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  • Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen

    Umfang: 10 ECTS, 4+2 SWS
    Vorlesung: Erste Vorlesung am 19.10. Erste Woche per Zoom, danach in Präsenz (im Zuse-HS).
    Di, 10:00–11:30 und Do, 08:25–10:00
    Übung: Die Übungen finden in der ersten Woche alle online statt; suchen Sie sich einen Termin Ihrer Wahl aus und klicken Sie auf den Link.
    Ab der zweiten Woche finden die Übungen in den angegebenen Räumen statt. Gehen Sie bitte in die Übung, in die Sie auf WueStudy eingeteilt wurden.
    Ü1: Di 12-14 (online) Franzi
    Ü2: Di 12-14 (ÜR I) Antonio
    Ü3: Di 14-16 (ÜR II) Vasil
    Ü4: Di 14-16 (online) Hans
    Ü5: Di 16-18 (ÜR II) Mai
    Ü6: Mi 12-14 (SE II) Charlotte
    Ü7: Mi 14-16 (SE I) Samuel
    Ü8: Mi 16-18 (SE III) Oleh
    Klausuren: Mi, 16.02.22, 13:45–15:45, Posthalle beim Hauptbahnhof
    Do, 07.04.22, 14:00-16:00, AOK-HS
    Voraussetzung:   nach Möglichkeit Teilnahme am Programmiervorkurs (vor Semesterbeginn)
    empfohlen: Teilnahme an der Vorlesung Grundlagen der Programmierung
    Zielgruppe: Bachelor Informatik, Bachelor Luft- und Raumfahrtinformatik, Bachelor Games Engineering, Bachelor Mathematik
    Dozent: Alexander Wolff
    Übung: Felix Klesen
    TutorInnen: Antonio Lauerbach, Hans Schülein, Charlotte Lutz, Thanh Mai Pham, Oleh Molchanov, Samuel Wolf, Franziska Fischer, Vasil Alistarov
    Repetitorium: wird später bekannt gegeben

  • Kursbeschreibung

    Inhalt

    Die Vorlesung Algorithmen & Datenstrukturen beschäftigt sich mit Techniken für Entwurf und Analyse von Algorithmen, Sortierverfahren, grundlegenden Datenstrukturen, systematischem Probieren und einfachen Graphalgorithmen.

    Lernziele

    In dieser Veranstaltung lernen Sie

    • die Effizienz von Algorithmen zu messen und miteinander zu vergleichen,
    • grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen in Java zu implementieren,
    • selbst Algorithmen und Datenstrukturen zu entwerfen sowie
    • deren Korrektheit und Effizienz zu beweisen.


    Literatur

    • Algorithmen — eine Einführung.
      Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald Rivest und Clifford Stein,
      Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 4. Auflage, 2013.
      (Das Buch ist bei der Unibib im Uninetz online verfügbar; bis zu 400 Seiten können als pdf heruntergeladen werden.)
      [In Würzburg kann man sich ein gedrucktes Exemplar u.a. hier besorgen: Akad. Buchhandlung Knodt Würzburg, Buchhandlung 13 ½ Würzburg]
    • An Introduction to Algorithms.
      MIT Press, 3. Auflage, 2009 — die englische Originalausgabe.
      Bei MIT Press kann man sich zum Selbststudium Lösungen von einigen Übungsaufgaben herunterladen.
    • Data Structures and Algorithms in Java.
      Michael T. Goodrich und Roberto Tamassia,
      Wiley, 5. Auflage, 2010.
    • Algorithms and Data Structures: The Basic Toolbox.
      Kurt Mehlhorn und Peter Sanders,
      Springer, 2008.

  • Allgemeine Informationen

    Allgemeine Informationen zu Vorlesungsbetrieb, Übungen, Zwischentests, Bonusfähigkeit und ähnlichem finden Sie im folgenden Dokument.
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    Modules:File: 1

  • Vorlesungsfolien

    • Ab sofort finden alle Vorlesungen (mindestens bis Neujahr, wahrscheinlich sogar bis 14.01.22) per Zoom statt. Am Do, 10.02.22 findet keine Vorlesung statt. Nutzen Sie die Zeit für die Vorbereitung auf die Klausur am Mi, 16.02.22 in der Posthalle.
    • Um sich in diesen Kurs einzuschreiben, klicken Sie auf das Zahnrad oben links auf dieser Seite und wählen Sie die Option "Mich in diesen Kurs einschreiben".
    • Für (fast) alle Vorlesungen wird es Videos geben, die man sich spätestens zum jeweiligen Vorlesungstermin anschauen kann.
    • Dem Chat zur Vorlesung können Sie unter https://chat.uni-wuerzburg.de/invite/AvDQsy beitreten.
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  • Zwischentests

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  • Übungen

    • Sie können die Übungsaufgaben zu zweit oder zu dritt (notfalls auch alleine) bearbeiten. 
    • Geben Sie Ihre Bearbeitung nur einmal ab, aber schreiben Sie die Namen aller Mitglieder Ihres Teams oben auf jedes abgegebene Dokument.
    • Geben Sie auf Ihrer Bearbeitung auch die Nummer Ihrer Übungsgruppe an.
    • Plagiate werden mit 0 Punkten für das ganze Übungsblatt gewertet.
    • Das PABS-Passwort ist "obiC4tee".

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  • ADS-Repetitorium

    Wir bieten ein ADS-Repetitorium an: Von Montag, dem 28.03.2022 bis zum Freitag, dem 1.04.2022 jeweils von 9:00 Uhr bis 15:00 Uhr mit einer Mittagspause von 12:00 bis 13:00 Uhr. Das Repetitorium dient zur Vorbereitung auf die Nachklausur am 7.04.2022.

    Das Repetitorium findet voraussichtlich in Präsenz statt. Eine Anmeldung zum Repetitorium ist nicht erforderlich – denkt aber an die Anmeldung zur zweiten Klausur in WueStudy, falls Ihr mitschreiben möchtet.

    An den einzelnen Tagen werden wir die folgenden Themen besprechen und zusammen Übungsaufgaben bearbeiten:

    • Tag 1: O-Notation, Pseudocode, inkrementelle Algorithmen, Korrektheit (Schleifeninvariante und Induktion), Sortieren
    • Tag 2: Rekursive Algorithmen (Laufzeit und Korrektheit), Sortieren in Linearzeit, elementare Datenstrukturen, Hashing
    • Tag 3: Bäume, Graphen und Graph-Algorithmen
    • Tag 4: Amortisierte Analyse und dynamische Programmierung
    • Tag 5: Greedy-Algorithmen, Zufallsvariablen und Erwartungswert


    Am letzten Tag werden wir außerdem noch offene Fragen klären und je nach Nachfrage die Probeklausur wiederholen.

    Leitung: Franziska Fischer & Samuel Wolf
    Raum: Hörsaal 4 (Physik-Gebäude)

    Im Folgenden werden im Laufe des Repetitoriums Materialien hochgeladen.

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  • Quizzes

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