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
15: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 03.12.2018
Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
1 hour 27 minutes 8 seconds
6 years ago
15: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 03.12.2018
15 |
0:00:00 Starten
0:00:05 8 Approximationsalgorithmen
0:00:23 Scheduling unabhängiger gewichteter Jobs auf parallelen Machinen
0:01:03 List Scheduling
0:01:27 Viele Kleine Jobs
0:04:13 Der Approximationsfaktor
0:08:23 Diese Schranke is bestmöglich
0:10:04 Mehr zu Scheduling
0:24:05 Nichtapproximierbarkeit des Handlungsreisendenproblems (TSP)
0:29:53 TSP mit Dreiecksungleichung
0:31:12 2-Approximation durch minimalen Spannbaum
0:35:57 Beispiel
0:40:12 Mehr TSP
0:51:39 Pseudopolynomielle Algorithmen
0:53:41 Beispiel Rucksackproblem
0:55:38 Dynamische Programmierung nach Profit
0:56:59 Fully Polynomial Time Approximation Scheme
1:00:23 FPTAS für Knapsack
1:02:42 Das beste bekannte FPTAS
1:04:31 Fully Polynomial Time Approximation Scheme
1:05:16 Optimale Algorithmen für das Rucksackproblem
1:09:58 9 Fixed-Parameter-Algorithmen
1:11:51 Beispiel: VERTEX COVER (Knotenüberdeckung)
1:13:32 VERTEX COVER Grundlegendes
1:16:02 FIxed parameter tractable
1:19:06 Naive tiefenbeschränkte Suche
1:23:27 Kernbildung für Vertex Cover
Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
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
