Курс «Эффективные алгоритмы» для МФТИ
- 2024-09-21: Выбираем удобное время созвонов ← Advanced Algorithms
- 2024-09-09: Презентация курса «на осень 2024» ← Advanced Algorithms
- 2024-05-02: Не портите страницы задач, оформляйте правильно ← Advanced Algorithms
- 2024-04-18: Обзор квестов курса ← Advanced Algorithms
- 2024-03-28: Эксперимент — улучшаем старые решения ← Advanced Algorithms
- 2024-03-28: Python-решения — давайте потренируемся их сделать питонистей ← Advanced Algorithms
- 2024-02-26: Feedback ← Advanced Algorithms
- 2024-02-14: Регистрируемся, начинаем работать, выбираем удобное время созвонов ← Advanced Algorithms
- 2023-12-28: Разбор задачи «Независимое множество ребер» ← Advanced Algorithms
- 2023-12-22: Разбор задачи «Управление загрязняющими продуктами» ← Advanced Algorithms
- 2023-12-17: Разбор задачи «Управление Дисциплинами» ← Advanced Algorithms
- 2023-11-29: Разбор задачи «Домостроительство» ← Advanced Algorithms
Курс лекций «Эффективные алгоритмы» для 6 курса МФТИ.
Кратко, что будет, чего не будет и что ждать.
- Лекций — не будет. Это бред и бессмыслица, особенно при дистанционке. Созвоны будут при небходимости, в формате семинара, может индивидуальные.
- Будет путешествие-квест, с разными активностями.
- Берем только практические вещи — алгоритмы для разных задач, особенно NP-полных.
- Условно будет три блока
- Теоретический — прочитать темы, посмотреть записи лекций, пройти тестирование, возможно решить некоторые теорзадачи.
- Тут будет первый отсев — если не проходите тесты (отсеим, скажем, 25% нижних), то «досвидания».
- Не рекламируйте этот курс — чем меньше народу, тем будет лучше. Я заинтересован сократить численность всеми способами. Особенно нафиг я посылаю всех, кто пытается запрыгнуть в курс в середине семестра и позже. Без шансов. Когда-то прогибался в виде исключения, сейчас не буду.
- Легкий практический — решение нескольки задач, даваемых на собеседованиях в IT-компаниях, типа LeetCoding, SpojCoding, CodeChefing и т.п.
- Тут будет второй отсев — но можно будет тут свалить, получив «уд» — кому нужно время, и не очень все это интересно.
- Теор-практический — взять некоторую тему из заданных (свежая статья, я отберу), и сделать ее разбор-презентацию-реализацию в каком-нибудь jupyter или cocalc-ноутбуке (там будет видно). Тут возможно будет и индивидуальная работа и может тренировка презентейшн скиллс, что полезно для ваших дипломов (сколько я смотрел защит, все ужасно).
Ну остальные новости будут в группе, если что. Вопросы тоже там или напрямую.
Как зарегистрироваться — написано на основной странице курса, где все и будет https://discopal.ispras.ru/Advanced-algorithms
Регистраций открыта до 15 октября.
Подумайте еще раз — надо ли вам это. «Халявы», «Лекций», «Оценок за удаленную посещаемость» тут не будет. Даже «уд. нахаляву». Посмотрите, вокруг полно интересных курсов по выбору.
- 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.
- Отметится в этом голосовании:
+ Зарегистрируйтесь на «лабе»
Записываемся на курс «Advanced Algorithms-2023»?
|
Вы должны войти в систему, чтобы участвовать в этом голосовании.
- Первое установочное занятие будет 8 сентября, в 18-30 в 903 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
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».
Содержание
- 1 Блок 1 — Алгоритмическая практика
- 2 Блок 2 — Моделирование труднорешаемых задач
- 3 Блок 3 — «Бизнес-моделирование»
- 4 Блок 4 — Теоретические упражнения
- 5 Темы
- 6 Материалы
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 1077)
- 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.
- 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:
- 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 93)
- 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 36)
- Как легче решать Python
- Загрузка данных
- Выбирайте более свежий CPython или PyPy.
Блок 2 — 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?
- Мучать «эвристики» и «нейросети» не приходя в сознание.
Что делать?.
- Научится формализованно формулировать
- ЦЛП
- 3SAT
- Использовать решатели
- ЦЛП (cbc, coin, SCIP, CPLEX, GUROBI, COPT, MIPT…)
- SAT (см. SAT-Races [1]).
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 .
- → 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»
- Не пугайтесь, вам достаточно изучить одну задачу… но можно и все.
- Open Classic Hard Problems
- 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»..
- Зарезервированные задачи просто помечаются в том же списке, для простоты.
- Текущая лаборатория
- Как поотлаживаться локально через VSCode — потом.
Еще раз обо всем этом на одном слайде .
Файл:Idea-hard-problems-course.svg
Блок 3 — «Бизнес-моделирование»
Моделирование труднорешаемых задач и решение из промышленными солверами. Концептуально:
- Win-Win!
- Бизнес-аналитикам, алгоритмистам, прожект и продукт-менеджерам.
- 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 Lab17.
- Надо решить одну! задачу, но очень желательно сделать это красиво!
- 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
- Идем на Lab17
- «adv2022-course-pyomo-business-optimization» — курсы.
- Если совсем новые в юпитер-ноутбуках — см. jupyter-intro
- Параллельно можно смотреть воркшоп по Pyomo
- Можно править, комментировать, но без вандализма, полезные улучшения (визуализации, исправления ошибок → бонус).
- Там будет видео в каждом питон-ноутбуке.
- Оформляем свои ноутбуки в папке «homeworks-2023», заведите там подпапку по вашему логину, желательно без пробелов.
- Учимся на готовых решениях коллег - Решенные бизнес задачи, ну и в папке «optprob»
Блок 4 — Теоретические упражнения
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.
Темы
Замечания по каждой презентации можно (и нужно) писать на вкладку «Обсуждение», для соответствующего PDF-файла.
- 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
Не будет на курсе в этом году
- Вероятностно проверяемые доказательства. PCP-системы. PCP-теорема
- Вероятностные вычисления. Классы RP, coRP, ZPP, BPP
- PCP и аппроксимируемость
- Параллельный алгоритм Люби для максимального по включению независимого множества
Материалы
Наверно не пригодятся для курса 2022 года.
Видеолекции
- /Лекции осеннего семестра 2011
- торрент с прошлогодними видео.
- /Лекции осеннего семестра 2012
- Курс_лекций_«Сложность_алгоритмов»_(ИСПРАН,_3_курс_МФТИ)/Лекции_весеннего_семестра_2013
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 [2]
[ Хронологический вид ]Комментарии
Можно ввести какое-то ограничение на количество забронированных задач? Люди бронируют по 10 задач и за неделю не делают ни одной из них.
Да, я учел, ваш коммент, стал «срубать блокировки» старше 5 дней. Ограничение по количеству увы, в таком простом ворфлоу сделать сложно, остается рассчитывать на разумность и совесть (что не залочит все задачи) участников.
Войдите, чтобы комментировать.