Úvodní trojdílná přednáška pro ty, kteří mají s programováním jen malé, nebo dokonce žádné zkušenosti. Vysvětlíme si od základů problematiku programování, jako je zápis cyklů, podmínek a funkcí, ukážeme si základní datové typy (n-tice, seznamy, slovníky), datové struktury (fronta, zásobník) a zkusíme si prakticky naprogramovat několik základních algoritmů. Vše se bude ukazovat hlavně na jazyku Python, který je jednoduchý na naučení a přesto zároveň velmi mocný. Jednotlivé přednášky se budou prolínat s přednáškami ZALG.

Úvod z teorie grafů a použití grafů při řešení algoritmických problémů. Naučíme se hledat nejkratší cestu v bludišti, pochopíme základní princip, jak funguje GPS navigace a mnohé další. Vše si procvičíme na konkrétních příkladech.

Jazyk C patří k nejrozšířenějším jazykům, hodí se pro low-level programování i kusy kódu, které mají zejména být rychlé. Představíme si datové typy a běžné programové konstrukce, vysvětlíme si základy práce s ukazateli a také se seznámíme se standardními knihovnami jazyka C.

Slýcháte v programátorských kruzích o objektech, třídách, dědičnosti a metodách, ale nemáte pořádně jasno v tom, co to přesně znamená? Představíme si objektově orientované programování (OOP) – techniku, která často pomáhá psát větší programy tak, aby se o nich snáze přemýšlelo. Ukážeme si základní principy a příklady použití. Čím se liší OOP v různých programovacích jazycích? Kdy je lepší se objektům vyhnout?

Často potřebujeme načíst nějaký složitý textový vstup: matematický výraz, webovou stránku v HTML, zdroják programu, .... Ukážeme si, jak texty analyzovat (neboli parsovat), aniž bychom v nich zabloudili: rozdělení na lexikální a syntaktickou vrstvu, železničářský algoritmus na parsování výrazů, popis syntaxe pomocí regulárních výrazů a gramatik.

Intervalový strom je datová struktura pracující s intervaly, se kterou se můžeme setkat v mnoha úlohách (zejména soutěžních). Řekneme si, co to intervalový strom je, jaké všechny druhy intervalových stromů existují a jejich použití si ukážeme na úlohách. Na závěr si představíme jednu „magickou“ datovou strukturu jménem Fenwickův strom.

Základní algoritmy pro řešení geometrických úloh – konvexní obal, dva nejbližší body v rovině, výpočet obsahu nekonvexního mnohoúhelníka, lokalizace bodu, scanline algoritmus a jeho použití, Voroného diagramy a souvislost s persistentními datovými strukturami.

V rámci této přednášky se budeme zabývat problémy tak těžkými, že nikdo na světě pro ně neumí vymyslet efektivní (rozuměj polynomiální) algoritmus. Spousta lidí dokonce věří, že to vůbec možné není. Abychom mezi tyto problémy pronikli, seznámíme se s pojmy NP-úplnosti a NP-těžkosti. Především si však konkrétní těžké úlohy ukážeme a naučíme se i některé těžké úlohy rozpoznat. Závěrem si řekneme, jak se s těžkými úlohami vypořádat v praxi.

Jednoho dne se Larry Wall rozhodl, že nasype do jednoho velkého kotle spousty programovacích jazyků a unixových utilit, za stálého míchání povaří, posléze přecedí, přikoření a implementuje. Tak vznikl Perl, jazyk původně určený hlavně na zpracování textu, ovšem jak se ukázalo, též šikovný na spoustu dalších věcí. Asociativní pole, libovolně složité datové struktury za pomoci referencí, balíčky a objekty zdarma a hlavně regulární výrazy zde a všude. Zkrátka jazyk, který lze jedině milovat nebo nenávidět, nic mezi tím.

Proč psát dlouhé a složité programy, když stačí dostatečně přesně popsat situaci a pak se prostě zeptat? Toť princip logického programování, který si ukážeme na Prologu.

