Grundlagen Daten und Algorithmen

• Daten und Algorithmen • Einführung und Überblick • Elementare Algorithmen und deren Umsetzung in Java • Iteration und Rekursion • genetische und heuristische Verfahren • Sortier- und Suchalgorithmen • Hashverfahren • Graphen und Bäume • Balancierte Wurzelbäume • Algorithmen auf Graphen • Datenkommunikation • String Matching • Beschreibung und Berechnung der Laufzeit von wichtigen Algo-rithmen (mithilfe der Landau-Notation) • P-NP-Problem • Anwendungsszenarien für Algorithmen, insbesondere in der Game-Entwicklung

Mode of delivery

Präsenzveranstaltung

Type

Pflichtfach

Recommended or required reading and other learning resources/tools

Bonacina (2018) Java Programmieren: für Einsteiger: Der leichte Weg zum Java-Experten Rimscha (2018) Algorithmen kompakt und verständlich: Lösungsstrategien am Computer Bhargava (2018) Algorithmen kapieren: Visuell lernen und verstehen mit Illustrationen, Alltagsbeispielen und Python-Code

Planned learning activities and teaching methods

Vortrag, Diskussion, Übung, Einzel- und Gruppenarbeit.

Assessment methods and criteria

Immanente Leistungsfeststellung (Mitarbeit und Arbeitsaufträge) und schriftliche Abschlussprüfung

Prerequisites and co-requisites

keine

Infos

Degree programme

Cycle

Bachelor

ECTS Credits

3.00

Language of instruction

German

Curriculum

Full-Time

Academic year

2023

Semester

2 SS

Incoming

No

Learning outcome

Nach erfolgreichem Abschluss der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, • Datenstrukturen und Algorithmen größerer Strukturkomplexität zu beschreiben, • wichtige Datenstrukturen und Algorithmen nach ihrer algorithmischen Komplexität zu beurteilen, • genetische und heuristische Verfahren zu beschreiben.

Course code

0865-19-01-VZ-DE-13