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Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
26 episodes
3 months ago
Diese Lehrveranstaltung soll Studierenden die grundlegenden theoretischen und praktischen Aspekte der Algorithmentechnik vermitteln. Es werden generelle Methoden zum Entwurf und der Analyse von Algorithmen für grundlegende algorithmische Probleme vermittelt sowie die Grundzüge allgemeiner algorithmischer Methoden wie Approximationsalgorithmen, Lineare Programmierung, Randomisierte Algorithmen, Parallele Algorithmen und parametrisierte Algorithmen behandelt. Literaturhinweise: - K. Mehlhorn, P. Sanders: Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox - K. Mehlhorn, S. Naeher: The LEDA Platform of Combinatorial and Geometric Computing Topic: Algorithm Engineering, Flows, Geometrie - R. K. Ahuja, T. L. Magnanti, J.B. Orlin: Network Flows - M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. C. Schwarzkopf: Computational Geometry: Algorithms and Applications - G. Navarro: Compact Data Structures "A Practical Approach", Cambridge University Press - R. Niedermeier: Invitation to Fixed-Parameter Algorithms, Oxford University Press, 2006. Dozenten: Prof. Dr. Peter Sanders, Dr. Christian Schulz, Dr. Simon Gog, M.Sc. Michael Axtmann | Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Theoretische Informatik Vorlesungsaufzeichnung: KIT | WEBCAST: http://webcast.kit.edu
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Diese Lehrveranstaltung soll Studierenden die grundlegenden theoretischen und praktischen Aspekte der Algorithmentechnik vermitteln. Es werden generelle Methoden zum Entwurf und der Analyse von Algorithmen für grundlegende algorithmische Probleme vermittelt sowie die Grundzüge allgemeiner algorithmischer Methoden wie Approximationsalgorithmen, Lineare Programmierung, Randomisierte Algorithmen, Parallele Algorithmen und parametrisierte Algorithmen behandelt. Literaturhinweise: - K. Mehlhorn, P. Sanders: Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox - K. Mehlhorn, S. Naeher: The LEDA Platform of Combinatorial and Geometric Computing Topic: Algorithm Engineering, Flows, Geometrie - R. K. Ahuja, T. L. Magnanti, J.B. Orlin: Network Flows - M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. C. Schwarzkopf: Computational Geometry: Algorithms and Applications - G. Navarro: Compact Data Structures "A Practical Approach", Cambridge University Press - R. Niedermeier: Invitation to Fixed-Parameter Algorithms, Oxford University Press, 2006. Dozenten: Prof. Dr. Peter Sanders, Dr. Christian Schulz, Dr. Simon Gog, M.Sc. Michael Axtmann | Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Theoretische Informatik Vorlesungsaufzeichnung: KIT | WEBCAST: http://webcast.kit.edu
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Episodes (20/26)
Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
26: Algorithmen 2, Vorlesung, WS 2017/18, 06.02.2018
26 | 0:00:00 Starten 0:00:09 Seminar: Proofs from the book 0:04:48 Theses 2018: External, Parallel, and Distributed Sorting 0:11:12 Graph Generators 0:17:23 High Quality Hypergraph Partitioning 0:23:59 Kernbildung in der Praxis 0:38:53 Start Vorlesung 0:40:33 Randomisierte Algorithmen 0:43:44 Approximationsalgorithmen 0:49:41 Online Algorithmen
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7 years ago
1 hour 6 minutes 1 second

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
24: Algorithmen 2, Vorlesung, WS 2017/18, 30.01.2018
