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| == Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen ==
| | (Diese Varianten erfahren eventuell noch ein paar Modifikationen, falls der Professor die Neugestaltung der Startseite akzeptiert. |
| | Bitte schreibt auf der Seite "diskussion" (zweiter Tab auf der Seite), wie euch einzelne Varianten gefallen und welche Änderungen gewünscht werden.) |
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| Dr. Ullrich Köthe, Universität Heidelberg, Sommersemester 2012
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| Die Vorlesung findet '''Dienstags''' und '''Donnerstags''' jeweils um 14:15 Uhr in INF 227 (KIP), HS 2 statt.
| | [[mögliche neue Startseite - Variante 1]] |
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| ===Organisation===
| | [[mögliche neue Startseite - Variante 2]] |
| *[[Klausur und Nachprüfung]]
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| *[[Leistungsnachweise]]
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| *[[Übungsbetrieb]]
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| *[[Prüfungsvorbereitung]]
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| *[[Literatur]]
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| ===Gliederung der Vorlesung===
| | [[mögliche neue Startseite - Variante 3]] (noch nicht fertig) |
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| # [[Einführung]] (17.4.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Einführung|(detailliertere Beschreibung)]]
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| #* Def. von Algorithmen & Datenstrukturen, Geschichte // Fundamentale Algo. & Dat. // Python-Grundlagen
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| # [[Container]] (19.4.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Container|(detailliertere Beschreibung)]]
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| #* Anforderungen von Alg. an Container // Einteilung der Container // Grundleg. Container // Sequenzen & Intervalle (Ranges)
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| # [[Sortieren]] (24. und 26.4.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Sortieren|(detailliertere Beschreibung)]]
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| #* Spez. des Sortierprob. // Selection, Insertion, Merge & Quick Sort und seine Varianten // Vergl. der Anz. der ben. Schritte // Laufzeitmessung in Python
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| # [[Korrektheit]] (3. und 8.5.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Korrektheit|(detailliertere Beschreibung)]]
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| #* Def. von Korrektheit, Alg.-Spezifikation // Korrektheitsbew. vs. Test. // Vor- & Nachbed., Inv., Programming by contract // test, execution paths, unit test, exceptions & Ausnahmebehandlung in Python
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| # [[Effizienz]] (10. und 15.5.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Effizienz|(detailliertere Beschreibung)]]
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| #* Laufzeit & Optimierung // Laufzeit vs. Komplexität // Landausym. (O-, <math>\Omega</math>- & <math>\Theta</math>-Notation), Komplexitätsklassen // Bester, schlechtester, durchschn. Fall // Amorti. Komplexität
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| # [[Suchen]] (22. und 24.5.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Suchen|(detailliertere Beschreibung)]]
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| #* Lin. -, Binäre Suche in sort. Arrays // Medianproblem // Suchbäume, balancierte Bäume // selbst-balancierende Bäume, Rotationen // Komplex. der Suche
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| # [[Prioritätswarteschlangen]] (29.5.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Prioritätswarteschlangen|(detailliertere Beschreibung)]]
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| #* Heap-Datenstruktur // Einfüge- und Löschoperat. // Heapsort // Kompl. des Heaps
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| # [[Hashing und assoziative Arrays]] (31.5.und 5.6.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Hashing und assoziative Arrays|(detailliertere Beschreibung)]]
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| #* Impl. assoz. Arrays mit Bäumen // Hashing & Hashfunktionen // Impl. assoz. Arrays als Hashtabelle mit lin. Verkettung bzw. mit offener Adressierung // Anwendung des Hashings zur String-Suche: Rabin-Karp-Algorithmus
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| # [[Iteration versus Rekursion]] (12.6.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Iteration versus Rekursion|(detailliertere Beschreibung)]]
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| #* Typen der Rekursion & ihre Umwandlung in Iteration // Auflösung rek. Formeln mittels Master- & Substitutionsmeth.
