Algorithmen II

Die Vorlesung findet in Präsenz statt. Dabei besteht 3G-Pflicht und für alle ZuhörerInnen Maskenpflicht. Die Aufzeichnungen vom letzten Jahr sind auf YouTube verfügbar. Weitere Informationen werden im Corona-FAQ des KIT veröffentlicht oder vom Präsidium per Mail verschickt. Achtung: Wer ohne 3G-Nachweis an einer Lehrveranstaltung teilnimmt, begeht eine Ordnungswidrigkeit, die vom KIT zur Anzeige gebracht werden kann. Die Erfassung der Kontaktdaten erfolgt über das KIT-eigene KONKIT-System.

Aktuelles

  • 27.11.2021: Die KONKIT-Boxen können aktuell noch nicht zur 2G Kontrolle genutzt werden. Das heißt, wir werden die QR-Codes aller Teilnehmenden scannen und zusätzlich ein amtliches Ausweisdokument kontrollieren müssen. Zusätzlich zur 2G-Kontrolle wird für die Kontaktverfolgung auch noch KONKIT-System benutzt. Das heißt, Sie müssen zur Vorlesung folgende 3 Dinge mitbringen:
    • KIT-Karte
    • Amtliches Ausweisdokument (mittlerweile gab es vom KIT die Info, dass wir das nicht müssen)
    • 2G-Nachweis (Achtung: ab 01.12. gilt nur noch der QR-Code, nicht mehr der Impfpass)
  • 26.11.2021: Die Vorlesung wird bis auf Weiteres in Präsenz weitergehen. Bitte achten Sie darauf, einen 2G Nachweis mitzubringen. Kommen Sie bitte nicht zu spät zur Vorlesung. Außerdem würden wir Sie bitten, nicht vor unserer Ankunft (ca 15 Minuten vor Beginn) in den Hörsaal zu gehen, damit wir an der Tür mit den KONKIT-Boxen (siehe Update vom 27.11.21) kontrollieren können anstatt lange durch die Reihen zu laufen und die QR-Codes zu scannen.
  • 12.11.2021: Momentane Planung für die nächsten Termine (Änderungen vorbehalten)
    • 15.11.21: Vorlesung Prof. Peter Sanders, Thema: Kürzeste Wege
    • 16.11.21: Vorlesung Dr. Florian Kurpicz, Thema: Stringology (3/3)
  • 27.10.2021: Momentane Planung für die nächsten Termine (Änderungen vorbehalten)
    • 01.11.21: Feiertag, keine Vorlesung
    • 02.11.21: Vorlesung Dr. Florian Kurpicz, Thema: Stringology (1/3)
    • 08.11.21: Doppel-Übung, Thema: Heaps und Stringology
    • 09.11.21: Vorlesung Dr. Florian Kurpicz, Thema: Stringology (2/3)

Skript

Skript (Stand: 22.09.2021)

Folien

Die Reihenfolge, in welcher die Kapitel gelesen werden, ist dieses Jahr aus diversen Gründen etwas durcheinander. Wir haben trotzdem die alte Nummerierung beibehalten, damit es einfacher ist, in alten Aufzeichnungen das entsprechende Kapitel zu finden. Die Reihenfolge dieses Jahr ist: Kapitel 0-2, 11, 3-5, 10, 6-9, 12.

Kapitel 0 (overview): Folien (Stand: 27.10.2021)
Kapitel 1 (algorithm engineering): Folien (Stand: 27.10.2021)
Kapitel 2 (advanced datastructures): Folien (Stand: 27.10.2021)
Kapitel 3 (shortest path algorithms): Folien (Stand: 27.10.2021)
Kapitel 4 (dfs): Folien (Stand: 27.10.2021)
Kapitel 5 (maximum flows and matchings): Folien (Stand: 27.10.2021)
Kapitel 6 (randomized algorithms): Folien (Stand: 26.11.2021)
Kapitel 7 (external algorithms): Folien (Stand: 26.11.2021)
Kapitel 8 (approximation algorithms): Folien (Stand: 26.11.2021)
Kapitel 9 (fixed parameter algorithms): Folien (Stand: 26.11.2021)
Kapitel 10 (parallel algorithms): Folien (Stand: 29.11.2021)
Kapitel 11 (stringology Teil 1): Folien (Stand: 17.11.2021) Handout (Stand: 17.11.2021)
Kapitel 11 (stringology Teil 2): Folien (Stand: 17.11.2021) Handout (Stand: 17.11.2021)
Kapitel 11 (stringology Teil 3): Folien (Stand: 17.11.2021) Handout (Stand: 17.11.2021)
Kapitel 12 (geometric algorithms): Folien (Stand: 26.11.2021)
Kapitel 13 (online algorithms): Folien (Stand: 26.11.2021)

Übungen

Übung 1: Folien (Stand: 26.10.2021)
Übung 2: Folien (Stand: 07.11.2021)
Übung 3: Folien (Stand: 07.11.2021)
Übung 4: Folien (Stand: 23.11.2021)

Übungsblätter

Übungsblatt 1: Aufgaben (Stand: 25.10.2021) Musterlösung (Stand: 08.11.2021)
Übungsblatt 2: Aufgaben (Stand: 08.11.2021) Musterlösung (Stand: 22.11.2021)
Übungsblatt 3: Aufgaben (Stand: 22.11.2021)

Beschreibung

Inhalt

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.

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.

Vortragssprache Deutsch
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.

Organisatorisches

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

Arbeitsaufwand

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

Voraussetzungen

Siehe Modubeschreibung.