Modulcode: | infADS2F-01a |
Englische Bezeichnung: | Algorithms and Data Structures (2F) |
Modulverantwortliche(r): | Prof. Dr. Klaus Jansen |
Turnus: | jedes Jahr im SS (SS20 SS21) |
Präsenzzeiten: | 3V 3Ü |
ECTS: | 8 |
Workload: | 45 Std. Vorlesung, 45 Std. Präsenzübung, 150 Std. Selbststudium |
Dauer: | zwei Semester |
Modulkategorien: | 2F-BSc (2F-BSc Inf) |
Lehrsprache: | Deutsch |
Voraussetzungen: | Inf-ProgOO Inf-I1-2FNF Inf-I2-2F |
Die Themen dieses Moduls sind grundlegende algorithmische Verfahren zum effizienten Umgang mit (großen) Daten. Dies umfasst die Datenorganisation, -darstellung und -verarbeitung sowie die Analyse der Effizienz dieser Verfahren mit Hilfe mathematischer Methoden.
Die in der Beschreibung der Module Inf-I1-2FNF, Inf-I2-2F und Inf-ProgOO aufgeführten Lernziele.
Die für die Veranstaltung wesentlichen mathematischen Grundlagen werden für die Zweifachstudierenden jeweils im Wintersemester in einer Veranstaltung vorgestellt. Die Vorlesung findet jede Woche (insgesamt 7 Mal) statt. Am Ende dieser Veranstaltung wird eine kleiner Test geschrieben. Um die reduzierte Klausur im Sommersemester schreiben zu dürfen, muss dieser Test erfolgreich bestanden werden.
Die Klausurzulassung wird Ihnen nur erteilt, falls Sie uns überzeugt haben, dass Sie die Klausur auch bestehen können. Deshalb knüpfen wir die Zulassung zur Modulprüfung an folgende Bedingungen:
Bearbeiten von wöchentlichen Hausaufgaben und deren Präsentation in den Übungen. Ausserdem sollen Präsenzaufgaben in den Übungen gelöst werden.
Grundlage für viele Vorlesungen in der Informatik im Bachelor- und Masterstudiengang, insbesondere Lineare Optimierung, Effiziente Algorithmen und Approximative Algorithmen.
Gerhard Berendt. Mathematik für Informatiker. Heidelberg: Spektrum, Akadem. Verlag, 1994
Rudolf Berghammer. Mathematik für Informatiker. Grundlegende Begriffe und Strukturen. 2., erweiterte und aktualisierte Auflage. Wiesbaden: Springer Vieweg, 2017. DOI: 10.1007/978-3-658-16712-7
Manfred Brill. Mathematik für Informatiker. Einführung an praktischen Beispielen aus der Welt der Computer. München: Hanser, 2001
Peter Hartmann. Mathematik für Informatiker. Ein praxisbezogenes Lehrbuch. 6., überarbeitete Auflage. Wiesbaden: Springer Vieweg, 2015. DOI: 10.1007/978-3-658-03416-0
N. Blum: Algorithmen und Datenstrukturen: eine anwendungsorientierte Einführung, Oldenbourg, München, 2004, ISBN 3-486-27394-9
T.H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, Clifford Stein: Introduction to Algorithms, MIT Press, Boston, 2001, ISBN 978-0-262-03384-8
K. Jansen, M. Margraf: Approximative Algorithmen und Nichtapproximierbarkeit, Walter de Gruyter, 2008, ISBN 978-3110203165
D.E. Knuth: The Art of Computer Programming, Vol. 1: Fundamental Algorithms, 3rd ed., Addison-Wesley, Boston, 1997, ISBN 978-0-201-89683-1
D.E. Knuth: The Art of Computer Programming. Vol. 3: Sorting and Searching, 2nd ed., Pearson Education, Boston, 1998, ISBN 978-0-201-89685-5
S.O. Krumke, H. Noltemeier: Graphentheoretische Konzepte und Algorithmen, Vieweg + Teubner, Wiesbaden, 2005, ISBN 978-3-8348-0629-1
R. Sedgewick: Algorithms in Java, Parts 1-4, 3rd ed., Addison Wesley, Boston, 2002, ISBN 978-0201361209
M.A. Weiss: Data Structures and Algorithm Analysis in Java, 2nd ed., Addison-Wesley, Boston, 2007, ISBN: 978-0321370136
K. Mehlhorn, P. Sanders: Algorithms and Data Structures: The Basic Toolbox, Springer, Berlin Heidelberg, 2008, ISBN 978-3-540-77977-3
Das Modul besteht aus zwei Lehrveranstaltungen in aufeinanderfolgenden Semesters. Die Lehrveranstaltung im Wintersemester bereitet die mathematischen Grundlagen für die Lehrveranstaltung im Sommersemester (Algorithmen und Datenstrukturen) vor.