24 | 0:00:00 Starten 0:00:09 highest level preflow push 0:06:51 Example 0:13:50 Proof of Lemma 12 0:17:30 Claims 0:28:47 Heuristic Improvements 0:33:32 Experimental results 0:33:39 Timings: Random Graphs 0:36:16 Timings 0:36:40 Asymptotics 0:36:43 Zusammenfassung Flows und Matchings 0:49:53 Sortieren durch Mehrwege-Mischen 0:50:00 Das Sekundärspeichermodell 0:51:59 Externe Stapel 1:08:30 Externes (binäres) Mischen 1:08:56 Run Formation 1:10:11 Sortieren durch Externes Binäres Mischen 1:12:01 Zahlenbeispiel 1:14:11 Mehrwegmischen 1:20:53 Mehr zu externem Sortieren 1:21:31 Externe Prioritätslisten 1:21:57 Minimale Spannbäume 1:23:36 Externe MST-Berechnung 1:24:14 Beispiel, Sibeyn's algorithm 1:24:19 Mehr zu externen Algorithmen - Basic Toolbox
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7 years ago
1 hour 28 minutes 2 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
25: Algorithmen 2, Vorlesung und Übung, WS 2017/18, 05.02.2018
25 | 0:00:00 Starten 0:00:15 Highest Level Preflow Push 0:00:55 Claims 0:01:07 Proof of Lemma 12 0:02:32 Claims 0:12:13 Anfang der Übung 0:12:27 Themenübersicht 0:13:08 Preflow-push Algorithmus 0:20:44 FIFO preflow-push Algorithmus 0:42:37 Matching 0:44:31 Bipartite-Matching 0:46:40 Speichermodell 0:48:26 Latenzen 0:49:47 I/O-efffizientes Design 0:51:12 Blockgrößen 0:55:33 Externes Sortieren 1:02:00 Strings Sortieren 1:02:56 Stringology (Zeichenkettenalgorithmen) 1:05:15 Suche in Suffix Arrays 1:05:21 LCP-Array: Berechnung 1:06:18 Datenkompression 1:06:23 Verlustfreie Textkompression 1:06:34 Lempel-Ziv Kompression (LZ) 1:07:33 Range minimum queries (RMQs) 1:07:44 Overview 1:09:43 Burrows-Wheeler-Transformation 1:10:36 Wavelet Tree Example: Calculate Rank 1:12:39 O(n) space /constant query time 1:13:19 Typische Fragenstellungen 1:14:28 Datenstrukturen für Punktmengen 1:14:40 Plane-Sweep-Algorithmen 1:15:57 Konvexe Hülle 1:16:04 Kleinste einschließende Kugel 1:16:37 2D Bereichssuche 1:16:48 Reduktion 1:17:10 Wavelet Tree Dominance Counting Query 1:18:08 Orthogonal range searching 1:18:44 Adressierbare Prioritätslisten 1:18:56 Grundlegende Datenstrukturen 1:19:27 Pairing Heaps 1:19:52 Binomialbäume 1:20:13 Kaskadierende Schnitte 1:20:27 Fortgeschrittene Graphenalgorithmen 1:20:42 Allgemeine Definition 1:21:25 Monotone ganzzahlige Prioritätslisten 1:21:59 Bucket-Queue 1:22:20 Operationen 1:23:25 All-Pairs Shortest Paths 1:23:49 Knotenpotentiale 1:24:23 Ideen für Routenplanung 1:24:42 Distanz zu einem Zielknoten t 1:25:15 Starke Zusammenhangskomponenten 1:26:52 Maximum Flows and Matchings
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7 years ago
1 hour 27 minutes 53 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
23: Algorithmen 2, Vorlesung und Übung, WS 2017/18, 29.01.2018
23 | 0:00:00 Starten 0:07:03 Flüsse und Ford Fulkerson 0:08:39 Max Flow - Min Cut 0:12:42 Dinitz: Distanz Label 0:14:37 Dinitz: Schichtgraph 0:15:45 Dinitz: Blockierender Fluss 0:17:21 Dinitz: Blockierender Fluss Operationen 0:20:36 Dinitz: Kosten pro Blockierender Fluss 0:24:14 Dinitz: Laufzeit 0:25:37 Dinitz: Kosten pro Phase, Unit Capacity Network 0:30:24 Maximum Cardinality Bipartite Matching 0:31:35 Preflow-Push Algorithms 0:34:00 Level Function 0:36:49 Procedure genericPreflowPush 1:21:53 Searching for Eligible Edges 1:23:50 Satz 11. Arbitrary Preflow Push finds a maximum flow in time O (n²m)
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7 years ago
1 hour 26 minutes 58 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
22: Algorithmen 2, Vorlesung und Übung, WS 2017/18, 23.01.2018
