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Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
30 episodes
7 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 (20/30)
Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
30: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 05.02.2019
30 | 0:00:00 Start 0:00:20 Schrumpfgraph 0:02:39 Approximationsalgorithmen 0:03:29 Scheduling unabhängiger gewichteter Jobs auf parallelen Maschinen 0:03:57 Viele kleine Jobs 0:04:52 Untere Schranken 0:05:10 Der Approximationsfaktor 0:07:17 Diese Schranke ist bestmöglich 0:07:49 Mehr zu Scheduling 0:07:58 Nichtapproximierbarkeit des Handlungsreisendenproblems 0:08:33 Hamilton Cycle 0:10:07 TSP mit Dreiecksungleichung 0:10:38 2-Approximstion durch minimalen Spannbaum 0:11:16 Pseudopolynomielle Algorithmen 0:12:26 Fully Polynomial Time Approximation Scheme 0:13:31 Fixed Parameter Algorithmen 0:14:49 VERTEX Cover 0:15:05 Fixed parameter tractable 0:16:32 Naive tiefenbeschränkte Suche 0:19:19 Kernbildung für Vertex Cover 0:21:45 Warum Parallelverarbeitung 0:22:58 Modell Nachrichtengekoppelte Parallelrechner 0:23:30 Kostenmodell für Nachrichtenaustausch 0:24:56 Warum kein Multicore-Modell? 0:26:18 Analyse paralleler Algorithmen 0:26:49 Pseudocode 0:27:41 Weniger ist mehr 0:28:10 Hyperwürfel 0:28:56 Hyperwürfelaulgorithmus 0:31:31 Paralleles Quicksort 0:32:00 Theoretiker-Parallelisierung 0:34:01 Onlinealgorithmen 0:34:29 Competitive analysis 0:35:19 A typical online problem: Ski rental 0:36:32 Paging 0:37:48 Comparison of algorithms 0:39:57 Discussion 0:42:00 Stringology 0:43:29 Strings Sortieren 0:47:55 Naives Pattern Matching 0:48:29 Knuth-Morris-Pratt 0:50:27 Volltextsuche von Langsam bis Superschnell 0:51:18 Invertierter Index 0:52:13 Etwas ""Stringology""-Notation 0:53:14 Suffixe Sortieren 0:53:56 Volltextsuche 0:54:45 Suffix-Baum 0:56:22 SA mit Präfix Verdopplung 0:58:05 Ein erster Teile-und-Herrsche-Ansatz 0:58:52 SA berechnen 1:00:42 Rekursion 1:03:52 LCP-Array 1:07:13 Datenkompression 1:08:51 Wörterbasierte Textkompression 1:09:59 Lempel-Ziv Kompression 1:11:29 Burrows Wheeler Transformation 1:14:47 Geometrische Algorithmen 1:15:37 Plane-Sweep-Algorithmen 1:18:08 Verallgemeinerung 1:21:33 Mehr Linienschnitt 1:22:51 Kleine einschließende Kugel
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6 years ago
1 hour 26 minutes 48 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
29: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 04.02.2019
29 | 0:00:00 Starten 0:00:10 Inhaltsübersicht 0:03:02 Rolle der Algorithmik 0:03:43 Machine Learning macht das von selbst 0:17:02 Algorithm Theory 0:21:47 Graphenalgorithmen 0:22:20 Laufzeit 0:26:50 Satz 1 0:29:13 Monotone ganzzahlige Prioritätslisten 0:30:15 Bucket Queue 0:33:27 Analyse 0:34:30 All-Pair Shortest Paths 0:35:09 Knotenpotentiale 0:36:07 Algorithmus 0:37:46 Landmarks 0:38:33 Zusammenfassung Kürzeste Wege 0:39:47 Fortgeschrittene Datenstrukturen 0:40:21 Adressierbare Prioritätslisten 0:41:04 Grundlegende Datenstruktur 0:42:44 Pairing Heaps 0:47:06 Union by Rank 0:49:25 Zusammenfassung Datenstrukturen 0:50:45 Anwendung von DFS 0:51:16 Starke Zusammenhangskomponenten 0:54:00 Repräsentation offener Komponenten 0:57:08 Zusammenfassung SCC Berechnung 0:57:34 2 zusammenhängende Komponenten 0:57:47 Mehr DFS basierte Linearzeitalgorithmen 0:58:25 Maximum Flows and Matchings 0:58:31 Definitions: Network 0:59:24 Duality between Flows and Cuts 1:00:01 Applications 1:00:27 Algorithms 1956-now 1:04:27 Residual Graph 1:06:27 Ford Fulkerson Algorithm 1:07:34 Max Flow Min Gut theorem 1:07:41 Bad Example for Ford Fulkerson 1:08:35 Blocking Flows 1:08:58 Dinitz Algorithm 1:09:52 Blocking Flow Analysis 1:11:20 Maximum Cardinality Bipartite Matching 1:13:09 Preflow Push Algorithms 1:14:45 Level Function 1:16:04 FIFO Preflow push 1:17:17 Timings 1:17:24 Zusammenfassung Flows and Matchings 1:17:57 Randomisierte Algorithmen 1:18:11 Here Fast SOace Efficient Hashing 1:18:50 Externe Algorithmen