Představíme si SQL, jazyk databází. Ukážeme si základní příkazy i práci o kus složitější. Jak ušetřit skriptu práci a sobě čas, aneb jak se zeptat rovnou na to, co chci vědět. K čemu se hodí složený dotaz a klíčové slovo JOIN. Protože dnes už databáze typicky umí i mnoho (bohužel nestandardních) rozšíření, tak si také ukážeme jak se dá využít nějakých Postgresovin, třeba jak jej použít jako skoro-dokumentovou databázi.

Vyrábět složitější aplikaci čistě v Javascriptu a HTML může být trochu peklo, tak si ukážeme jak se v tom neutopit. Vyrobíme si totiž magickou abstrakci a z každé části stránky uděláme jenom funkci která dostane stav svojí části a vrátí HTML, které nám prohlížeč zobrazí. Pomocí toho se dá v aplikaci udělat hezky pořádek, tak si ukážeme jak se v tomto modelu dá naprogramovat všechno potřebné.

Jak funguje Internet a počítačové sítě vůbec. Lokální sítě s dráty i bez nich a různé způsoby, jak je mezi sebou propojovat. Protokoly rodiny TCP/IP a nad nimi postavené aplikační protokoly: DNS, SMTP, HTTP a celý zvěřinec dalších. Bezpečnost sítí a všelijaké útoky na ni. Pár taktů hudby budoucnosti: IPv6, multicasting, přenos v reálném čase atd.

Mezi programem ve vašem oblímeném příčetném programovací jazyce, který jste právě dopsali, a tranzistory uvnitř vašeho procesoru leží obrovské území obývané překladači, JITy, knihovníky, operačními systémy, loadery a jinými bájnými bytostmi. Pojďme zjistit, co jsou zač a co všechno s programem provádějí. Co udělá kompilátor za nás a co musíme naopak udělat my za něj.

Praktičtěji zaměřená přednáška než UNIX, zabývající se hlavně tím, jak efektivně používat příkazovou řádku. Ukážeme si na spoustě příkladů, jak nám může automatizace všedních činností ulehčit život a jak silné nástroje pro ni UNIXový shell (který navzdory svému názvu existuje i pro Windows) svou jednoduchostí a flexibilitou poskytuje. Budeme spojovat spoustu jednoduchých příkazů do mocných celků a s nimi plnit i na první pohled komplexní úlohy, jako třeba automatické stahování a parsování věcí z webu. Některé činnosti vyžadují lidskou nápaditost a vhled. Ty ostatní bychom měli přenechat strojům.

Výroba software není zdaleka jenom o programování. Ukážeme si, jak psát kód tak, aby nejenom fungoval, ale aby vyzařoval krásu a pokoj všem programátorům dobré vůle. Povíme si o různých způsobech testování, o tom jak udržet v kódu pořádek a dalších nástrojích, které pomáhají vyvíjet kvalitní software.

Ač se to tak na první pohled nezdá, občas nejjednodušší způsob, jak nakreslit nějaký obrázek, je popsat ho pomocí příkazů ve specializovaném programovacím jazyce. Týká se to zejména obrázků, kde něco chceme zobrazit přesně, případně obsahují nějakou pravidelnost: geometrické náčrtky, grafy, diagramy a podobné. Tímto způsobem vzniká například většina obrázků, které potkáváte v zadání a řešení KSP (kromě hrochů ;-)). Ukážeme si jazyk Asymptote, který se k tomuto účelu dá dobře použít (případně jeho blízkého příbuzného Metapost) a možná další související nástroje.

Přehled základních kompresních algoritmů: triviální algoritmy (RLE), statistické metody (Huffmanovo a aritmetické kódování), slovníková komprese (LZ77, LZ78, LZW), Burrowsova-Wheelerova transformace (BZIP). Pokud zbude čas, tak i něco o ztrátové kompresi obrázků a zvuku (prediktory, wavelets, JPEG, MPEG, fraktály).

Jak matematici zacházejí s náhodou? Co je to pravděpodobnost, náhodná veličina, střední hodnota, k čemu je ten kloboukový graf a lemma o džbánu, kterému se ucho utrhne? Podíváme se na odvětví matematiky zkoumané původně kvůli karbaníkům a gamblerům a také na to, jak se dá pravděpodobnost využít v programování: výpočet čísla π a algoritmy Monte Carlo.

