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Die Vorlesung und das zugehörige Proseminar werden dieses Semester über Twitch gehalten (ähnlich wie die LV Rechnerarchitektur WS 2020/21, aber über einen anderen Kanal). Bitte erstellen Sie sich dort ein Pseudonym (eine Nutzerkennung), um an der Diskussion im Chat teilnehmen zu können. Dieses Pseudonym wird nicht mit Ihrer Identität in Systemen der Universität Innsbruck verknüpft.
Stream für Vorlesung und Proseminar: https://www.twitch.tv/uibkiis_de
Der Stream startet in der Regel etwa eine Viertelstunde vor Veranstaltungsbeginn. Er wird jeweils aufgezeichnet und steht für mindestens eine Woche nach der Live-Übertragung zur Verfügung.
Während des Streams werden über ARSnova Umfragen an das Publikum gerichtet.
Die Vorlesung findet mittwochs 13:15-15:30 statt.
Das Proseminar findet montags 17:00-18:30 statt, für alle Gruppen gleichzeitig. Jede Proseminarsitzung beginnt mit einem kurzen Online-Test im OLAT. Teilnahme an diesem Test ist für alle verpflichtend, die den Kurs als eingeschriebene Studierende angerechnet bekommen. Die Vorbereitung auf diese Tests erfolgt durch Hausübungen, die jeweils ab Freitag unter demselben Link abgerufen werden können.
Für Q&A und Diskussionen außerhalb der Lehrveranstaltungszeiten steht eingeschriebenen Studierenden ein Forum zur Verfügung.
Der Kurs folgt im Wesentlichen Goodrich, Tamassia, Goldwasser, Data Structures and Algorithms in Java, 6th Edition, Wiley 2014 (International Student Version; GTG). Eine Anschaffung des Buchs wird für die meisten nicht erforderlich sein (es sei denn, Sie ziehen ein Selbststudium dem regelmäßigen Vorlesungsbesuch vor); eine Konsultation in der Bibliothek wird jedoch allen empfohlen. Ältere Ausgaben (noch ohne Goldwasser) sind möglicherweise weit günstiger erhältlich, und sind für diesen Kurs größtenteils ebenso hilfreich.
Der Student Companion Site enthält weiteres Material, insbesondere Java-Quellcode aus dem Buch.
Die grünen Titel der Kapitel verlinken zu PDF-Dateien mit dem Inhalt der in der Vorlesung verwendeten Slides ergänzt um weiteres Material.
Die Inhalte werden jeweils vor dem Vorlesungstermin zur Verfügung gestellt.
2021-03-03 | Kapitel 0 | Einführung | GTG 2.1 |
---|---|---|---|
Video 0.1 | Abstrakte Datentypen, Datenstrukturen und Algorithmen | ||
Kapitel 1 | Analyse von Algorithmen | GTG 1.8.2, 4 | |
Video 1.1 | Empirische Laufzeitanalyse | ||
Video 1.2 | Zählen primitiver Operationen | ||
Video 1.3 | Groß-O Notation | ||
Video 1.4 | Eigenschaften von Groß-O | ||
2021-03-10 | mehr zur Analyse von Algorithmen | ||
Kapitel 2 | Rekursion | ||
2021-03-17 | mehr zur Rekursion | ||
Kapitel 3 | Stapel und Schlangen | ||
2021-03-24 | Kapitel 4 | Listen-Abstraktionen | |
2021-04-14 | Kapitel 5 | Bäume | |
2021-04-21 | Kapitel 6 | Vorrangwarteschlangen | |
2021-04-28 | Kapitel 7 | Zuordnungstabellen | |
2021-05-05 | Kapitel 8 | Zeichenkettensuche | |
Kapitel 9 | Suchbäume | ||
2021-05-12 | mehr zu Suchbäumen | ||
2021-05-19 | Kapitel 10 | Gierige Algorithmen | |
Kapitel 11 | Teile & Herrsche; Sortieren | ||
2021-05-26 | Kapitel 12 | Dynamische Programmierung | |
2021-06-02 | Kapitel 13 | Graphen | |
2021-06-09 | Kapitel 14 | Anwendungsbeispiel: Lernplanung | |
2021-06-16 | Wiederholung; Fragen | ||
2021-06-23 | Klausur (1. Termin) |