22 | 0:00:00 Starten 0:00:09 Algorithms 1956-now 0:00:47 Residual Graph 0:02:25 A Bad Example for Ford Fulkerson 0:03:19 Blocking Flows 0:04:57 Dinitz Algorithm 0:06:11 Blocking Flows Analysis 0:07:39 Dinitz Analysis 0:17:14 Matching 0:20:28 Maximum Cardinality Bipartite Matching 0:23:44 Disadvantage of augmenting paths algorithms 0:45:52 Übung 11 0:46:25 Kürzeste-Wege-Suche 0:48:11 Suche in Graphen 0:51:22 Dijikstras Algorithmus 0:53:19 Bidirectionale Suche 1:00:03 A*-Suche
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7 years ago
1 hour 25 minutes

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
21: Algorithmen 2, Vorlesung und Übung, WS 2017/18, 16.01.2018
21 | 0:00:00 Starten 0:00:18 Maximum Flows and Matchings 0:00:37 Definitions: Network 0:02:23 Flows 0:06:45 Applications 0:07:19 Applications in our Group 0:14:39 Option 1: linear programming 0:16:09 Algorithms 1956-now 0:19:49 Example 0:24:55 Residual Graph 0:31:33 Ford Fulkerson Algorithm 0:43:36 Übung 0:44:35 SCC 0:55:06 Floyd Warshall: SCC als Speedup Technik
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7 years ago
1 hour 3 minutes 41 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
20: Algorithmen 2, Vorlesung, WS 2017/18, 15.01.2018
0 | 0:00:00 Starten 0:00:18 Anwendungen von DFS 0:05:13 Tiefensuchschema für G= (V,E) 0:09:29 Starke Zusammenhangskomponenten 0:12:53 SCCs generischer Algorithmus 0:20:12 Ziel: Effizienter Algorithmus 0:27:20 Invarianten 0:39:53 Invarianten von Gc 0:53:47 traverseNonTreeEdge(v,w) 0:56:47 Backtrack(u, v) 1:01:52 Beispiel 1:11:28 Zusammenfassung: SCC Berechnung 1:14:09 Mehr DFS-basierte Linearzeitalgorithmen
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7 years ago
1 hour 15 minutes 57 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
19: Algorithmen 2, Vorlesung, WS 2017/18, 08.01.2018
19 | 0:00:00 Starten 0:00:09 Erinnerung 0:21:19 Radix-Heaps 0:35:25 Radix-Heap-Invariante 0:40:45 Radix Heap: deleteMin 0:45:28 Kosten der deleteMin-Operationen 1:07:04 all-pair-shortest-path (APSP) 1:23:03 Definition der Potentiale
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7 years ago
1 hour 27 minutes 43 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
18: Algorithmen 2, Vorlesung und Übung, WS 2017/18, 19.12.2017
18 | 0:00:00 Starten 0:00:09 Fortgeschrittene Graphenalgorithmen 0:04:34 Allgemeine Definition 0:06:17 Kante relaxieren 0:07:11 Dijkstra's Agorithmus 0:08:40 Beispiel 0:09:00 Laufzeit 0:14:55 Lineare Laufzeit für dichte Graphen 0:26:30 Präfixminima einer Zufallsfolge 0:27:32 Monotone ganzzahlige Prioritätslisten 0:31:28 Bucket-Queue 0:34:22 Operation 0:35:17 Laufzeit Dijkstra mit Bucket-Queues 0:36:35 Übung8 0:36:41 Amortisierte Analyse 0:39:57 Legende 0:41:59 Fibonacci Heaps - Insert 0:44:09 Fibonacci Heaps - Delete Min 0:56:33 Fibonacci Heaps - Decrease Key 1:02:11 Fibonacci Heaps
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7 years ago
1 hour 4 minutes 7 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
17: Algorithmen 2, Vorlesung, WS 2017/18, 18.12.2017
17 | 0:00:00 Starten 0:00:46 Aufgabenvarianten 0:01:16 Verteilte Eigenschaften 0:01:30 Theoretiker-Quicksort 0:06:08 Fortgeschrittene Datenstrukturen 0:10:27 Adressierbare Prioritätslisten 0:34:55 Adressierbare Prioritätslisten: Anwendungen 0:38:27 Grundlegende Datenstruktur 0:39:29 Wälder bearbeiten 0:40:59 Pairing Heaps (Paarungs-Haufen??) 0:46:39 Pairing Heaps - Repräsentationen 0:48:35 Pairing Heaps - Analyse 0:49:51 Fibonacci Heaps 0:53:27 Repräsentation 0:54:09 deleteMin mit Union-by-Rank 0:55:46 Schnelles Union-by-Rank 0:59:15 Amortisierte Analyse von deleteMin 1:03:06 Warum ist maxRank logarithmisch? - Binomialbäume 1:07:19 Kaskadierende Schnitte 1:13:30 Auftritt Herr Fibonacci 1:18:39 Beweis 1:23:23 Addressable Priority Queues: Mehr 1:25:24 Zusammenfassung: Datenstrukturen