Profrčíme letem světem základní tvary funkcí. Vrhneme se na derivování a integrování. Podíváme se na aplikace při popisu chování funkcí a počítání rozměrů ohraničených ploch. Pak to všechno dáme do pohybu a budeme schopni určit objem rotačních těles.

Naučíme se hledat řešení soustav rovnic na papíře tak, abychom toho museli napsat co nejméně (Gaussova eliminace). Zabředneme hlouběji do vektorových prostorů a budeme hledat jejich hezké ortogonální a ortonormální báze.

Co s čísly, která si počítač nezapamatuje přesně? Vezmeme si na pomoc intervaly a zabalíme je do nich. Naučíme se s intervaly počítat a nakrmíme nimi i funkce. Řekneme si, kde se dají využít v praxi, ale i v teoretické informatice.

Pobavíme se o základech první pomoci. Jak správně vyhodnotit situaci a kdy je potřeba volat pomoc? Jak se postarat o člověka v bezvědomí, jak kontrolovat životní funkce a jak člověka stabilizovat do příjezdu pomoci? Ukážeme si, jak málo stačí k záchraně života a naučíme se nebát se první pomoci. A také, že naše bezpečí je v každé situaci na prvním místě.

Jak fungují dnešní zámky, co jsou to stavítka a jak vlastně fungují klíče. A jak se pomocí jednoduchých nástrojů dají využít výrobní nedokonalosti zámků k jejich odemčení. Použití planžet, napínáků, praktické ukázky odemykání, nastínění technik bumpingu a dalších postupů, jak se dostat přes zamčené dveře.

Základoškolský přístup „množina je kupříkladu miska jablíček“ nabízí spoustu otázek: Když jablíčka přesuneme do sáčku, bude to stále tatáž množina? A co když kousek jablíčka ukousneme? V rámci této přednášky se pokusíme o vybudování teorie množin od základů (rozuměj axiomů) a to v duchu Zermelo-Fraenkelovském. Pak uvidíme, jak na teorii množin vystavět zbytek matematiky.

Jak na počítači text nejen napsat, ale také vysázet tak, aby pěkně vypadal a aby (což je důležitější) se i příjemně četl. Jak se sází pohádka, jak báseň a jak vzorové řešení KSP plné komplikovaných vzorců. Jak jde dohromady staleté umění typografické a moderní technika. Přineste knihy i letáky, zkritizujeme sazeče, co se do nich vejde.

Pojďme usednout k šálku lahodného čaje a povídat si o tom, co se v něm skrývá. Kde se čaj vzal, kde se pěstuje, jak se zpracovává a jak ho připravovat. Trocha čajového zeměpisu, dějepisu i čajové chemie a čajové kultury. Též o všelijakých substancích čaji podobných.

Kde je hranice sportem k u zdraví či k trvalé invaliditě? Různé pohledy na cirkus. „Wow, to je nemožné!“ vs. „Jé, jak to dělají?“ Co je to nový cirkus, akrojóga, handstandy a headstandy ... Ať už si chceš o tom něco poslechnout nebo si chceš něco z toho vyzkoušet, ulov si Péťu.

Naše přesvědčení o světě jsou jako mapa nějakého území. Měli bychom se snažit, aby mapa co nejlépe odrážela skutečnost, neustále ji upravovat podle nově objevených faktů. Přesto se lidi často spíš snaží přesvědčit ostatní i sebe, že jejich názor je správný, než aby věnovali veškeré úsilí nalezení názoru nejlépe kopírujícího realitu. Odhlížíme od nepříjemných pravd. Proč? Jak se naučit své názory absolutně podřídit realitě, přijímat svět, jaký je? Jaké systematické chyby v uvažování lidský mozek dělá a jak nám jejich znalost (ne)může pomoci? K čemu se hodí znát teorii pravděpodobnosti či úvahy z oblasti umělé inteligence?

Evoluční teorie je asi jedním z největších převratů v lidském náhledu na svět. Jak se na takovou věc vůbec přišlo, proč to tak dlouho trvalo a proč si myslíme, že je to pravda? Jak si to vše alespoň trochu představit? Mnoho nečekaných překvapení, informatické a fyzikální souvislosti. Proč jsou stromy vysoké, jak souvisí pohlavní rozmnožování s počítačovou bezpečností, co má evoluce společného s Windows a co s halting problémem?