Studying at the University of Verona
Here you can find information on the organisational aspects of the Programme, lecture timetables, learning activities and useful contact details for your time at the University, from enrolment to graduation.
Type D and Type F activities
This information is intended exclusively for students already enrolled in this course.If you are a new student interested in enrolling, you can find information about the course of study on the course page:
Laurea in Informatica - Enrollment from 2025/2026Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.
1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona
Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).
Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.
2. Attestato o equipollenza linguistica CLA
Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:
- Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
- Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.
Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.
Modalità di inserimento a libretto: richiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it
3. Competenze trasversali
Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali
Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.
4. Periodo di stage/tirocinio
Oltre ai CFU previsti dal piano di studi (verificare attentamente quanto indicato sul Regolamento Didattico): qui informazioni su come attivare lo stage.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
2° 3° | The fashion lab (1 ECTS) | D |
Caterina Fratea
(Coordinator)
|
years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
2° 3° | Introduction to Robotics for students of scientific courses. | D |
Paolo Fiorini
(Coordinator)
|
2° 3° | Matlab-Simulink programming | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinator)
|
years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
2° 3° | The fashion lab (1 ECTS) | D |
Caterina Fratea
(Coordinator)
|
years | Modules | TAF | Teacher |
---|---|---|---|
2° 3° | Introduction to Robotics for students of scientific courses. | D |
Paolo Fiorini
(Coordinator)
|
2° 3° | Introduction to 3D printing | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
|
2° 3° | LaTeX Language | D |
Enrico Gregorio
(Coordinator)
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2° 3° | HW components design on FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
|
2° 3° | Rapid prototyping on Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinator)
|
2° 3° | Protection of intangible assets (SW and invention)between industrial law and copyright | D |
Roberto Giacobazzi
(Coordinator)
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years | Modules | TAF | Teacher | |
---|---|---|---|---|
1° | Subject requirements: mathematics | D |
Franco Zivcovich
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|
2° 3° | Python programming language | D |
Giulio Mazzi
(Coordinator)
|
Algorithms (2021/2022)
Teaching code
4S02709
Teacher
Coordinator
Credits
12
Also offered in courses:
- Algorithms of the course Bachelor's degree in Applied Mathematics
- Algorithms of the course Master's degree in Mathematics
Language
Italian
Scientific Disciplinary Sector (SSD)
INF/01 - INFORMATICS
Period
Primo semestre, Secondo semestre
Learning outcomes
The course objective is to provide the foundamental tools to design algorithmic solutions for concrete programs. The algorithms are evaluated and compared based required amount of resources. At the end of the course the student will have to demonstrate knowledge and understanding of the main algorithms for the problems of sorting, selection, priority queues, visit of graphs, shortest paths, minimum spanning trees, maximum flow; have ability to apply acquired knowledge and understanding skills to compare algorithms on the basis of their complexity; know how to choose the right algorithm for a specific situation; know how to develop the skills necessary to expand the knowledge learned in order to understand algorithmic solutions to new problems.
Program
Complexity: complexity of algorithms, asymptotic notation, resolution of recurrence equations.
Sorting and selection: insertion sort, merge sort, heap sort, quick sort, randomized quick sort. Linear algorithms, counting sort, radix sort, bucket sort. Selection algorithms.
Data structures: heap, binary search trees, RB-trees, B-trees, binomial heaps, hash tables, priority queues, disjoint sets, extension of data structures, graphs.
Design and analisis of alsorithms: divide et impera, greedy, dynamic programming, local serch, backtracking, branch and bound.
Foundamental algorithms: minimum spanning tree (Prim and Kruskal), linear programing (simplex and basic elements of the elipsoid method) shortest path with single source (Dijkstra and Bellman-Ford) and multiple source (Floyd-Warshall and Johnson), maximum flow (Ford-Fulkerson, Karp), maximnal matching on bipartite graph.
Bibliography
Examination Methods
The exam consists of a writtene test of three hours, divided into two parts, and possibly of an oral colloquium.
The forst part of the written test consists of several questions with multiple choices. It produces a valuation from 0 to 30. The exam is not passed if the evaluation is below 18. The exam ends if the evaluation is between 18 and 23. The second part of the written test, available only if the evaluation of the first part is at least 24, consists of one or more exercises of increasing complexity. The evaluation is between 24 and 30.
The optional oral examination is available only if the evaluation of the second part of the written test is at least 27.
The evaluation scale is the following. 18-21 (pure notionistic knowledge), 22-24 (acceptable understanding of the arguments), 25-27 (ability to apply the concepts learned in the course), 28-30 (ability to elaborate autonomous ideas based on the concepts learned in the course).