- Slides (vorläufige Version, zuletzt geändert am 18.7.2013)
Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen
Aktuelles (das Neueste steht oben)
- Die Aufgaben 8 und 9 der Wiederholungsklausur aller Studenten wurden drittkorrigiert, was in einigen Fällen zu Notenverbesserungen geführt hat.
Vorlesung
- Dozent:
Dr. Hanjo Täubig - Modul: IN0007, TUMonline
- Zeit und Ort:
Dienstag, 14:15–15:45, Hörsaal MI HS 1
Donnerstag, 12:00–12:45, Hörsaal MI HS 1 - Übung:
2 SWS Übung zur Vorlesung (in Tutorgruppen)
Übungsleitung: Jeremias Weihmann - ECTS: 6 Punkte
- Zielgruppe:
Studenten im Bachelorstudium Informatik (Pflichtvorlesung)
Studenten im Bachelorstudium Wirtschaftsinformatik (Pflichtvorlesung)
Studenten im Bachelorstudium Bioinformatik (Pflichtvorlesung)
Studenten im Bachelorstudium Informatik: Games Engineering (Pflichtvorlesung)
Studenten mit Neben-/Zweitfach Informatik
Studenten im Masterstudium Angewandte Informatik
Studenten im Aufbaustudium Informatik - Voraussetzungen:
Inhalt der Vorlesung IN0001: Einführung in die Informatik 1 - Empfehlenswert für:
Grundkenntnisse im Bereich Algorithmen und Datenstrukturen - Weiterführende bzw. verwandte Vorlesungen:
Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen I und II - Endtermklausur:
Die Ergebnisse der Endtermklausur sind in TUMonline eingetragen. 78,1% aller angetretenen Studenten haben bestanden. Die Durchschnittsnote aller angetretenen Studenten ist 3,2. Die Durchschnittsnote aller Studenten, die bestanden haben, ist 2,79. Mindestens die Hälfte aller angetretenen Studenten hat Note 3,3 oder besser. Mindestens die Hälfte aller Studenten, die bestanden haben, hat Note 3,0 oder besser.
Histogramm der Noten
Histogramm der Punkte
Der Notenschlüssel ist:
Punkte (ab) 75 70 65,5 60,5 56 51 46 41,5 36,5 32 27 22 0 Note 1 1,3 1,7 2 2,3 2,7 3 3,3 3,7 4 4,3 4,7 5
- Wiederholungsklausur:
Die Ergebnisse der Wiederholungsklausur sind in TUMonline eingetragen. Der Notenschlüssel ist derselbe wie bei der Endtermklausur.
- Klausureinsicht der Wiederholungsklausur:
Wer zur Einsicht kommen will, muss sich bis spätestens Freitag, dem 25. Oktober 2013, per Email bei Jeremias Weihmann anmelden.
Die Einsicht findet am Montag, 28. Oktober 2013, in Raum MI 03.09.058 statt.
A - Ha: 14:00-14:30 Uhr
Hb - Z: 14:30-15:00 Uhr
Folien
Aufzeichnungen
Mitschnitte der Vorlesungen finden Sie im Archiv des TeleTeaching Tools.
Literatur
Der Inhalt der Vorlesung basiert auf folgendem Buch:
- Kurt Mehlhorn, Peter Sanders:
Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox
Springer, 2008.
- Volker Heun:
Grundlegende Algorithmen - Einführung in den Entwurf und die Analyse effizienter Algorithmen
2. Auflage, Vieweg, 2003. - Michael T. Goodrich, Roberto Tamassia:
Algorithm Design - Foundations, Analysis, and Internet Examples
John Wiley & Sons, 2002. - Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald
L. Rivest, Clifford Stein:
Introduction to Algorithms
3rd edition, MIT Press, 2009.
bzw. deutsche Übersetzung: Algorithmen - Eine Einführung
3. Auflage, Oldenbourg Verlag, 2010. - Jon Kleinberg, Eva Tardos:
Algorithm Design
Pearson Education, 2005. - Uwe Schöning:
Algorithmik
Spektrum Akademischer Verlag, 2001. - Robert Sedgewick, Kevin Wayne:
Algorithms
4th edition, Addison-Wesley, 2011. - Robert Sedgewick:
Algorithms in Java, Parts 1-4
3rd edition, Addison-Wesley, 2002.
bzw. deutsche Übersetzung: Algorithmen in Java, Teil 1-4.
3. Auflage, Pearson Education, 2003. - Sanjoy Dasgupta, Christos H. Papadimitriou, and Umesh V. Vazirani:
Algorithms
McGraw-Hill, 2008. - Berthold Vöcking et al. (Hrsg.):
Taschenbuch der Algorithmen
Springer, 2008. - Berthold Vöcking et al. (Eds.):
Algorithms Unplugged
Springer, 2011.
- Robert Tarjan:
Depth-First Search and Linear Graph Algorithms,
SIAM Journal on Computing 1, pp. 146-160. - Karsten Weihe.
A Software Engineering Perspective on Algorithmics.
ACM Computing Surveys, 33(1), 89-134, 2001.