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7 years ago
1 hour 27 minutes 13 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
16: Algorithmen 2, Vorlesung und Übung, WS 2017/18, 12.12.2017
16 | 0:00:00 Starten 0:00:09 Parallele Reduktion: Algorithmus 0:05:38 Analyse paralleler Programme 0:14:10 Parallele Präfixsummen 0:44:36 Übung 7 0:45:28 Expertenauswahl 0:49:41 Parallelverarbeitung 0:52:09 PRAM 0:54:56 Verbindungsnetzwerke 1:01:33 Nachrichtenaustausch: Pipelining 1:06:31 Anwendungen 1:20:13 Parallele Programmierung
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7 years ago
1 hour 23 minutes 18 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
15: Algorithmen 2, Vorlesung, WS 2017/18, 11.12.2017
15 | 0:00:00 Starten 0:00:33 Überblick 0:01:07 Problemstellung 0:04:06 Auswahl von Experten 0:05:07 Auswahl von Experten: der deterministische Weighted Majority Algorithm (wma) 0:07:49 Qualität von WMA 0:09:31 Beweis 0:16:48 Verallgemeinerte Problemstellung 0:18:17 Randomisiert: randWMA 0:21:13 Qualität von randWMA 0:23:06 Beweis 0:31:57 Warum Parallelverarbeitung? 0:42:17 Verschiede Modelle für Parallelverarbeitung 0:43:44 Nachrichtengekoppelter Parallelrechner 0:45:29 Parallelrechner mit globalem Speicher 0:46:50 Nachrichtenkopplung versus Speicherkopplung 0:52:19 Parallele Beispielalgorithmen 0:52:59 Überblick 0:54:08 Modell für Nachrichtenaustausch 0:58:14 Kostenmodell für Nachrichtenaustausch 1:01:24 Programmiermodell 1:05:54 Reduktion 1:09:50 Parallele Reduktion: Algorithmusidee 1:13:57 Parallele Reduktion: Algorithmus 1:20:10 Parallele Reduktion: Analyse 1:21:45 Parallele Reduktion mit p<n 1:24:04 Anmerkungen
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7 years ago
1 hour 24 minutes 59 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
14: Algorithmen 2, Vorlesung und Übung, WS 2017/18, 05.12.2017
14 | 0:00:00 Starten 0:01:57 LRU - Beispiel 0:05:27 LRU ist K- Kompetitiv 0:06:22 LRU ist K-Kompetitive – Beweisskizze 0:15:44 Resource Augmentation: (h,k)-Seitenwechsel 0:24:12 Randomisiert 0:25:14 Randomisierte Onlinealgorithmen 0:26:09 Widersacher: verschieden miese Typen 0:30:04 Wettbewerbsfaktor 0:31:52 RANDMARK Algorithmus 0:35:50 Beweis 0:55:17 Übung 6 0:55:45 Online Algorithmen
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7 years ago
1 hour 30 minutes 21 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
13: Algorithmen 2, Vorlesung, WS 2017/18, 04.12.2017
13 | 0:00:00 Starten 0:02:50 Eine Reihe von Beispiele 0:05:39 Beispiel Job-Scheduling 0:07:07 Beispiel Skiausleihe 0:09:30 Speicherverwaltung 0:12:04 Auswahl von Experten 0:14:23 Beispiel Selbstorganisierende Datenstrukturen 0:15:12 Online-Algorithmus 0:19:55 Competitive Analysis 0:24:45 Wettbewerbsfaktor 0:27:53 Strikte c-Kompetitivität 0:30:07 Wettbewerbsfaktor und strikte Kompetitivität 0:37:13 Nicht-strikte c-Kompetitivität 0:43:36 ListScheduling ist (fast) ein Onlinealgorithmus 0:46:48 Skiausleihe 0:47:19 Optimale Kosten 0:49:27 Deterministische Entscheidung für Skilauf 0:52:03 Speicherverwaltung 0:54:28 Plan für diesen Abschnitt 0:56:17 Longest Forward Distance (LFD) 0:59:14 Optimalität von LFD 0:59:41 Optimalität von LFD-Beweisskizze 1:05:38 Deterministische Onlinealgorithmen 1:15:10 Untere Schranke für den Wettbewerbsfaktor 1:15:39 Untere Schranke für den Wettbewerbsfaktor-Beweisskizze
