Datenstrukturen und Algorithmen

Modul: Datenstrukturen und Algorithmen (6 Credits)
Name im Diploma Supplement	Data Structures and Algorithms
Verantwortlich	Prof. Dr.-Ing. Amr Rizk
Voraussetzungen	Siehe Prüfungsordnung.
Workload	180 Stunden studentischer Workload gesamt, davon: Präsenzzeit: 60 Stunden Vorbereitung, Nachbereitung: 75 Stunden Prüfungsvorbereitung: 45 Stunden
Dauer	Das Modul erstreckt sich über 1 Semester.
Prüfungsmodalitäten	Zum Modul erfolgt eine modulbezogene Prüfung in der Gestalt einer Klausur (in der Regel: 90 bis 120 Minuten). Vom Dozierenden wird zu Beginn der Veranstaltung festgelegt, ob die erfolgreiche Teilnahme Prüfungsvorleistung oder aber Bestandteil der Prüfung ist. Ist letzteres der Fall, so bilden die Teilleistungen zusammen mit der Abschlussprüfung eine zusammengesetzte Prüfung mit einer Endnote. Bestandene Prüfungsvorleistungen/Teilleistungen haben nur Gültigkeit für die Prüfungen, die zu der Veranstaltung im jeweiligen Semester gehören.
Verwendung in Studiengängen	LA Info GyGe Bachelor > Pflichtbereich Informatik > 2. FS, Pflicht Mathe Bachelor > Software Engineering > 1.-6. FS, Pflicht SE Bachelor > Pflichtbereich > Pflichtbereich II: Programmierung und Entwicklung > 1.-2. FS, Pflicht TechMathe Bachelor > Pflichtbereich > 1.-6. FS, Pflicht WiInf Bachelor > Kernstudium > Pflichtbereich II: Informatik > 1.-2. FS, Pflicht
Bestandteile	Vorlesung Datenstrukturen und Algorithmen (3 Credits) Übung Datenstrukturen und Algorithmen (3 Credits)
Modul: Datenstrukturen und Algorithmen (WIWI‑M0920)

Vorlesung: Datenstrukturen und Algorithmen (3 Credits)
Name im Diploma Supplement	Data Structures and Algorithms
Anbieter	Networks and Communication Systems
Lehrperson	Prof. Dr.-Ing. Amr Rizk
Semesterwochenstunden	2	Sprache	deutsch
Turnus	Sommersemester	maximale Hörerschaft	###LABEL_NOLIMIT###
empfohlenes Vorwissen grundlegende Kenntnisse in Programmierung
Abstract Algorithmen sind das Herzstück jeder Computeranwendung. Daher sollte jeder Informatiker ein fundiertes Wissen besitzen über (i) Strukturen, die eine effiziente Organisation und Abfrage von Daten ermöglichen, (ii) häufig verwendete Algorithmen und (iii) grundlegende Techniken zum Modellieren, Verstehen und Lösen algorithmischer Probleme.
Lehrinhalte In der Vorlesung werden die Grundlagen zu Algorithmen und Datenstrukturen betrachtet. Der Kurs behandelt folgende Themen: Einführung: Begriffe, Maße, Landau Notation, Maschinenmodell, Einfache Programmanalyse Datenstrukturen für Sequenzen (Arrays, Listen, Stapel, Warteschlangen) Abstrakte Datentypen Hashing (Verkettung, universelles Hashing, Sondierverfahren) Algorithmische Prinzipien Sortieren (InsertionSort, SelectionSort, BubbleSort, MergeSort, HeapSort und QuickSort) Prioritätswarteschlangen (binäre Heaps, Binomialheaps) Suchverfahren und Suchbäume (binäre Suchbäume, AVL-Bäume, (a,b)-Bäume) Graphalgorithmen (Graphrepräsentation, Traversierung per DFS/BFS, Zweifachzusammenhangskomponenten, starke Zusammenhangskomponenten, topologische Sortierung, kürzeste Wege, minimale Spannbäume, TSP) Grundlagen verteilter Algorithmen, Grundzuüge der Nebenläufigkeit Optional: Optimierungsalgorithmen und Pattern Matching
Literaturangaben K. Mehlhorn, P. Sanders, M. Dietzfelbinger: Algorithmen und Datenstrukturen. Springer Verlag Berlin; Juli 2010 Th.H. Cormen et al.: Algorithmen – eine Einführung. Oldenbourg 2007
Vorlesung: Datenstrukturen und Algorithmen (WIWI‑C1188)

Übung: Datenstrukturen und Algorithmen (3 Credits)
Name im Diploma Supplement	Data Structures and Algorithms
Anbieter	Networks and Communication Systems
Lehrperson	Prof. Dr.-Ing. Amr Rizk
Semesterwochenstunden	2	Sprache	deutsch
Turnus	Sommersemester	maximale Hörerschaft	###LABEL_NOLIMIT###
empfohlenes Vorwissen siehe Vorlesung
Lehrinhalte siehe Vorlesung
Literaturangaben siehe Vorlesung
Übung: Datenstrukturen und Algorithmen (WIWI‑C1189)