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6 years ago
1 hour 22 minutes 51 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
28: Algorithmen II, Übung, WS 2018/19, 29.01.2019
28 | 0:00:00 Start 0:00:08 Übung 11 0:02:04 Themenübersicht 0:02:49 in-place Multikey Quicksort 0:08:18 Partitionierung 0:20:32 Suche mit Suffix-Arrays 0:34:34 Ablauf 0:40:40 Zusammenfassung 0:43:06 LCP-Array 0:52:10 Schnelle Suche mit Suffix-Arrays 0:55:58 Redundante Vergleiche
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6 years ago
1 hour 10 minutes 31 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
27: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 28.01.2019
28 | 0:00:00 Start 0:00:05 Einleitung 0:00:28 Dominik Schreiber - SAT Solving and Automated Planning 0:00:41 Overview 0:01:51 The SAT Problem 0:03:39 SAT Solving 0:05:06 Parallel SAT Solving 0:09:30 Automated Planning 0:13:20 SAT-based Planning 0:17:44 Outlook: Future Research and Teaching 0:23:16 Sebastian Lamm - Distributed Connected Components 0:23:45 Connected Components and Applications 0:25:23 Sequential Algorithms 0:26:16 General Framework 0:29:04 All-Reduce (AR) - Algorithm 0:31:14 Union-find merging (UFM) 0:35:26 Graph Contraction (GC) - Algorithm 0:38:21 Label Propagation (LP) 0:40:44 Comparison 0:43:14 Conclusion 0:44:40 Sebastion Schlag - High Quality Hypergraph Partitioning 0:47:24 Applications 0:48:57 Parallel Sparse-Matrix Vector Product (SpM x V) 0:52:09 From SpM x V to Hypergraph Partitioning 0:56:33 How does Hypergraph Partitioning work? 0:59:27 Taxonomy of Hypergraph Partitioning Tools 1:01:07 Why Yet Another Multilevel Algorithm? 1:05:30 Latest Experimental Results 1:08:45 KaHyPar - Karlsruhe Hypergraph Partitioning 1:10:20 Tobias Maier - Parallele Algorithmen - Einschub Shared Memory Datenstrukturen 1:12:12 Concurrent Hash Table 1:17:19 Migration als Lösung 1:20:33 Vergrößern der Hash Tabelle 1:24:09 Deallocation Problem
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6 years ago
1 hour 26 minutes 16 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
26: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 22.01.2019
26 | 0:00:00 Start 0:00:05 LCP-Array 0:11:29 Textkompression 0:12:39 Lempel-Ziv Kompression (LZ) 0:30:17 Burrows-Wheeler-Transformation 0:35:48 Burrows-Wheeler-Transformation-- Rücktransformation 0:48:41 Was bringt die BWT? 0:50:52 BWT--Kompression 0:58:13 Suche in BWT 0:59:10 Backward Search 1:12:41 Wavelet Tree Example: Calculate Rank
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6 years ago
1 hour 25 minutes 20 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
25: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/2019, 21.01.2019
25 | 0:00:00 Start 0:00:05 Suffix Array Konstruktionsalgorithmen 0:01:30 SA mit Präfix Verdopplung 0:04:27 Suffixtabellen 0:05:56 Ein erster Teile-und-Herrsche-Ansatz 0:07:22 Asymmetrisches Divide-and-Conquer 0:14:36 Rekursion 0:27:05 Least Significant Digit First Radix Sort 0:28:40 Stabiles Ganzzahliges Sortieren 0:30:16 Sortieren: Most Significant Digit Radix Sort 0:33:16 Suffix-Baum 0:36:08 Implementierung: Vergleichs-Operatoren 0:37:40 Verallgemeinerung: Differenzenüberdeckungen 0:46:22 Suche in Suffix Arrays 0:48:49 LCP-Array 1:10:20 Suffix-Baum aus SA und LCP 1:10:40 Datenkompression 1:12:20 THeorie Verlustfreier Textkompression 1:22:46 Wörterbuchbasierte Textkompression