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| # [[Generizität]] (14.6.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Generizität|(detailliertere Beschreibung)]]
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| #* Abstrakte Datentypen, Typspezifikation // Required Interface vs. Offered Interface // Adapter & Typattribute, Funktoren // Bsp.: Alg. Konz. & Zahlendatentypen // Operator overloading in Python
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| # [[Graphen und Graphenalgorithmen]] (19. bis 28.6.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Graphen und Graphenalgorithmen|(detailliertere Beschreibung)]]
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| #* Einführung // Graphendatenstrukturen, Adjazenzlisten & Adjazenzmatrizen // Gerichtete & ungerichtete & vollständige & planare & duale Graphen // Pfade, Zyklen // Tiefen- & Breitensuche // Zusammenhang, Komponenten // Gewichtete Graphen // Minimaler Spannbaum // Kürzeste Wege, Best-first search (Dijkstra) // Most-Promising-first search (A*) // Problem des Handlungsreisenden, exakte Alg. (erschöpfende Suche, Branch-and-Bound-Methode) und Approx. // Erfüllbarkeitsprob., Darst. des 2-SAT-Prob.s durch gerichtete Graphen, stark zusammenhängende Komponenten
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| <!---#* Repetition--->
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| <!---#* Orthogonale Zerlegung des Problems--->
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| <!---#* Hierarchische Zerlegung der Daten (Divide and Conquer)--->
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| <!---#* Randomisierung--->
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| <!---#* Optimierung, Zielfunktionen--->
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| <!---#* Systematisierung von Algorithmen aus der bisherigen Vorlesung--->
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| <!---# [[Analytische Optimierung]] (25.6.2008)--->
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| <!---#* Methode der kleinsten Quadrate--->
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| <!---#* Approximation von Geraden--->
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| # [[Randomisierte Algorithmen]] (3. und 5.7.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Randomisierte Algorithmen|(detailliertere Beschreibung)]]
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| #* Zufallszahlen, Zyklenlänge, Pitfalls // Zufallszahlengeneratoren: linear congruential generator, Mersenne Twister // Randomisierte vs. determ. Alg. // Las Vegas vs. Monte Carlo Alg. // Bsp. für Las Vegas: Randomisiertes Quicksort // Bsp.e für Monte Carlo: Randomisierte Lösung des k-SAT Prob. // RANSAC-Alg., Erfolgswahrsch., Vergleich mit analyt. Optimierung (Meth. der kleinsten Quadrate)
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| # [[Greedy-Algorithmen und Dynamische Programmierung]] (10. und 12.7.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Greedy-Algorithmen und Dynamische Programmierung|(detailliertere Beschreibung)]]
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| #* Prinzipien, Aufwandsred. in Entscheidungsbäumen // bereits bekannte Alg.: min. Spannbäume nach Kruskal, kürz. Wege nach Dijkstra // Bsp.: Interval Scheduling Prob. und Weighted Interval Sched. Prob. // Bew. der Optimalität beim Sched. Prob.: "greedy stays ahead"-Prinzip, Directed Acyclic Graph bei dyn. Programmierung
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| # [[NP-Vollständigkeit]] (17. und 19.7.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#NP-Vollständigkeit|(detailliertere Beschreibung)]]
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| #* die Klassen P und NP // NP-Vollständigkeit & Problemreduktion
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| # Reserve und/oder Wiederholung (24. und 26.7.2012)
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| ==Übungsaufgaben ==
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| (im PDF Format). Die Abgabe erfolgt am angegebenen Tag bis 14:00 Uhr per Email an den jeweiligen Übungsgruppenleiter. Bei Abgabe bis zum folgenden Montag 11:00 Uhr werden noch 50% der erreichten Punkte angerechnet. Danach wird die Musterlösung freigeschaltet.
