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Elektrotechnik (AT, EN, NK, CS) - Bachelor of Engineering - auslaufend (ET12)
— Nachrichtentechnik und Kommunikationssyteme (auslaufend) —

Modulbeschreibung — PO 2012   Print Curriculum

 Algorithmen und Datenstrukturen
Modulnummer : Semester : 4 Umfang : 5 CP4 SWS
Kurzzeichen : Dauer : 1 Semester Arbeitsaufwand : 150 h 
    Häufigkeit : Modulniveau : Bachelor
Kompetenzen/Lernziele :

Die Studierenden erhalten einen grundlegenden Einblick in Design und Analyse wichtiger Algorithmen, wie sie im ingenieurwissenschaftlichen Umfeld benötigt werden.

Studierende:

  • kennen ausgewählte Entwurfsprinzipien für Algorithmen und können diese praktisch anwenden,
  • kennen die wichtigsten Datenstrukturen (Listen, Hashtabellen, Stack, Queue, Bäume, Graphen) die für die dynamische Speicherung von Daten eingesetzt werden,
  • kennen den Einfluss der gewählten Datenstruktur auf die Realisierung eines Algorithmus,
  • kennen ausgewählte Sortier- und Suchalgorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten,
  • können die Komplexität (Laufzeit und Speicherverbrauch) von Algorithmen beurteilen und kennen Strategien zur Auswahl von Algorithmen.

Lernziel ist weiter die Befähigung zum selbstständigen Wissenserwerb, geübt durch die Vor- und Nachbearbeitung der Vorlesung und die Übungsaufgabe.


Im Labor erwerben die Studierenden die Fähigkeit, selbständig Algorithmen zu entwickeln, zusammen mit der verwendeten Datenstruktur zu kapseln und in Form von Java- oder MATLAB-Klassen zu implementieren. Sie können die Laufzeit ihres Algorithmus beurteilen und grundlegende Testklassen realisieren.

Lernziele sind die Befähigung zum kreativen Problemlösen, geübt durch den Entwurf von Algorithmen und die Auswahl von geeigneten Datenstrukturen sowie Kooperations- und Teamfähigkeit in der Präsenzphase.
 

Lehrformen/Lernmethode : Vorlesung, Übungen, Labor
Eingangsvoraussetzungen : Programmierkenntnisse, Java, C oder MATLAB
Auch verwendbar in Studiengang : ---
Modulgruppe : Informatik - SP Nachrichtentechnik & Kommunikationssysteme
Sonstiges : Klausur, Studienleistung
Prüfungs-/Leistungsart : Prüfungsleistung
Modulprüfung :
Prüfungsform Prüfungsnr
Hausarbeit 1522
Teilleistungen :
Prüfungsform Prüfungsnr Gewichtung
Hausarbeit (Algorithmen und Datenstrukturen - Labor) 1513 2/5
Klausur (Algorithmen und Datenstrukturen - Vorlesung) 1522 3/5
Gesamtprüfungsanteil : 2,56%
zugehörige Veranstaltungen :
4. Semester - Algorithmen und Datenstrukturen - Vorlesung |  Umfang:  3 CP3V/Ü SWS
4. Semester - Algorithmen und Datenstrukturen - Labor |  Umfang:  2 CP1L SWS
Modulverantwortlich :
Prof. Dr. Eva Maria KissLink zu Details zur Person

Veranstaltungen zu Modul "Algorithmen und Datenstrukturen"

 Algorithmen und Datenstrukturen - Vorlesung
Veranstaltungsnr : Semester : 4 Umfang : 3 CP3V/Ü SWS
Kurzzeichen :    Häufigkeit :
Kompetenzen/Lernziele :

Studierende können nach Abschluss des Moduls

  • Algorithmen für wichtige Problemklassen erläutern, insbesondere Sortierung, Suche und Optimierung
  • Design-Prinzipien wie z.B. Rekursion oder Divide and Conquer einsetzen
  • Algorithmen nach ihrer Komplexität klassifizieren und bewerten
  • abstrakte Datenstrukturen in konkrete Implementierungen umsetzen und die verschiedenen Implementierungen vergleichen und bewerten
  • formal beschriebene Algorithmen in konkrete Implementierungen umsetzen
Inhalt :

In der Vorlesung erfolgt eine Einführung in grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen.

