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Module (6 Credits)

Datenstrukturen und Algorithmen

Name in diploma supplement
Data Structures and Algorithms
Responsible
Admission criteria
See exam regulations.
Workload
180 hours of student workload, in detail:
  • Attendance: 60 hours
  • Preparation, follow up: 75 hours
  • Exam preparation: 45 hours
Duration
The module takes 1 semester(s).
Qualification Targets
Module Exam

Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 90 bis 120 Minuten).

Vom Dozierenden wird zu Beginn der Veranstaltung festgelegt, ob die erfolgreiche Teilnahme Prüfungsvorleistung oder aber Bestandteil der Prüfung ist. Ist letzteres der Fall, so bilden die Teilleistungen zusammen mit der Abschlussprüfung eine zusammengesetzte Prüfung mit einer Endnote. Bestandene Prüfungsvorleistungen/Teilleistungen haben nur Gültigkeit für die Prüfungen, die zu der Veranstaltung im jeweiligen Semester gehören.

Usage in different degree programs
  • LA Info GyGePflichtbereich Informatik2nd Sem, Compulsory
  • MatheSoftware Engineering1st-6th Sem, Compulsory
  • SEPflichtbereichPflichtbereich II: Programmierung und Entwicklung1st-2nd Sem, Compulsory
  • TechMathePflichtbereich1st-6th Sem, Compulsory
  • WiInfKernstudiumPflichtbereich II: Informatik1st-2nd Sem, Compulsory
Elements
Name in diploma supplement
Data Structures and Algorithms
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
summer semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

grundlegende Kenntnisse in Programmierung

Abstract

Algorithmen sind das Herzstück jeder Computeranwendung. Daher sollte jeder Informatiker ein fundiertes Wissen besitzen über (i) Strukturen, die eine effiziente Organisation und Abfrage von Daten ermöglichen, (ii) häufig verwendete Algorithmen und (iii) grundlegende Techniken zum Modellieren, Verstehen und Lösen algorithmischer Probleme.

Contents

In der Vorlesung werden die Grundlagen zu Algorithmen und Datenstrukturen betrachtet. Der Kurs behandelt folgende Themen:

  • Einführung: Begriffe, Maße, Landau Notation, Maschinenmodell, Einfache Programmanalyse
  • Datenstrukturen für Sequenzen (Arrays, Listen, Stapel, Warteschlangen)
  • Abstrakte Datentypen
  • Hashing (Verkettung, universelles Hashing, Sondierverfahren)
  • Algorithmische Prinzipien
  • Sortieren (InsertionSort, SelectionSort, BubbleSort, MergeSort, HeapSort und QuickSort)
  • Prioritätswarteschlangen (binäre Heaps, Binomialheaps)
  • Suchverfahren und Suchbäume (binäre Suchbäume, AVL-Bäume, (a,b)-Bäume)
  • Graphalgorithmen (Graphrepräsentation, Traversierung per DFS/BFS, Zweifachzusammenhangskomponenten, starke Zusammenhangskomponenten, topologische Sortierung, kürzeste Wege, minimale Spannbäume, TSP)
  • Grundlagen verteilter Algorithmen, Grundzuüge der Nebenläufigkeit
  • Optional: Optimierungsalgorithmen und Pattern Matching
Literature
  • K. Mehlhorn, P. Sanders, M. Dietzfelbinger: Algorithmen und Datenstrukturen. Springer Verlag Berlin; Juli 2010
  • Th.H. Cormen et al.: Algorithmen – eine Einführung. Oldenbourg 2007
Participants
Lecture: Datenstrukturen und Algorithmen (WIWI‑C1188)
Name in diploma supplement
Data Structures and Algorithms
Organisational Unit
Lecturers
SPW
2
Language
German
Cycle
summer semester
Participants at most
no limit
Preliminary knowledge

siehe Vorlesung

Contents

siehe Vorlesung

Literature

siehe Vorlesung

Participants
Exercise: Datenstrukturen und Algorithmen (WIWI‑C1189)
Module: Datenstrukturen und Algorithmen (WIWI‑M0920)