлено в прошлые годы
  • Решение на подстранице вашей личной страницы
    • Вики-ссылка на задачу
    • Python-код в «<source lang="python"></source>»
    • Метка «{{checkme}}», когда решите.

• • • Внизу вставка всего этого по клику →
• Они попадут в Категория:На проверку

(Их там 12)

• Как легче решать Python
  • Загрузка данных
  • Выбирайте более свежий CPython или PyPy.

Блок 2 — «Бизнес-моделирование»

Моделирование труднорешаемых задач и решение из промышленными солверами. Концептуально:

• Win-Win!
• Бизнес-аналитикам, алгоритмистам, прожект и продукт-менеджерам.
• Идем на https://алгоритмы.испран.рф

• В папке «adv2022-course-pyomo-business-optimization» — курсы.
  • Если совсем новые в юпитер-ноутбуках — см. jupyter-intro
  • Параллельно можно смотреть воркшоп по Pyomo, ну или книги.
  • Можно править, комментировать, но без вандализма, полезные улучшения (визуализации, исправления ошибок → бонус).
  • Там будет видео в каждом питон-ноутбуке.
• Учимся на готовых решениях^[1] коллег или разборах автора курса - Решенные бизнес задачи, ну и в папке «optprob» «adv2022-course-pyomo-business-optimization курса»
  • Наверное одни из самых простых и вводных:
    • Optprob/Продажа фруктов
    • Optprob/Аренда_склада
    • Optprob/производство продукта
    • Optprob/Планирование производства рождественских игрушек
    • Optprob/Портфель ценных бумаг
  • Некоторые решения правда озвучены студентами и их решения могут так сказать, не следовать лучшим практикам — посмотрите обязательно какие-нибудь разборы от автора курса.
  • Внутри видео могут быть возможно еще неоткрытые бонус-квесты (типа что-то сделать-визулизировать и т.п.)

Уровень 1

«потренироваться на кошках» — решите пару уже решенных задач, постарайтесь оформлять максимально компактно и понятно:

• используйте хелперы
• выделите построение модели в функцию от параметров
• максимально понятные русскоязычные атрибуты модели.
• оформляем свои ноутбуки в подпапке «homeworks/2024-autumn», заведите там подпапку по вашему логину, желательно без пробелов. Там же можно сохранять какие-то версии обучающих ноутбуков, если хотите с ними жестко поиграть.
• сравните с решением, если вроде решение совпадает (или вы уверены, нашли ошибку и решили более правильно) — пинганите меня на ревью.

Цена — 1 балла за две задачи, но это обязательно, чтобы перейти к остальным квестам этого блока. Если найдете более эффективную постановку — например, раньше не решалось быстро через CBC, а теперь решается, ну или раза в два быстрее стало с SCIP, и т.п. — 1-2 балла.

Бонусный квест

который можно совместить с обучением — сделать визуализацию (matplotlib-networkx-seaborn-d3js… что хотите, на худой конец просто таблицей), для какой-нибудь решенной задачи, как в

• Код решения в проекте «adv2022-course-pyomo-business-optimization» в «optprob/Группировка людей.ipynb»,
• Код решения в проекте «adv2022-course-pyomo-business-optimization» в «optprob/Портфель_ценных_бумаг.ipynb»,
• Код решения в проекте «adv2022-course-pyomo-business-optimization» в «optprob/Аренда_склада.ipynb»
• Код решения в проекте «adv2022-course-pyomo-business-optimization» в «optprob/Распределение_рабочих_по_производственным_центрам.ipynb»…

… если ее нет. Это креативная задача, при этом потребует понимания решенной задачи — балл за хорошую визуализацию. Цена: 1-2 балла (ну насколько хорошая будет визуализация)

Уровень 2

решение нерешенной задачи:

• Надо решить одну! нерешенную задачу, но очень желательно сделать это красиво!
• Воркфлоу «взятия задачи» аналогичен блоку «Практикуемся_В_Алгоритмах»
• Только здесь, в вики, на «странице решения» обсуждаем постановку (если что-то непонятно), а решением будет юпитер-ноутбук подпапке «homework/2024/autumn» на алгоритмах.
  • Если все совсем шикарно — бонусные очки (если задача окажется сложной — тоже).
• Выбирайте задачи из Открытые бизнес-задачи, переходите к редактированию по «Беру…» →
• Зарезервированные задачи убираются в Зарезервированные практические задачи

Цена: 1-2 балла (насколько хорошо оформленно, насколько хорошая будет визуализация)

• Можно решать дополнительные задачи (к первой задаче), но наверно всего больше двух пока не надо (нерешенные задачи — ценный ресурс, я его экономлю). Старайтесь сделать качественно, тогда можно будет решать больше.