Themen:

  • Einführung: Algorithmenbegriff, Eigenschaften und Beschreibung von Algorithmen
  • Rekursion: Prinzip und Beispiele zur Rekursion, Formen der Rekursion, Divide and Conquer Verfahren
  • Komplexität von Algorithmen: Laufzeitanalyse, Asymptotische Abschätzung, Aufwand bei grundlegenden Programmstrukturen, Aufwand bei rekursiven Algorithmen
  • Grundlegende Sortierverfahren: SelectionSort, InsertionSort, QuickSort, MergeSort
  • Listen: Listen als Arrays, Verkettete Listen (Linked Lists), Iteratoren, Generics
    Stacks und Queues und ihre Anwendung
  • Suchen mit Hashing: Grundlagen, Hashing mit Verkettung, Offene Hashverfahren
  • Bäume: Eigenschaften und Beschreibung, Traversierung, Ausdrucksbäume, Suchbäume
    Suchen mit Bäumen: Binäre Suchbäume, AVL-Bäume, Rot-Schwarz-Bäume, B-Bäume. 
  • Datenkomprimierung: Huffman-Codierung als Beispiel für die Anwendung binärer Bäume und Prioritätswarteschlangen
  • Algorithmenmuster: Divide an Conquer, Backtracking, Greedy Verfahren, Dynamische Programmierung, Anwendung dieser Muster auf ausgewählte Themenfelder

In den integrierten Übungen werden durch das Besprechen vorab verteilter und von den Studierenden eigenständig bearbeiteter Übungsaufgaben die Vorlesungsinhalte vertieft und ergänzt.

Hinweise zu Literatur/Studienbehelfe :

Grundlegend:

  • Ottmann, T.; Widmayer, P.: Algorithmen und Datenstrukturen; Springer
  • Saake, G.; Sattler, K.U.: Algorithmen und Datenstrukturen: Eine Einführung mit Java; Dpunkt

Ergänzend:

  • Gumm, H.-P.; Sommer, M.: Einführung in die Informatik; Oldenbourg
  • Pepper, P.: Programmieren lernen: Eine grundlegende Einführung mit Java; Springer
  • Weiss, M. A.: Data Structures and Problem Solving Using Java; Addison Wesley
  • Sedgewick, R.; Wayne, K.: Introduction to Programming; Addison Wesley

Vertiefend:

  • Sedgewick, R.; Wayne, K.: Algorithms; Addison Wesley
  • Cormen, T.H.; et. al.: Algorithmen - Eine Einführung; Oldenbourg
  • Kleinberg, J.; et al.: Algorithm Design; Addison-Wesley
  • Weitere Literaturhinweise werden bei Bedarf in der Vorlesung gegeben.
     
Lehrsprache : Deutsch
Teilprüfung :
Prüfungs-/Leistungsart Prüfungsform Prüfungsnr
Prüfungsleistung Klausur 1522
Sonstiges : Eingesetzte Medien und Kommunikationsmöglichkeiten:
Folien, Unterlagen und Kommunikation durch die Lernplattform OLAT
Auch verwendbar in Studiengang :
Arbeitsaufwand : 45 Stunden Präsenzzeit, 45 Stunden Selbststudium
Dozent/in :
Prof. Dr. Eva Maria KissLink zu Details zur Person

 Algorithmen und Datenstrukturen - Labor
Veranstaltungsnr : Semester : 4 Umfang : 2 CP1L SWS
Kurzzeichen :    Häufigkeit :
Inhalt :

Das Labor dient der Vertiefung und Ergänzung der Vorlesungsinhalte.

Ausgewählte Algorithmen werden entworfen, implementiert und getestet.

Als Programmiersprache wird Java verwendet, als Entwicklungsumgebung Eclipse.

Vorlesungsinhalte können durch weitere Themenfelder aus dem Bereich grundlegender Algorithmen ergänzt und vertieft werden.
 

Hinweise zu Literatur/Studienbehelfe : siehe Algorithmen und Datenstrukturen - Vorlesung
ausführliche Aufgabenstellungen und Begleitunterlagen, (Aufsätze, Buchauszüge, ...)
Lehrsprache : Deutsch
Sonstiges : Eingesetzte Medien und Kommunikationsmöglichkeiten:
Aufgabenstellungen, ergänzende und vertiefende Unterlagen undKommunikation durch die Lernplattform OLAT.
Auch verwendbar in Studiengang :
Arbeitsaufwand : 15 Stunden Präsenzzeit, 45 Stunden Selbststudium
Dozent/in :
Prof. Dr. Eva Maria KissLink zu Details zur Person