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Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen
Dr. Ullrich Köthe, Universität Heidelberg, Sommersemester 2017
Die Vorlesung findet dienstags und donnerstags jeweils um 13:30 Uhr im Großen Hörsaal Chemie (INF 252) statt.
Klausur und Nachprüfung
Die Abschlussklausur findet am Dienstag, dem 27.7.2014 von 13:00 bis 14:30 Uhr im Großen Hörsaal Chemie (INF 252) statt. Bitte melden Sie sich in MÜSLI für die Klausur an. Zur Klausur wird zugelassen, wer mindestens 50% der Übungspunkte erreicht und eine Aufgabe in der Übungsgruppe vorgerechnet hat. (Hinweis: Sie benötigen einen Lichtbildausweis, um sich bei der Klausur zu indentifizieren!)
Übungsbetrieb
- Die Übungsgruppen werden über MÜSLI verwaltet.
- Übungsblätter werden in der Regel mittwochs auf Moodle veröffentlicht.
Literatur
- R. Sedgewick: Algorithmen (empfohlen für den ersten Teil, bis einschließlich Graphenalgorithmen)
- J. Kleinberg, E.Tardos: Algorithm Design (empfohlen für den zweiten Teil, einschließlich Graphenalgorithmen)
- T. Cormen, C. Leiserson, R.Rivest: Algorithmen - eine Einführung (empfohlen zum Thema Komplexität)
- Wikipedia und andere Internetseiten (sehr gute Seiten über viele Algorithmen und Datenstrukturen)
Gliederung der Vorlesung
- Einführung (18. und 20.4.2017)
- Definition von Algorithmen und Datenstrukturen, Geschichte
- Fundamentale Algorithmen: Konstruktoren, Kopierfunktionen, swap.
- Fundamentale Datenstrukturen: Zahlen, Container, Handles
- Python-Grundlagen
- Container (25.4.2017)
- Abstrakte Datentypen und algebraische Spezifikation
- Grundlegende Container: Array, Stack, Queue, assoziatives Array
- Sortieren (27. bis 4.5.2017)
- Spezifikation des Sortierproblems
- Selection Sort und Insertion Sort
- Merge Sort
- Quick Sort und seine Varianten
- Anzahl der benötigten Vergleiche
- Korrektheit (29.4. und 6.5.2014 -- ab hier altes Datum)
- Definition von Korrektheit, Algorithmen-Spezifikation
- Korrektheitsbeweise versus Testen
- Vor- und Nachbedingungen, Invarianten, Programming by contract
- Testen, Execution paths, Unit Tests in Python
- Ausnahmen (exceptions) und Ausnahmebehandlung in Python
- Effizienz (8. und 13.5.2014)
- Laufzeit und Optimierung: Innere Schleife, Caches, locality of reference
- Laufzeit versus Komplexität
- Landausymbole (O-Notation, <math>\Omega</math>-Notation, <math>\Theta</math>-Notation), Komplexitätsklassen
- Bester, schlechtester, durchschnittlicher Fall
- Amortisierte Komplexität
- Suchen (15. und 20.5.2014)
- Sequentielle Suche
- Binäre Suche in sortierten Arrays, Medianproblem
- Suchbäume, balancierte Bäume
- selbst-balancierende Bäume, Rotationen
- Komplexität der Suche
- Sortieren in linearer Zeit (22.5.2014)
- Permutationen
- Sortieren als Suchproblem
- Bucket Prinzip, Bucket Sort
- Prioritätswarteschlangen (27.5.2014)
- Heap-Datenstruktur
- Einfüge- und Löschoperationen
- Heapsort
- Komplexität des Heaps
- Assoziative Arrays (3.6.2014)
- Datenstruktur-Dreieck für assoziative Arrays
- Definition des abstrakten Datentyps
- JSON-Datenformat
- Realisierung durch sequentielle Suche und durch Suchbäume
- Hashing und Hashtabellen (5. und 10.6.2014)
- Implementation assoziativer Arrays mit Bäumen
- Hashing und Hashfunktionen
- Implementation assoziativer Arrays als Hashtabelle mit linearer Verkettung bzw. mit offener Adressierung
- Anwendung des Hashing zur String-Suche: Rabin-Karp-Algorithmus
- Iteration versus Rekursion (12.6.2014)
- Typen der Rekursion und ihre Umwandlung in Iteration
- Auflösung rekursiver Formeln mittels Master-Methode und Substitutionsmethode
- Generizität (17.6.2014)
- Abstrakte Datentypen, Typspezifikation
- Required Interface versus Offered Interface
- Adapter und Typattribute, Funktoren
- Beispiel: Algebraische Konzepte und Zahlendatentypen
- Operator overloading in Python
- Graphen und Graphenalgorithmen (24.6. bis 10.7.2014)
- Einführung
- Graphendatenstrukturen, Adjazenzlisten und Adjazenzmatrizen
- Gerichtete und ungerichtete Graphen
- Vollständige Graphen
- Planare Graphen, duale Graphen
- Pfade, Zyklen
- Tiefensuche und Breitensuche
- Zusammenhang, Komponenten
- Gewichtete Graphen
- Minimaler Spannbaum
- Kürzeste Wege, Best-first search (Dijkstra)
- Most-Promising-first search (A*)
- Problem des Handlungsreisenden, exakte Algorithmen (erschöpfende Suche, Branch-and-Bound-Methode) und Approximationen
- Erfüllbarkeitsproblem, Darstellung des 2-SAT-Problems durch gerichtete Graphen, stark zusammenhängende Komponenten
- Randomisierte Algorithmen (10. und 15.7.2014)
- Zufallszahlen, Zyklenlänge, Pitfalls
- Zufallszahlengeneratoren: linear congruential generator, Mersenne Twister
- Randomisierte vs. deterministische Algorithmen
- Las Vegas vs. Monte Carlo Algorithmen
- Beispiel für Las Vegas: Randomisiertes Quicksort
- Beispiele für Monte Carlo: Randomisierte Lösung des k-SAT Problems
- RANSAC-Algorithmus, Erfolgswahrscheinlichkeit, Vergleich mit analytischer Optimierung (Methode der kleinsten Quadrate)
- Greedy-Algorithmen und Dynamische Programmierung (17.7.2014)
- Prinzipien, Aufwandsreduktion in Entscheidungsbäumen
- bereits bekannte Algorithmen: minimale Spannbäume nach Kruskal, kürzeste Wege nach Dijkstra
- Beispiel: Interval Scheduling Problem und Weighted Interval Scheduling Problem
- Beweis der Optimalität beim Scheduling Problem: "greedy stays ahead"-Prinzip, Directed Acyclic Graph bei dynamischer Programmierung
- NP-Vollständigkeit (22.7.2014)
- die Klassen P und NP
- NP-Vollständigkeit und Problemreduktion
- Wiederholung (24.7.2014)
Übungsaufgaben
(im PDF Format). Die Abgabe erfolgt am angegebenen Tag bis 14:00 Uhr per Email an den jeweiligen Übungsgruppenleiter. Bei verspäteter Abgabe bis zu drei Tagen werden noch 50% der erreichten Punkte angerechnet. Danach wird die Musterlösung freigeschaltet.
Die Übungsaufgaben sind zur Zeit nicht freigeschaltet.
