Unternehmens- und IT-Sicherheit

Bewerben Studienberatung
Media Department

Modulhandbuch

←  Zurück 

Algorithmen und Datenstrukturen

Empfohlene Vorkenntnisse

Programmierkenntnisse, möglichst Modul Programmierung
Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen
  • wichtige Algorithmen der Informatik kennen, verstehen und bewerten können
  • selbst Algorithmen auf Basis des Bekannten entwerfen und in Java implementieren können

Inhalt

  • Lineare Listen, Keller, Schlangen, Bäume, Graphen
  • Sortier-, Such- und Hashverfahren
  • Arten von Algorithmen (Branch-and-Bound, Greedy, Backtracking, lineare Programmierung, Time-Memory-Tradeoffs ...)
Dauer 1
SWS 6.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 90
Selbststudium / Gruppenarbeit: 150
Workload 240
ECTS 8.0
Leistungspunkte Noten

Klausurarbeit,  90 Min. und Laborarbeit (Algorithmen & Datenstrukturen, Labor Algorithmen & Datenstrukturen)
Modulverantwortlicher

Prof. Dr. Erik Zenner
Empf. Semester 3
Haeufigkeit jedes Jahr (WS)
Verwendbarkeit

UNITS, MI
Veranstaltungen

Labor Algorithmen & Datenstrukturen

Art Labor/Studio
Nr. M+I146
SWS 2.0
Lerninhalt
  • Vertiefen von Programmierkenntnissen
  • Anwendung von algorithmischen Techniken auf konkrete Problemstellungen
Literatur

Vorlesungsrelevante Literatur wird in der Veranstaltung/über Moodle bekannt gegeben. 

Algorithmen & Datenstrukturen

Art Vorlesung
Nr. M+I145
SWS 4.0
Lerninhalt
  • Grundbegriffe, Komplexitätsrechnung
  • Rekursion
  • Elementare Datenstrukturen
  • Hashtabellen
  • Sortierverfahren
  • Bäume und Graphen
  • Greedy-Algorithmen
  • Backtracking
  • Time-Memory-Tradeoffs
  • Heuristiken
Literatur

Vorlesungsrelevante Literatur wird in der Veranstaltung/über Moodle bekannt gegeben. 
←  Zurück