T428 – Algorithms and Data Structures

Module
Algorithms and Data Structures
Algorithmen und Datenstrukturen
Module number
T428
Version: 2
Faculty
FDIT: Fakultät Digitale Transformation
Level
Bachelor
Duration
1 Semester
Semester
Summer semester
Module supervisor

Prof. Dr.-Ing. Andreas Hartmann
andreas.hartmann@htwk-leipzig.de
Lecturer(s)
Course language(s)

German
in "Algorithmen und Datenstrukturen"
ECTS credits

5.00 credits

Workload

125 hours

Courses

4.00 SCH (2.00 SCH Vorlesung | 2.00 SCH Übung)
Self-study time

65.00 hours

Pre-examination(s)
None
Examination(s)

Prüfung Klausurarbeit
Module examination | Examination time: 60 minutes | Weighting: 50% | not to be compensated
in "Algorithmen und Datenstrukturen"

Prüfung Referat als Videokonferenz
Module examination | Examination time: 20 minutes | Weighting: 50% | not to be compensated
in "Algorithmen und Datenstrukturen"
Form of teaching

Vorlesungen und Übungen in den Präsenzphasen sowie virtuelle Lehrveranstaltungen mit tutorieller Begleitung in den betrieblichen Phasen
Media type

Medientechnik der Lehrräume sowie E-Learning via OPAL
Instruction content/structure
  •  Rekursion (einfache und wechselseitige Rekursion, Terminierung, Rekursionstiefe, primitiv rekursive Funktionen)
  • Sortieralgorithmen (Insert-, Selection-, Bubble-, Shell-, Quick-, Merge-, Heap-Sort, u.a.)
  • Suchalgorithmen (Feld- undd Mustersuche, Binäres Suchen, Brutal Search, "bad character" und "Good Suffix" - Verschiebestrategien, Rabin-Karp-Algorithmus, (balancierte) Suchbäume)
  • Hashing (Hashfunktionen, Kollisionen, Kollisionsbehandlungsstrategien), Grundlagen der Datenkompression (Lauflängenkomprimierung, LZW-Kompression)
  • Graphen und Netzwerke, Grundbegriffe, Basisalgorithmen sowie Dijkstra-Algorithmus, Prim und Kruskal-Algorithmus, Ford-Fulkerson-Algorithmus
  • Komplexität von Algorithmen (Landau-Symbol, Rechenzeit- und Speicherplatzkomplexität, Komplexitätsklassen, Bit- und automatisierte Komplexität, parallele Komplexität, Amdahlsches Gesetz)
  • Grundlagen der theoretischen Informatik (Computermodelle/Turingmaschine, Berechenbarkeit, Entscheidbarkeit)
Qualification objectives

Die Studierenden kennen komplexere Datenstrukturen und haben entsprechendes Fachwissen. Sie sind in der Lage, grundlegende Algorithmen (Rekursionen, Sorting, Searching, Hashing) zu entwerfen. Die Studierenden können Probleme gezielt erfassen, formalisieren und lösen. Sie beherrschen die Methoden der Informationsrecherche.
Die Studierenden beherrschen effektive teambezogene Kommunikationsformen. Sie können im Team ihren eigenen sachgerechten Beitrag leisten und sicher verschiedene Rollen einnehmen. Die Studierenden verstehen die gesellschaftlichen Dimensionen des Fachgebietes und können diese in Abhängigkeit ihrer eigenen Interpretation in die Arbeit einfließen lassen. Die Studierenden können in ihrem beruflichen Rahmen mit Geduld, Ausdauer und Effizienz eine gezielte Aufwandsplanung und ein Zeitmanagement betreiben. Sie kennen die Komplexität von entsprechenden Problemen.
Special admission requirements

Keine
Recommended prerequisites

Grundlagen der Informatik
Literature
  • D.E.Knuth: The Art of Computer Programming. Vol.1-4. Addison Wesley 1998
  • Helmut Herold, Bruno Lurz und Jürgen Wohlrab: Grundlagen der Informatik. München. Pearson Studium 2007
  • Christian Horn, Immo Kerner und Peter Forbig: Lehr- und Übungsbuch Informatik. Fachbuchverlag Leipzig, (2.Auflage) 2001
  • Peter Rechenberg und Gustav Pomberger: Informatik Handbuch. Hanser Verlag, (3.Auflage)
Current teaching resources

keine
Notes
No information
Applicability

Bachelorstudiengänge der Fakultät Digitale Transformation
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