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Modul (6 Credits)

Datenstrukturen und Algorithmen

Name im Diploma Supplement
Data Structures and Algorithms
Verantwortlich
Voraus­setzungen
Siehe Prüfungsordnung.
Workload
180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon:
  • Präsenzzeit: 60 Stunden
  • Vorbereitung, Nachbereitung: 75 Stunden
  • Prüfungsvorbereitung: 45 Stunden
Dauer
Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
Qualifikations­ziele
Prüfungs­modalitäten

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.

Verwendung in Studiengängen
  • LA Info GyGePflichtbereich Informatik2. FS, Pflicht
  • MatheSoftware Engineering1.-6. FS, Pflicht
  • SEPflichtbereichPflichtbereich II: Programmierung und Entwicklung1.-2. FS, Pflicht
  • TechMathePflichtbereich1.-6. FS, Pflicht
  • WiInfKernstudiumPflichtbereich II: Informatik1.-2. FS, Pflicht
Bestandteile
Name im Diploma Supplement
Data Structures and Algorithms
Anbieter
Lehrperson
SWS
2
Sprache
deutsch
Turnus
Sommersemester
maximale Hörerschaft
unbeschränkt
empfohlenes Vorwissen

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.

Lehrinhalte

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
Literaturangaben
  • K. Mehlhorn, P. Sanders, M. Dietzfelbinger: Algorithmen und Datenstrukturen. Springer Verlag Berlin; Juli 2010
  • Th.H. Cormen et al.: Algorithmen – eine Einführung. Oldenbourg 2007
Hörerschaft
Vorlesung: Datenstrukturen und Algorithmen (WIWI‑C1188)
Name im Diploma Supplement
Data Structures and Algorithms
Anbieter
Lehrperson
SWS
2
Sprache
deutsch
Turnus
Sommersemester
maximale Hörerschaft
unbeschränkt
empfohlenes Vorwissen

siehe Vorlesung

Lehrinhalte

siehe Vorlesung

Literaturangaben

siehe Vorlesung

Hörerschaft
Übung: Datenstrukturen und Algorithmen (WIWI‑C1189)
Modul: Datenstrukturen und Algorithmen (WIWI‑M0920)