Algorithmen und Datenstrukturen

Fakultät

Ingenieurwissenschaften und Informatik

Version

Version 11.0 vom 23.02.2023

Modulkennung

11B0008

Modulname (englisch)

Algorithms and Datastructures

Studiengänge 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 gängiger Algorithmen und Datenstrukturen einschließlich der Fähigkeit des Umgangs mit denselben von großer Wichtigkeit.

Lehrinhalte
  1. Einführung & Algorithmusbegriff
  2. Effizienz und Komplexität
  3. Suchen in Mengen
  4. Sortieren (u.a. Vorrangwarteschlange)
  5. Bäume (insbesondere Suchbäume)
  6. Graphen (u. a. Wegsuche, Flüsse, Spannbäume)
  7. Konstruktionsmethoden für Algorithmen (u.a. Dynamische Programmierung, Greedy Verfahren)
Lernergebnisse / Kompetenzziele

Wissensverbreiterung
Die Studierenden kennen wichtige Algorithmen und Datenstrukturen und Techniken zur Analyse ihrer Komplexität. Sie können die Laufzeit und den Speicherbedarf einfacher Algorithmen und Datenstrukturen einschätzen.
Wissensvertiefung

Können - instrumentale Kompetenz
Die Studierenden können geeignete Algorithmen und Datenstrukturen zur Lösung von einfachen Anwendungsfällen auswählen und im Anwendungskontext implementieren.
Können - kommunikative Kompetenz
Die Studierenden können eigene Lösungen algorithmischer Problemstellungen in kleinen Arbeitsgruppen entwickeln und implementieren. Sie können diese Lösungen darstellen und bewerten.
Können - 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. WorkloadLehrtyp
45Vorlesungen
15Labore
Workload Dozentenungebunden
Std. WorkloadLehrtyp
40Veranstaltungsvor-/-nachbereitung
20Literaturstudium
28Prüfungsvorbereitung
2Prüfung (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