Уровень 3

записать видеоролик по хорошо решенной задаче (если она сдана, отработаны претензии к оформлению и все такое). Используйте OBS

• Научитесь пользоваться OBS — (см. также [1]), попробуйте использовать экранное рисование ([2]) и сделайте видео живым и понятным.
• См. также → Blog:Advanced Algorithms/2022-12-01 Кто решил бизнес-задачи, запишите по ним видеоролики

Цена: 1 балл, но постарайтесь.

Для истории, презентация от 2022 года: 📺 видео 📺

Блок 3 — Моделирование труднорешаемых задач

Обязательно посмотрите

Цели: для осеннего курса 2023, где собрались скорее заинтересованные практикой, чем сложностью задач, можно

• Сделать одну задачу целиком (визуализация, постановка в ЦЛП и сведение от 3SAT)
• Или пару задач «поверхностно» — постановка + визуализация (это легкая часть), без части про сведение от 3SAT и тестирования (это может быть очень головоломно).
• Можно сделать и больше, такой же блок, может заменить решение задачи из Моделирование бизнес-задач, если те почему-то не понравились.
• Может можно будет даже сделать и меньше, если будет сделано качественно (красивая визуализация, или сложная задача и т.п) — т.е. не надо гнать количество, лучше сделать хорошо и красиво.
• Разумеется, можно использовать все, что найдете в интернете (код, статьи, книги), или подскажут нейросети (но они обычно подсказывают неверно).

Проблема текущих подходов.

Проблема текущих подходов к преподаванию вычислительной сложности и труднорешаемых задач:

• «ненужная заумь для ботанов»
• «всякой фигни как матло у нас нет, у нас проектный подход»© (день открытых дверей МФТИ).
• множество книг, слайдов, видео и т.п. — но все как правило перепев «ГД», на досках или одноразовых веселых видео.
  • но не «живые модели»!

Результат .

• Нет навыков проверяемых доказательств
• Не получаются навыки работы с труднорешаемыми задачами.
  • Мучать «эвристики» и «нейросети» не приходя в сознание.
    • «Какая у вас задача» — ну мы тут «GAN» сети пробовали, вот теперь трансформеры… — Задача то какая?

Что делать?.

• Научится формализованно формулировать
  • ЦЛП
  • 3SAT
• Использовать решатели
  • ЦЛП (cbc, coin, SCIP, CPLEX, GUROBI, COPT, MIPT…)
  • SAT (см. SAT-Races [3]).

Тогда можно .

• Часто решить задачу для реальных данных сходу
  • Или покрутить постановку чтобы задача решалась (релаксация бизнес-ограничений).
• Начать тестировать
  • Алгоритмы полиномиальные в среднем
  • Приближенные алгоритмы с гарантией точности
  • Вероятностные алгоритмы
  • Эвристики
• Доказать труднорешаемость
  • Конструктивное сведение кодом, тестирование
  • Потом статья с объяснением.

Конструктивные алгоритмические доказательства .

Что вы получите .

• Навыки моделирования
  • в PYOMO, сразу см. воркшоп, Зеркало
  • в PYSAT
  • Jupyter Notebooks

---

• → Бизнес-аналитик-алгоритмист! (нарасхват!)
• → Курсовые-дипломы-статьи в JN
  • В любой ситуации

С чем работаем .

• Настоящие классические задачи в одном месте (ГД+ВК+…)
  • Open Classic Hard Problems
    • Не пугайтесь, вам достаточно изучить одну задачу… но можно и все.
      • Не «книга, толщиной защищающая от прочтения»
• Там (см. беджики-ссылки)
  • Постановки
  • Наброски ноутбуков для всех задач в Lab17
  • Частично готовая модель
    • • тестовые данные (генератор)
      • визуализация
      • сведение к ЦЛП через Pyomo
      • сведение с 3SAT к задаче
      • вероятностное тестирование
      • видео с разьяснениями

Начать с простого .

• Hardprob/Maximum Set Packing
• Hardprob/Minimum Set Cover
• Hardprob/Maximum Cut
• Hardprob/Maximum Set Splitting

Ваш квест .