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6 years ago
1 hour 25 minutes 34 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
24: Algorithmen II, Vorlesung und Übung, WS 2018/19, 15.01.2019
24 | 0:00:00 Start 0:00:07 Stringology 0:02:36 Fragen zur letzten Vorlesung/ Wiederholung 0:08:51 Suffix-Baum 0:13:39 Alphabet-Modell 0:17:31 Suffix Array Konstruktionsalgorithmen 0:19:50 SA mit Präfix Verdopplung 0:36:14 Ein erster Teile-und-Herrsche-Ansatz 0:37:32 SA1 berechnen 0:39:42 Berechne SA0 aus SA1 0:41:12 Asymmetrisches Divide-and-Conquer 0:43:50 Übung 0:43:53 Online Algorithmen 0:46:32 kompetitiver Faktor 0:48:15 Ski Rental Problem 1:00:15 Doubling Strategie 1:01:09 Online Bidding
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6 years ago
1 hour 18 minutes 49 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
23: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 14.01.2019
23 | 0:00:00 Start 0:00:05 Competitive analysis 0:01:19 Atypical online problem: ski rental 0:01:50 Paging 0:02:33 Longest Forward Distance is optimal 0:02:50 Comparison of algorithms 0:03:28 Resource augmentation 0:03:41 Competitive ratio 0:03:53 Counting the faults of OPT 0:03:55 Randomized algorithms 0:04:04 Marking Algorithms 0:04:58 Why competitive analysis 0:06:30 Disadvantages of competitive analysis 0:08:35 Stringology 0:10:08 Strings Sortieren 0:19:15 Multikey Quicksort 0:23:21 Ohne Endzeichen 0:31:58 Algorithmen-Übersicht 0:33:11 Vergleich Sequentielle Algorithmen 0:37:40 Naives Pattern Matching 0:43:03 Knuth-Morris-Pratt 0:58:59 Berechnung des Border-Arrays 1:06:06 Volltextsuche von Langsam bis Superschnell 1:11:48 Invertierter Index 1:14:24 Suffixtabellen 1:14:56 Etwas ""Stringology""-Notation 1:16:22 Suffixe Sortieren 1:18:00 Anwendungen 1:19:04 Suffixe Sortieren 1:19:09 Suffix-Baum
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6 years ago
1 hour 24 minutes 22 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
22: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 08.01.2019
22 | 0:00:00 Start 0:00:33 2D Bereichssuche 0:01:30 Wavelet Tree 0:10:21 Bitvektoren 0:12:16 Onlinealgorithmen 0:17:10 Competitive analysis 0:22:46 online problem: ski rental 0:31:16 Paging 0:42:50 Comparison of algorithms 0:48:43 A general lower bound 0:55:01 Resource augmentation 0:57:08 Conservative algorithms 1:05:36 New results 1:07:48 Radomized algorithms 1:09:04 Three types of adversaries 1:11:34 Marking Algorithm 1:13:52 Competetive ratio of RMARK
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6 years ago
1 hour 21 minutes 21 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
21: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 07.01.2019
21 | 0:00:00 Start 0:00:05 12.3 Kleinste einschließende Kugel 0:13:24 Ähnliche Randomisierte Linearzeitalgorithmen 0:18:20 12.4 2D Bereichssuche 0:23:00 1D Bereichssuche 0:34:42 Wavelet Tree 0:43:30 Wavelet Tree Counting Query 0:47:19 Wavelet Tree Dominance Counting Query 1:09:08 Allgemeine Reporting Query 1:16:12 Mehr zu Bitvektoren 1:19:06 13 Onlinealgorithmen
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6 years ago
1 hour 23 minutes 21 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
19: Algorithmen II, Vorlesung und Übung, WS 2018/19, 17.12.2018
19 | 0:00:00 Start 0:00:05 Geometrische Algorithmen 0:02:41 Elementare geometrische Objekte 0:08:38 Typische Fragestellungen 0:13:23 Datenstrukturen für Punktmengen 0:19:51 Streckenschnitt (line segment intersection) 0:22:44 Streckenschnitt: Untere Schranke 0:26:40 Plane-Sweep für orth. Streckenschnitt 0:35:29 Verallgemeinerung – aber erstmal ""nicht ganz"" 0:38:46 Verallgemeinerung – Grundidee 0:45:00 Verallgemeinerung – Korrektheit 0:46:41 Verallgemeinerung – Implementierung 0:56:15 Verallgemeinerung – Beispiel 0:59:30 Verallgemeinerung – jetzt fast wirklich 1:11:54 Überlappungen finden 1:17:02 Mehr Linienschnitt 1:20:01 2D Konvexe Hülle
