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#* Laufzeit & | #* 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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#* Lin. | #* Lin. & Bin. Suche in sort. Arrays // Medianprob. // Suchb., balanz. Bäume // selbst-balanz. Bäume, Rotationen // Komplex. der Suche | ||
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#* Heap-Datenstruktur // Einfüge- | #* Heap-Datenstruktur // Einfüge- & Löschoperat. // Heapsort // Kompl. des Heaps | ||
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#* | #* 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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# [[Iteration versus Rekursion]] (12.6.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Iteration versus Rekursion|(detailliertere Beschreibung)]] | # [[Iteration versus Rekursion]] (12.6.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Iteration versus Rekursion|(detailliertere Beschreibung)]] | ||
#* Typen der Rekursion & ihre Umwandlung in Iteration // Auflösung | #* Typen der Rekursion & ihre Umwandlung in Iteration // Auflösung rekurs. Formeln mittels Master- & Substitutionsmeth. | ||
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#* Abstrakte Datentypen, | #* Abstrakte Datentypen, Typspez. // Required Interface vs. Offered Interface // Adapter & Typattribute, Funktoren // Bsp.: Algeb. Konzepte & 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)]] | # [[Graphen und Graphenalgorithmen]] (19. bis 28.6.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Graphen und Graphenalgorithmen|(detailliertere Beschreibung)]] | ||
#* Einführung // | #* 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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#* Zufallszahlen, Zyklenlänge, Pitfalls // | #* 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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# [[Greedy-Algorithmen und Dynamische Programmierung]] (10. und 12.7.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#Greedy-Algorithmen und Dynamische Programmierung|(detailliertere Beschreibung)]] | # [[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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# [[NP-Vollständigkeit]] (17. und 19.7.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#NP-Vollständigkeit|(detailliertere Beschreibung)]] | # [[NP-Vollständigkeit]] (17. und 19.7.2012) - [[Gliederung der Vorlesung#NP-Vollständigkeit|(detailliertere Beschreibung)]] | ||
#* die Klassen P | #* die Klassen P & NP // NP-Vollständigkeit & Problemreduktion | ||
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# Reserve und/oder Wiederholung (24. und 26.7.2012) | # Reserve und/oder Wiederholung (24. und 26.7.2012) | ||
==Übungsaufgaben == | ==Übungsaufgaben== | ||
(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. | (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. | ||
Revision as of 02:33, 27 May 2012
Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen
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.
Organisation
Gliederung der Vorlesung
- ===Einführung=== (17.4.2012) - (detailliertere Beschreibung)
- Def. von Alg. & Dat., Geschichte // Fund. Alg. & Dat. // Python-Grundlagen
- Container (19.4.2012) - (detailliertere Beschreibung)
- Anford. von Alg. an Container // Einteilung der Container // Grundleg. Container // Sequenzen & Intervalle (Ranges)
- Sortieren (24. und 26.4.2012) - (detailliertere Beschreibung)
- Spez. des Sortierprob. // Selection, Insertion, Merge & Quick Sort und seine Varianten // Vergl. der Anz. der ben. Schritte // Laufzeitmessung in Python
- Korrektheit (3. und 8.5.2012) - (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
- Effizienz (10. und 15.5.2012) - (detailliertere Beschreibung)
- Laufzeit & Opt. // Laufzeit vs. Kompl. // Landausym. (O-, <math>\Omega</math>- & <math>\Theta</math>-Notation), Komplexitätsklassen // Bester, schlechtester, durchschn. Fall // Amorti. Kompl.
- Suchen (22. und 24.5.2012) - (detailliertere Beschreibung)
- Lin. & Bin. Suche in sort. Arrays // Medianprob. // Suchb., balanz. Bäume // selbst-balanz. Bäume, Rotationen // Komplex. der Suche
- Prioritätswarteschlangen (29.5.2012) - (detailliertere Beschreibung)
- Heap-Datenstruktur // Einfüge- & Löschoperat. // Heapsort // Kompl. des Heaps
- Hashing und assoziative Arrays (31.5.und 5.6.2012) - (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
- Iteration versus Rekursion (12.6.2012) - (detailliertere Beschreibung)
- Typen der Rekursion & ihre Umwandlung in Iteration // Auflösung rekurs. Formeln mittels Master- & Substitutionsmeth.
- Generizität (14.6.2012) - (detailliertere Beschreibung)
- Abstrakte Datentypen, Typspez. // Required Interface vs. Offered Interface // Adapter & Typattribute, Funktoren // Bsp.: Algeb. Konzepte & Zahlendatentypen // operator overloading in python
- Graphen und Graphenalgorithmen (19. bis 28.6.2012) - (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
- Randomisierte Algorithmen (3. und 5.7.2012) - (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)
- Greedy-Algorithmen und Dynamische Programmierung (10. und 12.7.2012) - (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
- NP-Vollständigkeit (17. und 19.7.2012) - (detailliertere Beschreibung)
- die Klassen P & NP // NP-Vollständigkeit & Problemreduktion
- Reserve und/oder Wiederholung (24. und 26.7.2012)
Übungsaufgaben
(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.
- Übung (Abgabe 24.4.2012) und Musterlösung
- Python-Tutorial // Sieb des Eratosthenes // Wert- und Referenzsemantik
- Dynamisches Array
- Übung (Abgabe 3.5.2012) und Musterlösung
- Sortieren: Implementation und Geschwindigkeitsvergleich (Diagramme in Abhängigkeit von der Problemgröße) // Entwicklung eines Gewinnalgorithmus für ein Spiel
- Bonus: Dynamisches Array mit verringertem Speicherverbrauch
- Übung (Abgabe 10.5.2012) und Musterlösung
- 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
- Übung (Abgabe Montag 21.5.2012)
- Theoretische Aufgaben zur Komplexität // Amortisierte Komplexität von array.append() // Optimierung der Matrizenmultiplikation
- Übung (31.5.2012) // Implementation und Analyse eines Binärbaumes // Anwendung: einfacher Taschenrechner