• Pyomo-сведение к ЦЛП → — есть Pyomo-формулировка для ЦЛП., — есть тестовые данные и визуализация.
• 3SAT-сведение к задаче → — есть сведение на Python NP-полной задачи к данной.
• Вероятностное тестирование → Можно доработать — сделать Вероятностное тестирование NPC-сведения!
• Можно
  • все для одной задачи,
  • можно для разных (исправление ошибки или улучшение — ОК)

Желательно напрямую с 3SAT .

Без классического дерева сведения (но можно копировать функции сведения тех задач).

Как с этим работаем .

• Выбирайте задачи из Open Classic Hard Problems, переходите к редактированию по «Беру…» →
  • Зарезервированные задачи просто помечаются в том же списке, для простоты.
    • Если видите, что зарезервировано кем-то в прошлом году — можно снять чужое резервирование, и поставить свое.
  • Воркфлоу «взятия задачи» аналогичен блоку «Практикуемся_В_Алгоритмах»
  • Только здесь, в вики, на «странице решения» обсуждаем постановку (если что-то непонятно), а решением будет юпитер-ноутбук в «лаборатории»..
• Текущая лаборатория
  • Lab22
  • Lab17 заболела (и может сдохла).
• Как поотлаживаться локально через VSCode — потом.

Еще раз обо всем этом на одном слайде .

Файл:Idea-hard-problems-course.svg

Картинка в полный размер

Блок 4 — Теоретический

Необязательно (если вы набрали нужные баллы другими блоками), но может быть полезно, у кого аллергия к коду, Pyomo, а хочется что-то читать и решать, как в старые добрые времена. Тут буду упражнения, и простые темы, по которым будут тесты.

Бонусные квесты

Визуализация алгоритмов

Опциональный квест.

• Но которым можно закрыть и весь курс!

Проблема текущих подходов.

См. доклад PyAlgovizualizer — эффективное преподавание алгоритмов

Почему это вам полезно практически? .

• VSCode / CodeServer
• Python — борьба за
  • компактность-лаконичность-понятность
  • эффективность
• Matplotlib (Must for бизнес-аналитик-алгоритмист!)
• Формулы LaTeX
• OBS и навыки видеодокументирования

Полезно для других блоков .

• Моделирование бизнес-задач
• Моделирование труднорешаемых задач

Почему это вам удобно .

• Вы уже решили задачи для визуализации
  • хорошо их помните
  • можно их сделать блестящими (ну или наконец понять)!
• Вся среда настроена, коллаборативная, можете помогать друг-другу.
• Хватит чтобы закрыть весь курс
  • В 2024ом, по 1 баллу за визуализацию, итого → 8 задач, (2+8) = 10.
    • Потом может быть меньше, посмотрим.

Что делать?.

• Изучить визуализацию алгоритмов с PyVisualizer
  • Проект «algo-visual» на алгоритмы.испран.рф (т.е.скорее всего в [4] ну или где-то еще), файл «contributing.md»
• Заведите подпапку «algo-visual/homeworks/2024/ВашЛогинНаDiscopal»
• Там создавайте файлы визуализированных алгоритмов, с названиями как у LC задачи
• Можно смотреть, как задачу визуализировали другие — подсмотрите идеи.

Воркфлоу.

Пометьте соотвествующее «решение» «на проверку», как в «Практикуемся В Алгоритмах»

• написав что есть визуализация.
• Я проверю, возможно будет фидбек, как при решении.

Когда все ОК

• Запишите видео «прохождения с объяснением» с помощью OBS
  • можно выложить и подшить ссылку, или просто прислать

Получить фидбек — и повторить!

Изучение тестов по Computer Science

ТеорУпражнения

Осенью 2024 достаточно 4 задач из двух тем.

• Нужно быть залогиненным
  • Скрыто из интернета
• Надо решить N задач из M разных разделов.
• Либо одну бонусную задачу — считаем, что ее решение закрывает квест.

• Выбирайте задачи из Open Exercises, переходите к редактированию по «Беру…»
  • помечайте их как {{reserve-task|~~~~~}}
  • Решение на подстранице вашей личной страницы
    • Вики-ссылка на задачу
    • Решение — можно использовать текст, латех целиком внутри тега «latex», или просто вставки математики внутри тега «m»
    • На худой конец — очень аккуратно оформить на листочке, сфотографировать, загрузить файлы (разберетесь).
    • Метка «{{checkme}}», когда решите.
    • Внизу вставка всего этого по клику →
• Они попадут в Категория:На проверку
• Все как обычно в наших квестах.

• Изучайте чужие решения
  • Категория:Решенные задачи
  • Смотрите «Ссылки сюда» → решения студентов.