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6 years ago
1 hour 21 minutes 27 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
20: Algorithmen II, Vorlesung und Übung, WS 2018/19, 18.12.2018
20 | 0:00:00 Start 0:00:16 Streckenschnitt 0:08:45 2D Konvexe Hülle 0:11:12 Graham's Scan 0:19:43 3D Konvexe Hülle 0:25:50 Kleinste einschließende Kugel 0:50:26 Übung 9 0:51:44 Geometrische Algorithmen 0:54:56 Geometrische Methoden 0:59:46 Sweep-Line Beispiel: Skyline 1:22:03 Punktorientierung
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6 years ago
1 hour 26 minutes 48 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
18: Algorithmen II, Vorlesung und Übung, WS 2018/19, 11.12.2018
18 | 0:00:00 Start 0:00:16 Sortieren 0:00:33 Theoretiker-Parallelisierung 0:00:47 Analyse 0:01:06 Verallgemeinerung 0:02:49 Paralleles Sortieren durch Mehwegemischen 0:07:54 Messungen Spare T1 - 8 Kerne, 128 bit Elemente 0:10:53 Mehr zu parallelem sortieren 0:14:24 Experiments 0:25:29 Messungen 0:35:18 Mehr zu parallelem Algorithmen - Parallelisierung der Basic Toolbox 0:49:10 Übung 0:49:15 Themenübersicht 0:50:09 Parametrisierte Algorithmen 1:00:03 Parallelverarbeitung 1:04:16 PRAM 1:07:13 Verbindungsnetzwerke 1:13:07 Anwendungen 1:26:54 Parallele Programmierung
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6 years ago
1 hour 28 minutes 33 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
17: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 10.12.2018
17 | 0:00:00 Starten 0:00:05 Nachrichtengekoppelte Parallelrechner 0:02:02 Analyse paraller Algorithmen 0:12:22 Beispiel: Assoziative Operationen (= Reduktion) 0:27:26 Diskussion Reduktionsoperation 0:28:36 Hyperwürfel 0:34:09 Hyperwürfelalgorithmus 0:46:14 Sortieren 0:47:12 Paralleles Quicksort 0:52:53 Beispiel 1:13:00 Analyse 1:21:01 Paralleles Sortieren durch Mehrwegemischen
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6 years ago
1 hour 29 minutes 58 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
16: Algorithmen II, Vorlesung und Übung, WS 2018/19, 04.12.2018
16 | 0:00:00 Start 0:00:57 Naive tiefenbeschränkte Suche 0:01:20 Naive tiefenbeschränkte Suche - Laufzeit 0:02:29 Kernbildung für Vertex Cover 0:03:01 Kernbildung für Vertex Cover - Korrektheit 0:03:47 Kernbildung für Vertex Cover - Laufzeit 0:05:05 Kernbildung für Vertex Cover - Beispiel 0:07:02 Reduktionsregeln 0:09:36 Verbesserte tiefenbeschränkte Suche 0:14:06 Weitere Verbesserungen 0:15:52 Zusammenfassung 0:19:41 Parallele Algorithmen 0:20:21 Warum Parallelverarbeitung 0:28:49 Modell - Nachrichtengekoppelte Parallelrechner 0:30:07 Kostenmodell für Nachrichtenaustausch 0:34:05 Warum kein Multicore Modell 0:36:37 Formulierung paralleler Algorithmen 0:39:53 Analyse paralleler Algorithmen 0:40:16 Dynamic Space Efficient Hashing 0:41:01 Basics - Hash Tables 0:42:18 Classic Space Efficient Hashing 0:43:20 Final Size Not Known A Priori 0:45:18 Resizing 0:47:07 Secondary Contribution - Efficient Growing 0:50:47 Multi Table Approach 0:52:08 Cuckoo Displacement 0:53:14 Cintribution - Dynamic Space Efficient Cuckoo Table 0:55:51 Result - Insertion into Growing Table 0:56:28 Result - Word Count Benchmark 0:57:03 Result - Load Bound 0:57:40 Conclusion 0:59:30 Übung 0:59:59 Approximtionsalgorithmen
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6 years ago
