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== Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen ==
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Bitte schreibt auf der Seite "diskussion" (zweiter Tab auf der Seite), wie euch einzelne Varianten gefallen und welche Änderungen gewünscht werden.)


Dr. Ullrich Köthe, Universität Heidelberg, Sommersemester 2012


Die Vorlesung findet '''Dienstags''' und '''Donnerstags''' jeweils um 14:15 Uhr in INF 227 (KIP), HS 2 statt.
[[mögliche neue Startseite - Variante 1]]


===Organisation===
[[mögliche neue Startseite - Variante 2]]
*<div style="font-weight:bold;font-size:120%">[[Übungsaufgaben]]</div>
*[[Klausur und Nachprüfung]]
*[[Leistungsnachweise]]
*[[Übungsbetrieb]]
*[[Prüfungsvorbereitung]]
*[[Literatur]]


===Gliederung der Vorlesung===
[[mögliche neue Startseite - Variante 3]] (noch nicht fertig)
 
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# Kap.: [[Einführung]] (17.4.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Einführung|(detailliertere Beschreibung)]]
#* Def. von Alg. & Dat., Geschichte // Fund. Alg. & Dat. // Python-Grundlagen
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# Kap.: [[Container]] (19.4.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Container|(detailliertere Beschreibung)]]
#* Anford. von Alg. an Container // Einteilung der Container // Grundleg. Container // Sequenzen & Intervalle (Ranges)
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# Kap.: [[Sortieren]] (24. und 26.4.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Sortieren|(detailliertere Beschreibung)]]
#* Spez. des Sortierprob. // Selection, Insertion, Merge & Quick Sort und seine Varianten // Vergl. der Anz. der ben. Schritte // Laufzeitmessung in Python
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# Kap.: [[Korrektheit]] (3. und 8.5.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Korrektheit|(detailliertere Beschreibung)]]
#* Def. von Korrektheit, Alg.-Spezifikation // Korrektheitsbew. vs. Test. // Vor- & Nachbed., Invar., Prog. by contract // test, exec. paths, unit test, exceptions & exept. handling in python
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# Kap.: [[Effizienz]] (10. und 15.5.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Effizienz|(detailliertere Beschreibung)]]
#* Laufzeit & Opt. // Laufzeit vs. Kompl. // Landausym. (O-, <math>\Omega</math>- & <math>\Theta</math>-Notation), Komplexitätsklassen // Bester, schlechtester, durchschn. Fall // Amorti. Kompl.
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# Kap.: [[Suchen]] (22. und 24.5.2012)  - [[Gliederung der Vorlesung#Suchen|(detailliertere Beschreibung)]]
#* Lin. & Bin. Suche in sort. Arrays // Medianprob. // Suchb., balanz. Bäume // selbst-balanz. Bäume, Rotationen // Komplex. der Suche
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# Kap.: [[Prioritätswarteschlangen]] (29.5.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Prioritätswarteschlangen|(detailliertere Beschreibung)]]
#* Heap-Datenstruktur // Einfüge- & Löschoperat. // Heapsort // Kompl. des Heaps
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# Kap.: [[Hashing und assoziative Arrays]] (31.5.und 5.6.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Hashing und assoziative Arrays|(detailliertere Beschreibung)]]
#* Implem. assoz. Arrays mit Bäumen // Hashing & Hashfkten // Implem. assoz. Arrays als Hashtabelle mit lin. Verkettung bzw. mit offener Adressierung // Anwendung des Hashings zur String-Suche: Rabin-Karp-Algorithmus
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# Kap.: [[Iteration versus Rekursion]] (12.6.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Iteration versus Rekursion|(detailliertere Beschreibung)]]
#* Typen der Rekursion & ihre Umwandlung in Iteration // Auflösung rekurs. Formeln mittels Master- & Substitutionsmeth.
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# [[Generizität]] (14.6.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Generizität|(detailliertere Beschreibung)]]
#* Abstrakte Datentypen, Typspez. // Required Interface vs. Offered Interface // Adapter & Typattribute, Funktoren // Bsp.: Algeb. Konzepte & Zahlendatentypen // operator overloading in python
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# Kap.: [[Graphen und Graphenalgorithmen]] (19. bis 28.6.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Graphen und Graphenalgorithmen|(detailliertere Beschreibung)]]
#* Einführung // Graphendat., Adjazenzlisten & -matrizen // Gerichtete, ungerichtete, vollständige, planare, duale Graphen // Pfade, Zyklen // Tiefen- & Breitensuche // Zusammenhang, Komponenten // Gew. Graphen // Min. Spannbaum // Kürze. Wege, Best-first search (Dijkstra) // Most-Promising-first search (A*) // Prob. des H.-reisenden, exakte Alg. (erschöpf. Suche, Branch-and-Bound-Meth.) & Approx. // Erfüllbarkeitsprob., Darst. des 2-SAT-Prob.s durch gericht. Graphen, stark zusammenhängende Komponenten
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<!---#* Repetition--->
<!---#* Orthogonale Zerlegung des Problems--->
<!---#* Hierarchische Zerlegung der Daten (Divide and Conquer)--->
<!---#* Randomisierung--->
<!---#* Optimierung, Zielfunktionen--->
<!---#* Systematisierung von Algorithmen aus der bisherigen Vorlesung--->
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<!---# [[Analytische Optimierung]] (25.6.2008)--->
<!---#* Methode der kleinsten Quadrate--->
<!---#* Approximation von Geraden--->
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# Kap.: [[Randomisierte Algorithmen]] (3. und 5.7.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Randomisierte Algorithmen|(detailliertere Beschreibung)]]
#* Zufallszahlen, Zyklenlänge, Pitfalls // Zufallszahlengen.: linear congruential generator, Mersenne Twister // Random. vs. determ. Alg. // Las Vegas vs. Monte Carlo Alg. // Bsp. für Las Vegas: Random. 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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# Kap.: [[Greedy-Algorithmen und Dynamische Programmierung]] (10. und 12.7.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Greedy-Algorithmen und Dynamische Programmierung|(detailliertere Beschreibung)]]
#* Prinz., Aufwandsred. in Entscheidungsbäumen // bereits bek. Alg.: min. Spannbäume nach Kruskal, kürz. Wege nach Dijkstra // Bsp.: Interval Sched. Prob. & Weighted Interval Sched. Prob. // Bew. der Optimalität beim Sched. Prob.: "greedy stays ahead"-Prinzip, Directed Acyclic Graph bei dyn. Programmierung
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# Kap.: [[NP-Vollständigkeit]] (17. und 19.7.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#NP-Vollständigkeit|(detailliertere Beschreibung)]]
#* die Klassen P & NP // NP-Vollständigkeit & Problemreduktion
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# Kap.: Reserve und/oder Wiederholung (24. und 26.7.2012)
 
==Sonstiges==
* [[Gnuplot| Gnuplot Kurztutorial]]

Latest revision as of 16:53, 27 May 2012

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