Разбор статей

Важный квест, для тех, кто не хочет ограничится инженерным IT-уровнем.

• Цель — попробовать разобраться в свежей статье, связанной с темой курса.
  • Понять постановку, описать максимально просто (оформляем на русском)
    • Чем больше иллюстраций — тем лучше, мы никак не ограничены.
    • Ссылки на видео, другие лекции, все что найдете в процессе разбора — ограничений нет.
  • Если есть доказательства — понять основные идеи
  • Если алгоритм — попробовать реализовать.

В процессе

• Всяко научитесь пользоваться интерфейсом баз статей researchgate, citeseer, arxiv
• Возможно найти опровержение или написать новую статью.
• Поймете, как писать правильную понятную статью, ну или как не писать непонятную.

Оформлять можно

• Вики-статьи (шаблон набросан, презентация получится сама)
  • Ну и опыт MediaWiki-разметки полезен — кроме Wikipedia, это самая распространенная вики-разметка (вики системы институтов, компаний, баз знаний), и наверно самая используемая плоская разметка, после Markdown (хелп тут).
• git-репо где угодно с beamer-презентацией или jupyter-ноутбук (возможно погрузим в какую-нибудь лабу для быстрой совместной работы).

• Выбираете «незанятую» страницу из Категория:Разбор актуальных статей
• «Резервируете» ее.
• Работаете, можете меня пинговать — буду смотреть-поправлять в процессе.
  • Если вот знаете интересную статью, как-то связанную (темы, задачи — сложность, алгоритмы в среднем и т.п.) — можете договорится (свяжитесь), и разбирать ее.

• Бонус — 3-6 баллов (от качества и сложности).

Для избранных

• Обычно согласовывается с посещающими студентами, выбор некой темы, связанной и с алгоритмами, сложностью и областью научно-практических интересов студента.

ТеорТемы

Тут отобраны только детские темы про алгоритмы, никакой сложности, будем проверять, то что вы их читали тестами на созвонах — и так, можно будет набрать «переключающий балл» (отберем персентилями по сумме всех результатов). Плюс можно еще балл за задачи, ну или как-то вместе может они наберут балл, или как-то учтется в 10-бальной оценке.

• Несложно о сложности. Примеры алгоритмов

• Жадный алгоритм в задачах о покрытии
• Жадный алгоритм покрытия для почти всех исходных данных
• Жадный алгоритм в задаче о рюкзаке

• Динамическое программирование для задачи о рюкзаке
• Полностью полиномиальная аппроксимационная схема (FPTAS) для задачи о рюкзаке

• Полиномиальный в среднем алгоритм для задачи упаковки
• Полиномиальный в среднем алгоритм для задачи о рюкзаке
• Полиномиальный в среднем алгоритм для SAT
• Вероятностный подсчет числа выполняемых наборов для ДНФ
• MAX-SAT: вероятностное округление
• MAX-CUT: вероятностное округление
• MAX-SAT: дерандомизация
• Приближенный алгоритм для метрической задачи коммивояжера

• Формально об алгоритмах. Вычислительные модели
• Временная и пространственная сложность алгоритмов
• Полиномиальные сводимости и NP-полные задачи. Классы NP, coNP, NPC

Материалы

Наверно не пригодятся для курса 2022 года.

Книга

Специальная верстка для чтения с ноутбуков и КПК:

• альбомная ориентация
• крупные беззасечные шрифты

Кому не нравится — пишите обоснованные протесты (почему, конструктивные предложения).

Пишите замечания по содержимому — про проблемы с версткой и библиографией не писать, все там только в процессе.

File:Book-advanced-algorithms.pdf

Смешное — реакция «обычных программистов»

Примечания и ссылки

• Рекомендуется прочитать хотя бы первые лекции по введению в Python и научные вычисления.

Полезная сопутствующая литература по курсу.

• Очень хорошие лекции по классической теории сложности, написанные одним из корифеев оной: Introduction to Complexity Theory by Oded Goldreich
• Более краткий курс по классической теории сложности, университет Technion.
• Еще один классический курс лекций по теории сложности от László Lovász.
• А. Китаев, А. Шень, М. Вялый, Классические и квантовые вычисления — замечательная книга. Содержит отличное введение в теорию сложности.
• С. Дасгупта, Х. Пападимитриу, У. Вазирани, Алгоритмы [5]

---

1. ↑ Особенно для физтехов, которые скипают теорию и не приходя в сознание смотрят «как решать»