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7 years ago
1 hour 23 minutes 45 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
12: Algorithmen 2, Vorlesung und Übung, WS 2017/18, 28.11.2017
12 | 0:00:00 Starten 0:00:09 Orthogonal range searching 0:01:01 Orthogonal range searching - 1D 0:07:03 Orthogonal range searching - 2D 0:17:40 Wavelet Tree Dominance Reporting Query 0:17:54 Reduktion auf 1..n x 1..n 0:18:18 Beispiel 0:19:54 Wavelet Tree 0:22:18 Beispiel 0:24:30 Wavelet Tree Counting Query 0:27:01 Wavelet Tree Dominance Counting Query 0:32:57 Beispiel 0:34:15 Analyse 0:34:57 Wavelet Tree Dominance Reporting Query 0:40:43 Analyse 0:42:29 Allgemeine Reporting Query 0:44:54 Übung 5 0:45:58 Lempel-Ziv 78 decompression 1:00:07 Geometrische Algorithmen 1:01:36 Geometrische Methoden 1:03:18 Sweep-Line 1:06:59 One-Dimensional Problem 1:07:24 Skyline 1:08:31 Interval Search Trees 1:18:06 Rectangle Intersection Problem 1:21:39 Punktorientierung
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7 years ago
1 hour 23 minutes 38 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
11: Algorithmen 2, Vorlesung, WS 2017/18, 27.11.2017
11 | 0:00:00 Starten 0:06:23 Typische Fragestellungen 0:15:56 Streckenschnitt: Naiver Algorithmus 0:19:04 Idee: Plane-Sweep-Algorithmus 0:24:57 Plane-Sweep für orth. Streckenschnitt 0:29:03 Verallgemeinerung - Grundidee 0:40:56 Verallgemeinerung - Beispiel 0:49:50 Überlappungen finden 0:52:30 2D Konvexe Hülle 0:56:53 Graham's Scan 1:02:07 Kleinste einschließende Kugel 1:19:40 2D Bereichssuche (range research) 1:25:45 Reduktion auf 1..n x 1..n
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7 years ago
1 hour 28 minutes 23 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
10: Algorithmen 2, Vorlesung und Übung, WS 2017/18, 21.11.2017
10 | 0:00:00 Starten 0:00:21 Wavelet Tree Example: Calculate Rank 0:09:48 Huffman-shaped Wavelet Tree 0:12:42 Practical Performance of FM-Index 0:14:54 Succinct Data Structures 0:17:09 Succinct representation of trees 0:19:34 Child operation in detail 0:22:09 Succinct representation of trees (2) 0:29:34 LOUDS-level order unary degree sequence 0:44:15 Anfang der Übung 0:44:30 Today topics 0:44:59 Select in constant time: Step 1 0:47:49 Select in constant time: Step 2 0:49:33 Select in constant time: Step 3 0:56:54 Select in constant time: Query 1:01:17 Lempel-Ziv: Overview 1:02:06 Sliding Window Lempel-Ziv 77 1:08:01 Lempel-Ziv 78 1:16:08 Sliding Window Lempel-Ziv 77
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7 years ago
1 hour 16 minutes 51 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
09: Algorithmen 2, Vorlesung, WS 2017/18, 20.11.2017
09 | 0:00:00 Starten 0:00:18 Range minimum queries (RMQs) 0:00:43 Overview 0:01:05 O(n), Olog(n)-solution 1 0:01:18 O(nlogn), O solution 2 0:01:38 O(nlog(logn)), O(1) solution 0:02:17 O(n),O(1) solution 0:02:33 LCA & +1RMQ 0:02:51 O(n),O(1) solution 0:08:08 LCA& +1RQM 0:16:49 (O(n),O(1)) solution (4n+o(n) bits) 0:34:19 (O(n),O(1)) solution (2n+0(n) bits ) 0:47:12 Burrows-Wheeler-Transformation: Einführung 0:48:52 Wiederholung: Suffix-Array 0:49:24 Transformation 0:52:22 Burrows-Wheeler-Transformation: Eigenschaften 0:53:52 Rücktrnasformation 1:05:34 Berechnung von LF 1:08:02 Ablauf der Berechnung von LF 1:10:34 Was bringt die BWT? 1:11:41 Kompression 1:12:03 Kompression: Move-To-Front (MTF) Kodierung 1:13:38 Kompression: Huffmann Kodierung 1:14:37 Suche in der Burrowa-Wheeler Transformation 1:15:35 Backward Search 1:21:55 Backward Search: Summary 1:22:37 Wavelet Tree Example: Calculate Rank