1 hour 23 minutes 41 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
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
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6 years ago
1 hour 27 minutes 8 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
14: Algorithmen II, Vorlesung und Übung, WS 2018/19, 27.11.2018
14 | 0:00:00 Starten 0:05:55 Frage 0:07:29 Große Queues 0:08:34 Minimale Spannbäume 0:10:49 Mehr zu externen Algorithmen-Basic Toolbox 0:16:58 Approximationsalgorithmen 0:23:15 Scheduling unabhängiger gewichteter Jobs auf parallelen Maschienen 0:28:52 List Scheduling 0:36:37 Untere Schranken 0:38:16 Übung 0:38:35 Matching 0:41:14 Bipartite-Matching 0:43:07 Matching Anwendungen 0:46:08 Randomisierte Algorithmen 0:48:48 Monte Carlo Simulation 0:51:33 Las Vegas --> Monte Carlo 0:55:38 Beispiel 1 Matrix-Matrix Multiplikation 1:05:51 Beispiel 2 Coupon Collector 1:11:35 Speichermodell 1:14:33 I/O-effizientes Design 1:16:15 Blockgrößen
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6 years ago
1 hour 21 minutes 12 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
13: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 26.11.2018
13 | 0:00:00 Starten 0:00:05 Here: Fast Space Efficient Hashing 0:01:06 Cuckoo Hashing 0:01:57 Space Efficient Cuckoo Hashing 0:03:41 Random Graph Theory 0:05:52 Das Sekundärspeichermodell 0:09:50 Externe Stapel 0:15:00 Externes Sortieren 0:18:31 Externes binäres Mischen - I/O - Analyse 0:23:02 Run Formation 0:24:57 Sortieren durch Externes Binäres Mischen 0:27:07 Zahlenbeispiel: PC 2018 0:31:56 Mehrwegmischen 0:36:43 Sortieren durch Mehrweg-Mischen 0:50:13 Externe Prioritätslisten 0:54:17 Mittelgroße PQs 0:58:26 Analyse - I/Os 1:01:25 Analyse - Vergleiche (Maß für interne Arbeit) 1:02:33 Große Queues 1:07:45 Experiments 1:09:42 Alpha-21164, 533 MHz, 1997 1:14:13 AMD Ryzen 1800X 1:16:03 Minimale Spannbäume 1:22:01 Externe MST-Berechnung 1:27:18 Approximationsalgorithmen
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6 years ago
1 hour 27 minutes 27 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
12: Algorithmen II, Vorlesung und Übung, WS 2018/19, 20.11.2018
12 | 0:00:00 Start 0:00:05 Randomisierte Algorithmen 0:00:23 Sortieren - Ergebnisüberprüfung (cheking) 0:03:23 Sort Cheking 0:10:42 Hashing 0:13:55 Here: Fast Space Efficient Hashing 0:15:44 Related Work 0:21:27 Cuckoo Hashing 0:25:55 Cuckoo Hashing - Rebuilds 0:35:29 Cuckoo Hashing - How many Rebuilds? 0:37:45 Random Graph Theory 0:41:12 Space Efficient Cuckoo Hashing 0:45:21 Zusammenfassung: Randomisierte Algorithmen 0:46:00 Ausblick: Randomisierte Algorithmen 0:46:47 Übung 5 0:46:56 Themenübersicht 0:48:36 Potentialmethode 0:53:52 Preflow-push Algorithmus 1:01:56 FIFO preflow-push Algorithmus
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6 years ago
1 hour 22 minutes 9 seconds

Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
11: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 19.11.2018
11 | 0:00:00 Start 0:00:05 Ford Fulkerson Algorithm 0:01:12 Blocking Flows 0:01:26 Dinitz Algorithm 0:02:02 Dinitz Analysis 0:03:10 Preflow-Push Algorithms 0:03:59 Level Function 0:09:26 FIFO Preflow push 0:10:00 Highest Level Preflow Push 0:11:13 Proof of Lemma 12 0:16:11 Claims 0:35:57 Heuristic Improvements 0:42:24 Experimental results 0:47:29 Trainings: Random Graphs 0:53:01 Training: CG1 0:56:33 Training: CG2 0:58:11 Training: AMO 1:03:46 Zusammenfassung Flows und Matchings 1:10:08 6. Randomisierte Algorithmen 1:14:20 6.1 Sortieren - Ergenisüberprüfung
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6 years ago
1 hour 25 minutes 19 seconds

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