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Algorithmen 1, SS2019, Vorlesung
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
23 episodes
9 months ago
Das Modul beinhaltet die 'Basic Toolbox der Algorithmik'. Im Einzelnen werden folgende Themen bearbeitet: Ergebnisüberprüfung (Checkers) und Zertifizierung Asymptotische Algorithmenanalyse: worst case, average case, probabilistisch, amortisiert Grundbegriffe des Algorithm Engineering Effektive Umsetzung verketteter Listen Unbeschränkte Arrays, Stapel, und Warteschlangen Hashtabellen: mit Verkettung, linear probing, universelles Hashing Sortieren: effiziente Algorithmen (mergesort, quicksort), untere Schranken, radix sort Selektion: quickselect Prioritätslisten: binäre Heaps, addrssierbare Prioritätslisten Sortierte Folgen/Suchbäume: Wie unterstützt man alle wichtigen Operationen in logarithmischer Zeit Graphen (Repräsentation, Traversierung: Breitensuche, Tiefensuche, Anwendungen (topologisches Sortieren,...), Kürzeste Wege: Dijkstra's Algorithmus, Bellman-Ford Algorithmus, Minimale Spannbäume: Kruskals Algorithmus, Jarnik-Prim Algorithmus) Generische Optimierungsalgorithmen (Greedy, Dynamische Programmierung, systematische Suche, Lokale Suche)
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Das Modul beinhaltet die 'Basic Toolbox der Algorithmik'. Im Einzelnen werden folgende Themen bearbeitet: Ergebnisüberprüfung (Checkers) und Zertifizierung Asymptotische Algorithmenanalyse: worst case, average case, probabilistisch, amortisiert Grundbegriffe des Algorithm Engineering Effektive Umsetzung verketteter Listen Unbeschränkte Arrays, Stapel, und Warteschlangen Hashtabellen: mit Verkettung, linear probing, universelles Hashing Sortieren: effiziente Algorithmen (mergesort, quicksort), untere Schranken, radix sort Selektion: quickselect Prioritätslisten: binäre Heaps, addrssierbare Prioritätslisten Sortierte Folgen/Suchbäume: Wie unterstützt man alle wichtigen Operationen in logarithmischer Zeit Graphen (Repräsentation, Traversierung: Breitensuche, Tiefensuche, Anwendungen (topologisches Sortieren,...), Kürzeste Wege: Dijkstra's Algorithmus, Bellman-Ford Algorithmus, Minimale Spannbäume: Kruskals Algorithmus, Jarnik-Prim Algorithmus) Generische Optimierungsalgorithmen (Greedy, Dynamische Programmierung, systematische Suche, Lokale Suche)
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04: Algorithmen I, Übung, SS 2019, 09.05.2019
Algorithmen 1, SS2019, Vorlesung
47 minutes 55 seconds
6 years ago
04: Algorithmen I, Übung, SS 2019, 09.05.2019
04 | 0:00:00 Start 0:00:05 Begrüßung 0:01:16 Übersicht 0:02:05 1. Effizienz von Algorithmen 0:08:26 Einabegröße und Laufzeit 0:11:23 O-Notation 0:20:35 Betrachtung über Grenzwerte 0:25:46 Basis des Logarithmus 0:26:39 2. Invarianten 0:35:38 3. Teile-und-Herrsche Methode
Algorithmen 1, SS2019, Vorlesung
Das Modul beinhaltet die 'Basic Toolbox der Algorithmik'. Im Einzelnen werden folgende Themen bearbeitet: Ergebnisüberprüfung (Checkers) und Zertifizierung Asymptotische Algorithmenanalyse: worst case, average case, probabilistisch, amortisiert Grundbegriffe des Algorithm Engineering Effektive Umsetzung verketteter Listen Unbeschränkte Arrays, Stapel, und Warteschlangen Hashtabellen: mit Verkettung, linear probing, universelles Hashing Sortieren: effiziente Algorithmen (mergesort, quicksort), untere Schranken, radix sort Selektion: quickselect Prioritätslisten: binäre Heaps, addrssierbare Prioritätslisten Sortierte Folgen/Suchbäume: Wie unterstützt man alle wichtigen Operationen in logarithmischer Zeit Graphen (Repräsentation, Traversierung: Breitensuche, Tiefensuche, Anwendungen (topologisches Sortieren,...), Kürzeste Wege: Dijkstra's Algorithmus, Bellman-Ford Algorithmus, Minimale Spannbäume: Kruskals Algorithmus, Jarnik-Prim Algorithmus) Generische Optimierungsalgorithmen (Greedy, Dynamische Programmierung, systematische Suche, Lokale Suche)