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| # [[Media:Übung-1.pdf|Übung]] (Abgabe 24.4.2012) und [[Media:Uebung-1-Musterloesung.pdf|Musterlösung]]
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| #* Python-Tutorial // Sieb des Eratosthenes // Wert- und Referenzsemantik
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| #* Dynamisches Array
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| # [[Media:Uebung-2.pdf|Übung]] (Abgabe 3.5.2012) und [[Media:Uebung-2-Musterloesung.pdf|Musterlösung]]
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| #* Sortieren: Implementation und Geschwindigkeitsvergleich (Diagramme in Abhängigkeit von der Problemgröße) // Entwicklung eines Gewinnalgorithmus für ein Spiel
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| #* Bonus: Dynamisches Array mit verringertem Speicherverbrauch
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| # [[Media:Uebung-3.pdf|Übung]] (Abgabe 10.5.2012) und [[Media:Uebung-3-Musterlösung.pdf|Musterlösung]]
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| #* Experimente zur Effektivität von Unit Tests // Bestimmung von Pi mit dem Algorithmus von Archimedes // Deque-Datenstruktur: Vor- und Nachbedingungen der Operationen, Implementation und Unit Tests
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| # [[Media:Uebung-4.pdf|Übung]] (Abgabe '''Montag''' 21.5.2012) <!------------ und [[Media:Musterloesung_4.pdf|Musterlösung]] ---->
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| #* Theoretische Aufgaben zur Komplexität // Amortisierte Komplexität von array.append() // Optimierung der Matrizenmultiplikation
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| # [[Media:Uebung-5.pdf|Übung]] (31.5.2012) <!------ und [[Media:muster_blatt5.pdf|Musterlösung]] ----> // Implementation und Analyse eines Binärbaumes // Anwendung: einfacher Taschenrechner
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| # [[Media:Übung-6.pdf|Übung]] (Abgabe 5.6.2012) und [[Media:muster_blatt6.pdf|Musterlösung]]
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| #* Treap-Datenstruktur: Verbindung von Suchbaum und Heap // Anwendung: Worthäufigkeiten (Dazu benötigen Sie das File [http://klimt.iwr.uni-heidelberg.de/mip/people/ukoethe/download/die-drei-musketiere.txt die-drei-musketiere.txt]. Die Zeichenkodierung in diesem File ist Latin-1.) // Suche mit linearer Komplexität
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| # [[Media:Übung-7.pdf|Übung]] (Abgabe 12.6.2012) und [[Media:muster_blatt7.pdf|Musterlösung]]
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| #* Übungen zu Rekursion und Iteration: Fakultät, Koch-Schneeflocke, Komplexität rekursiver Algorithmen, Umwandlung von Rekursion in Iteration
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| # [[Media:Übung-8.pdf|Übung]] (Abgabe 19.6.2012) und [[Media:muster_blatt8.pdf|Musterlösung]]
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| #* Elementare Graphenaufgaben: Aufstellen von Adjazenzmatrizen und Adjazenzlisten, planare Graphen // Übungen zur Generizität: Sortieren mit veränderter Ordnung, Iterator für Tiefensuche
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| # [[Media:Übung-9.pdf|Übung]] (Abgabe 26.6.2012)
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| #* Fortgeschrittene Graphenaufgaben: Erzeugen einer perfekten Hashfunktion, Routenplaner (Dazu benötigen Sie das File [http://klimt.iwr.uni-heidelberg.de/mip/people/ukoethe/download/entfernungen.txt entfernungen.txt]. Die Zeichenkodierung in diesem File ist Latin-1.)
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| # [[Media:Übung-10.pdf|Übung]] (Abgabe 3.7.2012) und [[Media:loesung_blatt10.pdf|Musterlösung]] sowie schöne [[Media:ballungsgebiete.pdf|Visualisierung der Ballungsgebiete]] von Thorben Kröger
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| #* Fortgeschrittene Graphenaufgaben 2: Clusterung mittels minimaler Spannbäume, Problem des Handelsreisenden (Eine <font color=red>neue Version</font> der Datei [http://klimt.iwr.uni-heidelberg.de/mip/people/ukoethe/download/entfernungen.txt entfernungen.txt] ist verfügbar. Dank an Sven Ebser, Joachim Schleicher und Thorben Kröger für Hilfe bei der Verbesserung der Datei.)
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| # [[Media:Übung-11.pdf|Übung]] (Abgabe 10.7.2012)
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| #* Erfüllbarkeitsproblem, Anwendung: Heim- und Auswärtsspiele im Fussball (Dazu benötigen sie das File [http://klimt.iwr.uni-heidelberg.de/mip/people/ukoethe/download/bundesliga-paarungen-08-09.txt bundesliga-paarungen-08-09.txt].) // Randomisierte Algorithmen: RANSAC für Kreise (Dazu benötigen sie das File [http://klimt.iwr.uni-heidelberg.de/mip/people/ukoethe/download/noisy-circles.txt noisy-circles.txt].)
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| # [[Media:Übung-12.pdf|Übung]] (<font color=red>Achtung: Abgabe bereits am Mittwoch, 16.7.2012</font>)
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| #* Greedy-Algorithmen und Dynamische Programmierung
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| ==Sonstiges==
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| * [[Gnuplot| Gnuplot Kurztutorial]]
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