Algorithmen und Datenstrukturen
Professor Ulf Leser
Die Vorlesung behandelt klassische Themen aus den Bereichen Algorithmen und Datenstrukturen. Betrachtet werden z.B. die Komplexität von Algorithmen, Sortieren, Suche in Listen, Prioritätswarteschlangen, Suchbäume und grundlegende Graphalgorithmen. Die verschiedenen Verfahren werden ausführlich dargestellt und in ihrer Komplexität analysiert. An ausgewählten Beispielen werden Korrektheitsbeweise durchgeführt. Durch die Vorlesung lernen Studierende grundlegende Algorithmen, effiziente Datenstrukturen und eine Reihe von Entwurfstechniken kennen und sind in der Lage, für ein gegebenes algorithmisches Problem verschiedene Lösungsansätze bzgl. ihrer Effizienz zu beurteilen und den am besten geeigneten Ansatz auszuwählen.
Die erste Vorlesung findet am Montag, den 17.4.2023, statt.
Die Vorlesung wird durch eine Übung begleitet. Die Einschreibung in AGNES sowie die Kommunikation erfolgt ausschließlich über die Übungen; eine Einschreibung in die Vorlesung ist nicht möglich und nicht nötig.
Voraussetzungen
Voraussetzung für den Besuch sind gute Kenntnisse in Java (z.B. Modul Grundlagen der Programmierung), in theoretischer Informatik (z.B. Modul Einführung in die Theoretische Informatik) sowie gute Schulkenntnisse in Mathematik.
Prüfungen und Klausureinsicht
Das Modul wird mit einer Klausur abgeschlossen. Voraussetzung zur Zulassung ist die Erreichung von mindestens 50% der Punkte in der Übung. Die Klausurtermine stehen noch nicht fest.
Anrechnung
Das Modul kann angerechnet werden für:
- Monobachelor Informatik (typischerweise im zweiten Semester, 9 SP)
- Monobachelor IMP (typischerweise im vierten Semester, 9 SP)
- Kombibachelor Informatik, Kern- und Zweitfach (typischerweise im vierten Semester, 9 SP)
Literatur zur Vorlesung
- Ottmann, Widmayer: Algorithmen und Datenstrukturen, Spektrum Verlag
- Saake, Sattler: Algorithmen und Datenstrukturen (mit Java), dpunkt.Verlag
- Sedgewick: Algorithmen in Java: Teil 1 - 4, Pearson Studium
- Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduction to Algorithms, MIT Press
Themen der Vorlesung
Die Folien werden hier jeweils nach der Vorlesung als PDF erhältlich sein. Slides are English, but the lecture will be held in German.
- Einführung
- Komplexität und O-Notation
- MaxSubArray - ein Problem, viele Lösungen
- (Abstrakte) Datentypen
- Listen: Arrays und Linked Lists
- Sortieren: Einfache Verfahren und untere Schranke
- Merge Sort und Quick Sort
- Radix Sort und Bucket Sort
- Suchen und Selektieren
- Selbst-Organisierende Listen
- Amortisierte Analyse (von SOLs)
- Priority Queues (Korrigierte Fassung, 5.7.23)
- (Overflow) Hashing
- Open Hashing
- Suchbäume
- AVL-Bäume (Achtung: Wir machen AVL Bäume, das Video von Prof. Meyerhenke behandelt Rot-Schwarz-Bäume)
- Optimale Suchbäume
- Graphen - Einführung
- Kürzeste Wege in Graphen
- All Pairs shortest Paths: Transitive Hülle und Floyd-Warshall
- Minimal Spanning Trees
Interessante Links
- Intuitive Erklärungen vieler (eher einfacher) Algorithmen
- Sorting as Dancing: Eindrucksvolle Demonstration elementarer Sortierverfahren
- Buch von Sedgewick, R.,"Algorithms in Java", als ebook
- Umfassende und gute Erklärung zur Amortisieren Analyse mit einer Vielzahl weiterer Beispiele
- (von Rebecca Fiebrink, Princeton)