Übung 6
In dieser Übung schauen wir uns noch einmal das Sortierverfahren Quicksort an und sprechen über die Berechnung von Medianen. Außerdem schauen wir uns mit den kd-Bäumen eine spezielle Datenstruktur für mehrdimensionale Daten an.
Vorlesung 24
In dieser Vorlesung beschäftigen wir uns mit Sonderfällen für Sortieralgorithmen, durch die Sortieren in linearer Zeit ermöglicht wird.
Vorlesung 22
In dieser Vorlesung kehren wir zurück zu Sortieralgorithmen und stellen den Quicksort-Algorithmus vor.
Übung 5
In dieser Übung schauen wir uns noch einmal das Sortierverfahren Mergesort an, leiten die Laufzeit her und betrachten auch noch mal das Mastertheorem. Zum Abschluss gibt es dann noch einen neuen Sortier-Algorithmus: Heapsort.
Vorlesung 20
In dieser Vorlesung besprechen wir weitere Details zu erzeugenden Funktionen und führen das Master-Theorem ein.
Vorlesung 19
In dieser Vorlesung leiten wir konkrete Laufzeitschranken für das Problem des Sortierens einer Liste von Zahlen her. Zudem machen wir uns Gedanken über das Lösen von Rekursionsgleichungen.
Vorlesung 18
In dieser Vorlesung geben wir eine Einführung in das Oberthema Sortieren. Wir stellen außerdem einen Sortieralgorithmus mit dem Namen Mergesort vor und stellen grundlegende Überlegungen zur Laufzeit von Sortieralgorithmen an.
Vorlesung 17
In dieser Vorlesung geben wir einen Überblick über einige weitere dynamische Datenstrukturen wie Rot-Scharz-Bäumme, B-Bäume und Heaps.
Übung 4
In dieser Übung betrachten wir noch einmal verschiedene Aspekte von Datenstrukturen und stellen Überlegungen an, wie die Auswahl von Datenstrukturen die Laufzeit von Algorithmen beeinflussen kann.
Vorlesung 16
In dieser Vorlesung beschäftigen wir uns mit dem Erhalt der AVL-Eigenschaft eines binären Suchbaumes bei Einfüge- und Löschoperationen. Außerdem werfen wir einen Blick auf die Fibonacci-Zahlen.
Vorlesung 14
In dieser Vorlesung beschäftigen wir uns mit speziellen binären Suchbäumen, den AVL-Bäumen und ihren Eigenschaften.
Vorlesung 12
In dieser Vorlesung beginnen wir dynamische Datenstrukturen einzuführen. Es werden Stapel, Warteschlangen und verkettete Listen vorgestellt.
Vorlesung 11
In dieser Vorlesung schließen wir das Kapitel 3 ab und schauen noch einmal auf verschiedene Eigenschaften von Breiten- und Tiefensuche.
Übung 2
In dieser Übung haben wir uns Beispiele für Tiefen- und Breitensuche angesehen und uns mit dem Wachtum von Funktionen beschäftigt.
Vorlesung 9
In dieser Vorlesung gibt es eine Einführung in das Wachstum von Funktionen und die O-Notation.
Vorlesung 8
In dieser Vorlesung werden weitere Datenstrukturen für Graphen wie die Adjazenz- und die Inzidenzmatrix vorgestellt.
Vorlesung 7
In dieser Vorlesung stellen wir grundlegende Datenstrukturen wie Warteschlangen und Stapel vor. Zusätzlich werden Breiten- und Tiefensuche behandelt sowie Datenstrukturen für die Codierung von Graphen.
Vorlesung 6
In dieser Vorlesung wird der Graphenscanalgorithmus vorgestellt um Zusammenhangskomponenten in Graphen zu finden.
Vorlesung 5
In dieser Vorlesung werden einige weitere Konzepte in Graphen vorgestellt. Dabei geht es vornehmlich um Verbindugen und Zusammenhang.
Vorlesung 4
In dieser Vorlesung werden notwendige Bedingungen für Eulertouren erleutert. Zusätzlich wird das Kapitel 2 noch einmal zusammengefasst.
Vorlesung 3
In dieser Vorlesung beschäftigen wir uns mit der formalen Definition von Graphen und Wegen in Graphen.
Übung 0
In dieser Übung haben wir noch einmal organisatorische Dinge besprochen und uns mit dem Thema Pseudocode auseinandergesetzt.
Vorlesung 2
In dieser Vorlesung werden Graphen eingeführt und verschiedene verwandte Probleme besprochen.
Vorlesung 0
In dieser Vorlesung werden grundlegende organisatorische Dinge geklärt und ein Überblick über die Veranstaltung gegeben.
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Hier erscheinen alle Vorlesungen und Große Übungen, immer kurz bevor oder nachdem sie stattgefunden haben. Wir wünschen euch viel Spaß mit der Veranstaltung!