Themen der Vorlesung:
1. Algorithmisches Denken

• Einordnung der LV "Algorithmen und Datenstrukturen"

• Was ist Informatik?

• Algorithmisches Denken

2. Grundlagen der Programmierung (Teil 1): Variablen, Datentypen, Operatoren, Ausdrücke

• Grundbegriffe

• Variablen

• Datentypen

• Operatoren und Ausdrücke

• Typumwandlung und Typsicherheit

3. Grundlagen der Programmierung (Teil 2): Ablaufstrukturen, Methoden

• Ablaufstrukturen

• Methoden

4. Rekursion

• Grundbegriffe

• Lineare Rekursion und Endrekursion

• Kaskadenartige Rekursion

• Verschränkte und verschachtelte Rekursion

5. Rekursion im Einsatz

• Teil 1: Beispiele zur Algorithmenherleitung

• > Gebiete in der Ebene

• > Färben von Gebieten

• > Gray-Codes

• > Polynomauswertung, Horner-Schema

• > Maximale Summe zusammenhängender Teilfolge

• > Prominentenproblem

• > Skyline-Problem, Teile-und-Herrsche

• Teil 2: Von Aufrufbäumen und Suchräumen

• > Problembewusstsein

• > Durchreichen von Zwischenergebnissen

• > Dynamisches Programmieren und Memoization

• > Rücksetzverfahren (engl. „backtracking")

• > Gierige Algorithmen

6. Asymptotische Aufwandsanalyse

• Idee

• O-Kalkül

7. Objektorientierte Modellierung und Programmierung (Teil 1): Klassen und Objekte

• Objektorientiertes Denken

• Klassen: Attribute, Methoden, Konstruktoren

• Objekte: Instanziierung, Objektvariablen

• Klassen: Klassenattribute, Klassenmethoden, Sichtbarkeitsmodifikatoren

• Klassendarstellung im UML-Diagramm

8. Objektorientierte Modellierung und Programmierung (Teil 2): Klassenbeziehungen, Polymorphie, Module

• Vorgehensweisen

• Assoziationen, Aggregationen, Kompositionen

• Vererbung

• Polymorphie

• Schnittstellen

• Pakete, Klassenbibliotheken

9. Robustes Programmieren

• Fehlerquellen

• Fehlerbehandlung

• Testen von Programmen

• Zusicherungen

• Formale Verifikation mittels wp-Kalkül

10. Grundlegende Datentypen

• Spezifikation von Datentypen

• Generische/Parametrisierte Klassen

• Elementare Listen

• Keller/Stapel (Stacks)

• (Warte-) Schlangen (Queues)

11. Verkettete Listen, dynamische Arrays, Mengen, Streutabellen

• Java Collection Framework

• Einfach verkettete Listen

• Dynamische Arrays

• Mengen

• Streutabellen (Hash-Tabellen)

12. Bäume

• Allgemeine (und Binäre) Bäume

• (Binäre) Suchbäume

• AVL-Bäume

• Halden

13. Sortieralgorithmen

• Grundbegriffe

• Einfache Sortierverfahren

• Verfeinertes Auswählen

• Teile-und-Herrsche/Divide-and-Conquer-Methoden

• Sortieren durch Fachverteilen

14. Graphen und Graphalgorithmen

• Grundbegriffe

• (Speicher-) Darstellungen von Graphen

• Graphdurchlauf

• Kürzeste Wege in Graphen

• Minimaler Spannbaum

15. Geometrische Algorithmen

• Vorbemerkungen

• Punkt-in-Polygon-Problem

• Konstruktion von Polygonen

• Konvexe Hülle

• Ballung und nächstes Paar
  

Title:

Algorithms and Data Structures

Credits: 5

RE ([online]):Informatik-Repetitorium

Dozentinnen/Dozenten: Dr.-Ing. Norbert Oster, Akad. ORat, Patrick Kreutzer, M. Sc., Dipl.-Inf. Daniela Novac
Zeit: ; Bemerkung zu Zeit und Ort: Das Repetitorium ist ein unbetreutes virtuelles Angebot zum Selbststudium.
www: https://www.studon.fau.de/crs2226036.html

UE ([online]):Intensivübungen zu Algorithmen und Datenstrukturen

Dozentinnen/Dozenten: Dr.-Ing. Norbert Oster, Akad. ORat, Dipl.-Inf. Daniela Novac
www: https://www.studon.fau.de/crs3856995.html

UE ([hybrid]):Rechnerübungen zu Algorithmen und Datenstrukturen

Dozent/in: Dr.-Ing. Norbert Oster, Akad. ORat
www: https://www.studon.fau.de/crs3856995.html

UE ([hybrid]):Tafelübungen zu Algorithmen und Datenstrukturen

Dozent/in: Dr.-Ing. Norbert Oster, Akad. ORat
www: https://www.studon.fau.de/crs3856995.html