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Modulhandbuch ab WS 2016/17

Modul CS1001-KP08, CS1001

Algorithmen und Datenstrukturen (AuD)

Dauer:
1 Semester
Angebotsturnus:
Jedes Sommersemester
Leistungspunkte:
8
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Bachelor MML ab 2016 (Pflicht), Grundlagen der Informatik, 2. Fachsemester
  • Bachelor Robotik und Autonome Systeme (Pflicht), Informatik, 2. Fachsemester
  • Bachelor IT-Sicherheit (Pflicht: fachliche Eignungsfeststellung), Informatik, 2. Fachsemester
  • Bachelor Medizinische Informatik ab 2014 (Pflicht), Informatik, 2. Fachsemester
  • Bachelor MIW ab 2014 (Wahlpflicht), Informatik/Elektrotechnik, 4. oder 6. Fachsemester
  • Bachelor Medieninformatik (Pflicht), Grundlagen der Informatik, 2. Fachsemester
  • Bachelor Informatik 2014 und 2015 (Pflicht: fachliche Eignungsfeststellung), Grundlagen der Informatik, 2. Fachsemester
  • Bachelor Medizinische Informatik vor 2014 (Pflicht), Informatik, 2. Fachsemester
  • Bachelor MIW vor 2014 (Pflicht), Grundlagen der Informatik, 4. Fachsemester
  • Bachelor MML (Pflicht), Grundlagen der Informatik, 2. Fachsemester
  • Bachelor Informatik vor 2014 (Pflicht: fachliche Eignungsfeststellung), Grundlagen der Informatik, 2. Fachsemester
  • Bachelor Informatik ab 2016 (Pflicht: fachliche Eignungsfeststellung), Grundlagen der Informatik, 2. Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • Algorithmen und Datenstrukturen (Übung, 2 SWS)
  • Algorithmen und Datenstrukturen (Vorlesung, 4 SWS)
Workload:
  • 25 Stunden Prüfungsvorbereitung
  • 125 Stunden Selbststudium
  • 90 Stunden Präsenzstudium
Lehrinhalte:
  • Algorithmen, Summenbildung, Entwurfsmuster: Ein-Schritt-Berechnung
  • Sortierung durch Vergleichen, Entwurfsmuster: Verkleinerungsprinzip, Teile-und-Herrsche, Problemkomplexität, Algorithmenanalyse: asymptotische Komplexität eines Algorithmus (O-Notation), Problemklassen, Heaps
  • Sortierung durch Verteilen
  • Prioritätswarteschlangen, Binomial-Heaps, Fibonacci-Heaps, amortisierte Analyse
  • Selektion
  • Mengen, selbstorganisierende Datenstrukturen, binäre Suchbäume, Iteratoren und Navigationsstrukturen, Ausgeglichenheit, Splay-Bäume, Rot-Schwarz-Bäume, AVL-Bäume
  • Mengen von Zeichenketten
  • Disjunkte Mengen, Partitionen
  • Assoziation von Objekten (Hash-Tabellen)
  • Graphen (Algorithmen auf Graphen, Greedy-Algorithmen)
  • Schwierige Probleme (Heuristische Suche, Entwurfsmuster: Dynamische Programmierung)
  • Lineare Optimierung
  • Zeichenkettenabgleich (String Matching) zur Suche mit Mustern
  • Sequenzausrichtung (Sequence Alignment, z.B. zur Genombestimmung)
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
  • Verständnis und Anwendungserfahrung grundlegender Algorithmen
  • Verständnis und Anwendungserfahrung über elementare Datenstrukturen
  • Beherrschen grundlegender Prinzipien und Methoden für Entwurf, Implementierung und Analyse von Algorithmen
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Übungsaufgaben
  • Klausur
Voraussetzung für:
Setzt voraus:
Modulverantwortlicher:
Lehrende:
Literatur:
  • T. Ottmann, P. Widmayer: Algorithmen und Datenstrukturen - Spektrum, 2002
  • R. Sedgewick: Algorithmen in Java Teil 1 - 4 - Pearson Studium, 2003
  • S. Baase und A. Van Gelder: Computer Algorithms - 3. Auflage, Addison-Wesley, 2000
Sprache:
  • Wird nur auf Deutsch angeboten
Letzte Änderung:
15.3.2016

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