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7 years ago
1 hour 29 minutes 31 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
08: Algorithmen 2, Vorlesung und Übung, WS 2017/18, 14.11.2017
08 | 0:00:00 Starten 0:00:34 Verlustfreie Textkompression 0:01:25 Theorie verlustfreier Textkompression 0:10:57 Wörterbuchbasierte Textkompression 0:12:58 Lempel-Ziv Kompresssion (LZ) 0:17:44 Naive LZ Dekompression 0:20:15 LZ- Verfeinerungen 0:21:39 LCP zwischen beliebigen Suffixen 0:23:44 Range minimum queries (RMQs) 0:25:17 Overview 0:26:08 O(n), Olog(n)- solution 0:30:13 O(nlog(n)), O(1) solution 2 0:40:07 Themenübersicht 0:40:31 In-place Multikey Quicksort 0:50:59 Suche mit Border-Array 1:02:52 Suche mit Suffix-Array 1:10:06 LCP-Array 1:11:24 Schnelle Suche mit Suffix-Array
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7 years ago
1 hour 18 minutes 27 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
07: Algorithmen 2, Vorlesung, WS 2017/18, 13.11.2017
07 | 0:00:00 Starten 0:00:22 Suffix-Baum 0:01:20 Alphabet-Modell 0:02:41 Geordnetes ganzzahliges Alphabet 0:04:39 Verallgemeinerung: Lexikographische Namen 0:05:31 Ein erster Teile-und-Herrsche-Ansatz 0:13:30 Asymmetrisches Divide-and-Conquer 0:18:09 Rekursion, Beispiel 0:25:39 Least Significant Digit First Radix Sort 0:28:03 Stabiles Ganzzahliges Sortieren 0:32:09 Rekursions-Beispiel: Einfacher Fall 0:33:53 Sortieren der mod 0 Suffixe 0:39:37 Analyse 0:41:58 Implementierung: Vergleichs-Operatoren 0:42:35 Implementierung: Radix-Sortieren 0:42:50 Implementierung: Tripel Sortieren 0:43:24 Implementierung: Lexikographisches Benennen 0:43:47 Verallgemeinerung: Differenzüberdeckungen 0:48:00 Verbesserungen/ Verallgemeinerungen 0:48:54 Suffixtabellenkonstruktion: Zusammenfassung 0:49:29 Suche in Suffix Arrays 0:53:50 LCP-Array 1:08:43 LCP-Array: Berechnung 1:13:28 Suffix-Baum aus SA und LCP 1:21:07 Suche in Suffix-Bäumen 1:22:01 Datenkompression
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7 years ago
1 hour 25 minutes 1 second

Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18
Diese Lehrveranstaltung soll Studierenden die grundlegenden theoretischen und praktischen Aspekte der Algorithmentechnik vermitteln. Es werden generelle Methoden zum Entwurf und der Analyse von Algorithmen für grundlegende algorithmische Probleme vermittelt sowie die Grundzüge allgemeiner algorithmischer Methoden wie Approximationsalgorithmen, Lineare Programmierung, Randomisierte Algorithmen, Parallele Algorithmen und parametrisierte Algorithmen behandelt. Literaturhinweise: - K. Mehlhorn, P. Sanders: Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox - K. Mehlhorn, S. Naeher: The LEDA Platform of Combinatorial and Geometric Computing Topic: Algorithm Engineering, Flows, Geometrie - R. K. Ahuja, T. L. Magnanti, J.B. Orlin: Network Flows - M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. C. Schwarzkopf: Computational Geometry: Algorithms and Applications - G. Navarro: Compact Data Structures "A Practical Approach", Cambridge University Press - R. Niedermeier: Invitation to Fixed-Parameter Algorithms, Oxford University Press, 2006. Dozenten: Prof. Dr. Peter Sanders, Dr. Christian Schulz, Dr. Simon Gog, M.Sc. Michael Axtmann | Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Theoretische Informatik Vorlesungsaufzeichnung: KIT | WEBCAST: http://webcast.kit.edu