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Algorithmen II

Algorithmen II
Typ: Vorlesung (V) Links:
Semester: WS 17/18
Ort:

30.46 Hörsaal Neue Chemie, Montags 09:45 - 11:15 und Dienstags 15:45 - 17:15

Beginn: 16.10.2017
Dozent:

Prof. Dr. Peter Sanders

Dr. Thomas Worsch

Dr. Simon Gog

Demian Hespe

Yaroslav Akhremtsev

SWS: 4
LVNr.: 24079

Klausur

Die Klausur findet am 21.02.2018 um 11.30 Uhr statt. Die Hörsaaleinteilung geben wir rechtzeitig bekannt.

Sie können sich vom 08.01.2018 bis einschließlich 14.02.2018 am Studierendenportal  für die Klausur anmelden, die Abmeldung ist bis einschließlich 20.02.2018 möglich. Für Anmeldungen in Papierform gelten dieselben Fristen, bitte geben Sie die Prüfungszulassungen im Sekretariat von Prof. Sanders ab, Gebäude 50.34, Raum 218.

Klausur:

Die Hauptklausur findet am 21.02.2018 um 11:30 statt. Die Bearbeitungszeit beträgt 120 Minuten.
Es darf ein doppelseitig handbeschriebenes DIN A4 Blatt mit in die Klausur genommen werden.

Skript:

Skript (Stand: 04.12.2017)

Folien:

Komplett: Folien (Stand: 08.12.2017)
Kapitel 0 (overview): Folien (Stand: 27.11.2017)
Kapitel 1 (algorithm engineering): Folien (Stand: 27.11.2017)
Kapitel 2 (randomized algorithms): Folien (Stand: 07.11.2017)
Kapitel 3 (approximation algorithms): Folien (Stand: 27.11.2017)
Kapitel 4 (stringology): Folien (Stand: 30.11.2017)
Kapitel 5 (rmq): Folien (Stand: 27.11.2017)
Kapitel 6 (bwt and succinct): Folien (Stand: 27.11.2017)
Kapitel 7 (geometric algorithms): Folien (Stand: 30.11.2017)
Kapitel 8 (range search): Folien (Stand: 30.11.2017)
Kapitel 9 (online algorithms): Folien (Stand: 08.12.2017)

Übungen:

Übung 1: Folien (Stand: 14.11.2017)
Übung 2: Folien (Stand: 14.11.2017)
Übung 3: Folien (Stand: 05.12.2017)
Übung 4: Folien (Stand: 05.12.2017)
Übung 5: Folien (Stand: 05.12.2017)
Übung 6: Folien (Stand: 06.12.2017)

Übungsblätter:

Übungsblatt 1: Aufgaben (Stand: 24.10.2017) Musterlösung (Stand: 02.11.2017)
Übungsblatt 2: Aufgaben (Stand: 05.12.2017) Musterlösung (Stand: 16.11.2017)
Übungsblatt 3: Aufgaben (Stand: 21.11.2017) Musterlösung (Stand: 30.11.2017)
Übungsblatt 4: Aufgaben (Stand: 06.12.2017) Musterlösung (Stand: 14.12.2017)

Übersicht

Voraussetzungen

Siehe Modubeschreibung.

Literaturhinweise

K. Mehlhorn, P. Sanders: Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox

Mehlhorn, Naeher: The LEDA Platform of Combinatorial and Geometric Computing Topic: Algorithm Engineering, Flows, Geometrie

Ahuja, Magnanti, Orlin: Network Flows

de Berg, Cheong, van Kreveld, Overmars: Computational Geometry: Algorithms and Applications

Gonzalo Navarro: Compact Data Structures "A Practical Approach", Cambridge University Press

R. Niedermeier: Invitation to Fixed-Parameter Algorithms, Oxford University Press, 2006.

Lehrinhalt

Diese Lehrveranstaltung soll Studierenden die grundlegenden theoretischen und praktischen Aspekte der Algorithmentechnik vermitteln. Es werden generelle Methoden zum Entwurf und der Analyse von Algorithmen für grundlegende algorithmische Probleme vermittelt sowie die Grundzüge allgemeiner algorithmischer Methoden wie Approximationsalgorithmen, Lineare Programmierung, Randomisierte Algorithmen, Parallele Algorithmen und parametrisierte Algorithmen behandelt.

Arbeitsbelastung

Vorlesung mit 3 SWS + 1 SWS Übung.

6 LP entspricht ca. 180 Stunden

ca. 45 Std. Vorlesungsbesuch,

ca. 15 Std. Übungsbesuch,

ca. 90 Std. Nachbearbeitung und Bearbeitung der Übungsblätter

ca. 30 Std. Prüfungsvorbereitung

Ziel

Der/die Studierende besitzt einen vertieften Einblick in die theoretischen und praktischen Aspekte der Algorithmik und kann algorithmische Probleme in verschiedenen Anwendungsgebieten identifizieren und formal formulieren. Außerdem kennt er/sie weiterführende Algorithmen und Datenstrukturen aus den Bereichen Graphenalgorithmen, Algorithmische Geometrie, String-Matching, Algebraische Algorithmen, Kombinatorische Optimierung und Algorithmen für externen Speicher.

Er/Sie kann unbekannte Algorithmen eigenständig verstehen, sie den genannten Gebieten zuordnen, sie anwenden, ihre Laufzeit bestimmen, sie beurteilen sowie geeignete Algorithmen für gegebene Anwendungen auswählen. Darüber hinaus ist der/die Studierende in der Lage, bestehende Algorithmen auf verwandte Problemstellungen zu übertragen.

Neben Algorithmen für konkrete Problemstellungen kennt der/die Studierende fortgeschrittene Techniken des algorithmischen Entwurfs. Dies umfasst parametrisierte Algorithmen, approximierende Algorithmen, Online-Algorithmen, randomisierte Algorithmen, parallele Algorithmen, lineare Programmierung, sowie Techniken des Algorithm Engenieering. Für gegebene Algorithmen kann der/die Studierende eingesetzte Techniken identifizieren und damit diese Algorithmen besser verstehen. Darüber hinaus kann er/sie für eine gegebene Problemstellung geeignete Techniken auswählen und sie nutzen, um eigene Algorithmen zu entwerfen.

Prüfung

Die Erfolgskontrolle erfolgt in Form einer schriftlichen Prüfung im Umfang von 120 Minuten nach § 4 Abs. 2 Nr. 1 SPO.