Algorithmen und Datenstrukturen
- Fakult?t
Ingenieurwissenschaften und Informatik
- Version
Version 11.0 vom 23.02.2023
- Modulkennung
11B0008
- Modulname (englisch)
Algorithms and Datastructures
- Studieng?nge mit diesem Modul
- Informatik - Medieninformatik (B.Sc.)
- Informatik - Technische Informatik (B.Sc.)
- Elektrotechnik (B.Sc.)
- Elektrotechnik im Praxisverbund (B.Sc.)
- Berufliche Bildung - Teilstudiengang Informationstechnik (B.Sc.)
- Niveaustufe
1
- Kurzbeschreibung
Für nahezu alle Teilgebiete und alle Anwendungsbereiche der Informatik ist eine gründliche Kenntnis g?ngiger Algorithmen und Datenstrukturen einschlie?lich der F?higkeit des Umgangs mit denselben von gro?er Wichtigkeit.
- Lehrinhalte
- Einführung & Algorithmusbegriff
- Effizienz und Komplexit?t
- Suchen in Mengen
- Sortieren (u.a. Vorrangwarteschlange)
- B?ume (insbesondere Suchb?ume)
- Graphen (u. a. Wegsuche, Flüsse, Spannb?ume)
- Konstruktionsmethoden für Algorithmen (u.a. Dynamische Programmierung, Greedy Verfahren)
- Lernergebnisse / Kompetenzziele
Wissensverbreiterung
Die Studierenden kennen wichtige Algorithmen und Datenstrukturen und Techniken zur Analyse ihrer Komplexit?t. Sie k?nnen die Laufzeit und den Speicherbedarf einfacher Algorithmen und Datenstrukturen einsch?tzen.
Wissensvertiefung
K?nnen - instrumentale Kompetenz
Die Studierenden k?nnen geeignete Algorithmen und Datenstrukturen zur L?sung von einfachen Anwendungsf?llen ausw?hlen und im Anwendungskontext implementieren.
K?nnen - kommunikative Kompetenz
Die Studierenden k?nnen eigene L?sungen algorithmischer Problemstellungen in kleinen Arbeitsgruppen entwickeln und implementieren. Sie k?nnen diese L?sungen darstellen und bewerten.
K?nnen - systemische Kompetenz
- Lehr-/Lernmethoden
Vorlesung mit begleitenden Praktika
- Empfohlene Vorkenntnisse
Programmierung 1 (I)
- Modulpromotor
Thiesing, Frank
- Lehrende
- Morisse, Karsten
- Thiesing, Frank
- Timmer, Gerald
- Eikerling, Heinz-Josef
- Leistungspunkte
5
- Lehr-/Lernkonzept
Workload Dozentengebunden Std. Workload Lehrtyp 45 Vorlesungen 15 Labore Workload Dozentenungebunden Std. Workload Lehrtyp 40 Veranstaltungsvor-/-nachbereitung 20 Literaturstudium 28 Prüfungsvorbereitung 2 Prüfung (K2)
- Literatur
T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. Rivest und C. Stein, Algorithmen - Eine Einführung, 4. Auflage Hrsg., München: Oldenbourg, 2010.R. Sedgewick und K. Wayne, Algorithmen, 4., aktualis. Aufl. Hrsg., Halbergmoos: Pearson Studium, 2014.R. Güting und S. Dieker, Datenstrukturen und Algorithmen, 3. Auflage Hrsg., Wiesbaden: Vieweg+Teubner, 2013.D. Brunshill und J. Turner, Understanding Algorithms and Data Structures, New York: McGaw Hill, 1996.N. Wirth, Algorithmen und Datenstrukturen: Pascal-Version, 5. Auflage Hrsg., Wiesbaden: Vieweg+Teubner, 2013.V. Turau und C. Weyer, Algorithmische Graphentheorie, 4. Auflage Hrsg., Berlin: de Gruyter Studium, 2015.
- Prüfungsleistung
Klausur 2-stündig
- Unbenotete Prüfungsleistung
Experimentelle Arbeit
- Dauer
1 Semester
- Angebotsfrequenz
Wintersemester und Sommersemester
- Lehrsprache
Deutsch