Lehrveranstaltung:IAM 2006:Computersysteme und Algorithmen II: Unterschied zwischen den Versionen

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* Parallelisierung von Algorithmen
* Entwicklung iterativer und rekursiver Algorithmen
* Beispiele (u.a. Sortierverfahren, Aufzählungen, Suche)
* Datenstrukturen (Liste, Stack, Queue, Hashtabelle)
* Entwurf abstrakter Datentypen
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Aktuelle Version vom 11. Februar 2023, 11:19 Uhr


Diese Lehrveranstaltung wird nicht mehr angeboten.
 

Studiengang Interaktive Medien (IAM 2006)
Studienabschnitt Grundlagen- und Orientierungsphase
Modul Computersysteme und Algorithmen
Name Computersysteme und Algorithmen II
AlternativnameCSA 2
Name (englisch)
Kürzel i2.CSA
Voraussetzungen Das Praktikum (Prüfungsnummer 1916520) muss erfolgreich ansolviert werden, um an der Klausur (Prüfungsnummer 1916060) teilnehmen zu können.
Wird gehalten: veraltet
Semester IAM 2
Lehrformen Vorlesung, Praktikum
Credits 5
SWS 4 (Lehre: 2, Praktikum: 2, Teaching Points: 4)
Workload Präsenzstudium: 60 h (durchschnittlich 4 h pro Woche)
Eigenstudium: 90 h (durchschnittlich 6 h pro Woche)
Notengebung Kommanote (1,0; 1,3; 1,7; 2,0, 2,3; 2,7; 3,0; 3,3; 3,7; 4,0; 5,0)
Gewichtung (Modulnote): 50 %
Verantwortliche(r)
Lehrende(r)
Homepage

Anmerkungen

Melden Sie sich nicht nur zur Klausur (1916060), sondern – sofern Sie die Praktikumsprüfung nicht schon in einem früheren Semester bestanden haben – auch zur Prüfung des zugehörigen Praktikums (1916520) an.

Lernziele

Die Studierenden sind mit grundlegenden Begriffen wie Algorithmus, Berechenbarkeit, Terminierung, Korrektheit, Zeit- und Platzkomplexität vertraut. Sie kennen grundlegende Datenstrukturen und Algortithmenschemata und sind in der Lage für kleinere praxisrelevante Problemstellungen selbstständig algorithmische Lösungen zu entwerfen und diese hinsichtlich Zeit- und Platzkomplexität zu analysieren und zu bewerten.

Inhalte

Das Modul vermittelt Grundlagen der Algorithmenentwicklung:

  • Charakterisierung von Algorithmen, grafische Notation u. Pseudocode
  • Berechenbarkeit vs. Nichtberechenbarkeit, Terminierung, Determiniertheit
  • Korrektheit, Testen vs. Verfikation
  • Ressourcenverbrauch, O-Notation
  • Durchführung einfacher Komplexitätsanalysen
  • Parallelisierung von Algorithmen
  • Entwicklung iterativer und rekursiver Algorithmen
  • Beispiele (u.a. Sortierverfahren, Aufzählungen, Suche)
  • Datenstrukturen (Liste, Stack, Queue, Hashtabelle)
  • Entwurf abstrakter Datentypen
  • Baum- und Graphalgorithmen, Aufbau, Traversierung, Suche, Lastausgleich
  • Algorithmenschemata: Teile und Beherrsche, Tiefen- vs. Breitensuche, Greedy-Verfahren, Backtracking

Prüfungen

Nummer Prüfer Zweitprüfer Prüfung Prüfungsart Prüfungsdetails Hilfsmittel
1916060 nicht mehr angeboten Klausur Dauer: 60 min
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