Programmierstile
Klassifikation von Programmiersprachen (imperativ/funktional/prädikativ)

Abstrakte Datentypen

Implementierung von Datentypen

Qualität von Programmen
Korrektheit und Komplexität

Entwurfsparadigmen für Algorithmen
Divide-and-Conquer, Backtracking, Greedy-Methode

Algorithmen auf Zahlen
Multiplizieren, Matrizen multiplizieren

Algorithmen auf Folgen
Durchlaufen, Einfügen, Entfernen, Verknüpfen, Spiegeln, Suchen von Elementen und Teilfolgen, Sortieren

Algorithmen auf Bäumen
Durchlaufen, Einfügen, Entfernen, Suchen von Elementen, Vergleichen,Optimieren

Algorithmen auf Graphen
Durchlaufen, Suchen von best. Teilstrukturen (Wegen, Spannbäumen)

Algorithmen auf Punktmengen
Suchen, Ermitteln ausgewählter, Informationen (Distanzen, Clusterbildung)

NP-harte Probleme

Parallele Algorithmen

Probabilistische Algorithmen

Scheinerwerb

Schriftliche Bearbeitung der wöchentlichen Übungsaufgaben.
Bearbeiten einer größeren Aufgabe in Projektform an einem Studientag.

Literaturhinweise

R.H. Güting, Datenstrukturen und Algorithmen, Teubner 1992
T. Ottmann, P. Widmayer: Algorithmen und Datenstrukturen, Spektrum-Verlag
K. Mehlhorn: Data structures and algorithms, Springer-Verlag 1984 (3 Bände)
U. Schöning, Algorithmen - kurz gefaßt, Spektrum 1997
R. Sedgewick: Algorithmen, Addison-Wesley 1992
D. Wood: Data Structures, Algorithms, and Performance, Addison-Wesley 1993

Skriptum

Begleitend zur Vorlesung erscheint ein Skript.

Übungsblätter

1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   (Postscript)

1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   (MS-Word97)