Algorithmen II

Klausur 24.09.2019

Die Ergebnisse sind online.

 

Klausur 19.02.2019

Die Ergebnisse sind online.

Skript

Skript (Stand: 29.10.2018)

Folien

Komplett: Folien (Stand: 04.02.2019)

Kapitel 0 (overview): Folien (Stand: 04.02.2019)
Kapitel 1 (algorithm engineering): Folien (Stand: 04.02.2019)
Kapitel 2 (advanced datastructures): Folien (Stand: 04.02.2019)
Kapitel 3 (shortest path algorithms): Folien (Stand: 04.02.2019)
Kapitel 4 (dfs): Folien (Stand: 04.02.2019)
Kapitel 5 (maximum flows and matchings): Folien (Stand: 04.02.2019)
Kapitel 6 (randomized algorithms): Folien (Stand: 04.02.2019)
Kapitel 7 (external algorithms): Folien (Stand: 04.02.2019)
Kapitel 8 (approximation algorithms): Folien (Stand: 04.02.2019)
Kapitel 9 (fixed parameter algorithms): Folien (Stand: 04.02.2019)
Kapitel 10 (parallel algorithms): Folien (Stand: 04.02.2019)
Kapitel 11 (stringology): Folien (Stand: 04.02.2019)
Kapitel 11a (stringology): Folien (Stand: 18.01.2019)
Kapitel 11b (burrows wheeler transform): Folien (Stand: 22.01.2019)
Kapitel 12 (geometric algorithms): Folien (Stand: 04.02.2019)
Kapitel 13 (online algorithms): Folien (Stand: 04.02.2019)

Übungen

Übung 1: Folien (Stand: 06.11.2018)
Übung 2: Folien (Stand: 06.11.2018)
Übung 3: Folien (Stand: 06.11.2018)
Übung 4: Folien (Stand: 18.01.2019)
Übung 5: Folien (Stand: 18.01.2019)
Übung 6: Folien (Stand: 18.01.2019)
Übung 7: Folien (Stand: 18.01.2019)
Übung 8: Folien (Stand: 18.01.2019)
Übung 9: Folien (Stand: 31.01.2019)
Übung 10: Folien (Stand: 31.01.2019)
Übung 11: Folien (Stand: 31.01.2019)

Übungsblätter

Übungsblatt 1: Aufgaben (Stand: 06.11.2018) Musterlösung (Stand: 19.11.2018)
Übungsblatt 2: Aufgaben (Stand: 28.01.2019) Musterlösung (Stand: 29.11.2018)
Übungsblatt 3: Aufgaben (Stand: 28.01.2019) Musterlösung (Stand: 29.11.2018)
Übungsblatt 4: Aufgaben (Stand: 28.01.2019) Musterlösung (Stand: 13.12.2018)
Übungsblatt 5: Aufgaben (Stand: 18.12.2018) Musterlösung (Stand: 14.01.2019)
Übungsblatt 6: Aufgaben (Stand: 28.01.2019) Musterlösung (Stand: 21.01.2019)
Übungsblatt 7: Aufgaben (Stand: 28.01.2019) Musterlösung (Stand: 31.01.2019)

Beschreibung

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.