051024 VU Algorithms and Data Structures 1 (2021S)
Continuous assessment of course work
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Registration/Deregistration
Note: The time of your registration within the registration period has no effect on the allocation of places (no first come, first served).
- Registration is open from Mo 15.02.2021 09:00 to Mo 22.02.2021 09:00
- Deregistration possible until Su 14.03.2021 23:59
Details
max. 225 participants
Language: German
Lecturers
Classes (iCal) - next class is marked with N
Die Vorbesprechung findet am 02.03. um 09:00 online als Collaborate Sitzung statt. Der Link zu dieser Sitzung wird auf der Lehrplattform CEWebS bekanntgegeben.
- Tuesday 02.03. 09:00 - 11:15 Digital
- Tuesday 09.03. 09:00 - 11:15 Digital
- Tuesday 16.03. 09:00 - 11:15 Digital
- Tuesday 23.03. 09:00 - 11:15 Digital
- Tuesday 13.04. 09:00 - 11:15 Digital
- Tuesday 20.04. 09:00 - 11:15 Digital
- Tuesday 27.04. 09:00 - 11:15 Digital
- Tuesday 04.05. 09:00 - 11:15 Digital
- Tuesday 11.05. 09:00 - 11:15 Digital
- Tuesday 18.05. 09:00 - 11:15 Digital
- Tuesday 01.06. 09:00 - 11:15 Digital
- Tuesday 08.06. 09:00 - 11:15 Digital
- Tuesday 15.06. 09:00 - 11:15 Digital
- Tuesday 22.06. 09:00 - 11:15 Digital
-
Thursday
24.06.
11:30 - 14:45
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG -
Thursday
24.06.
16:45 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG - Tuesday 29.06. 09:00 - 11:15 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
-
Tuesday
06.07.
16:45 - 20:00
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG - Friday 09.07. 09:45 - 12:00 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
-
Monday
20.09.
11:30 - 14:45
PC-Unterrichtsraum 2, Währinger Straße 29 1.OG
PC-Unterrichtsraum 3, Währinger Straße 29 1.OG
PC-Unterrichtsraum 4, Währinger Straße 29 1.OG
PC-Unterrichtsraum 5, Währinger Straße 29 2.OG
PC-Unterrichtsraum 6, Währinger Straße 29 2.OG - Friday 24.09. 09:45 - 11:45 Hörsaal 1, Währinger Straße 29 1.UG
Information
Aims, contents and method of the course
Assessment and permitted materials
Der Vorlesungsteil schließt mit einer schriftlichen Prüfung ab, die als Präsenztermin stattfindet und für die bis zu 100 Punkte vergeben werden. Zur Prüfung sind keine Hilfsmittel zugelassen.Für den Praktikumsteil sind mehrere Teilleistungen zu erbringen. Im Laufe des Semesters ist ein schriftlicher Test zu absolvieren, sowie ein Projekt mit einer aus einer Liste möglicher Themen gewählten Aufgabenstellung zu realisieren. Für einzelne Teilleistungen werden Punkte vergeben. Die maximal erreichbaren Punkte sind - abhängig vom Aufwand/Schwierigkeitsgrad - je nach Thema unterschiedlich (bis zu 100). Das Projekt wird mit einer Klausurarbeit im Rechnerlabor abgeschlossen, in deren Rahmen die eigene Implementierung zu erweitern ist. Diese Klausur wird als Präsenztermin im Rechnerlabor durchgeführt. Es sind keine Hilfsmittel erlaubt.Der schriftliche Test im Praktikumsteil findet online statt. Es werden die grundlegenden Operationen (Einfügen/Löschen/Suchen) auf der für das Projekt ausgewählten Datenstruktur geprüft. Als Hilfsmittel sind nur die auf der Webseite der LV zur Verfügung gestellten Unterrichtsmaterialien zulässig.Insgesamt können 200 Punkte erreicht werden:
100 Punkte für den Praktikumsteil (80 für das Projekt, 20 für den schriftlichen Test) sowie 100 Punkte für die theoretische Prüfung zum Vorlesungsteil.
100 Punkte für den Praktikumsteil (80 für das Projekt, 20 für den schriftlichen Test) sowie 100 Punkte für die theoretische Prüfung zum Vorlesungsteil.
Minimum requirements and assessment criteria
Für den erfolgreichen Abschluss sind zumindest jeweils 45 Punkte bei der Vorlesungsprüfung und beim Praktikumsteil erforderlich. Die Note ergibt sich aus der erreichten Punkteanzahl wie folgt:>=175 Punkte Sehr gut
<175 Punkte und >=150 Punkte Gut
<150 Punkte und >=125 Punkte Befriedigend
<125 Punkte und >=100 Punkte Genügend
<100 Punkte Nicht genügend
<175 Punkte und >=150 Punkte Gut
<150 Punkte und >=125 Punkte Befriedigend
<125 Punkte und >=100 Punkte Genügend
<100 Punkte Nicht genügend
Examination topics
Die Prüfung zum Vorlesungsteil umfasst den gesamten in der Vorlesung vorgetragenen Stoffinhalt (Folien, Vortrag, Referenzliteratur).Prüfungsstoff im Praktikumsteil ist das gewählte Thema und der für dessen Implementierung erforderliche Sprachumfang von C++17.
Reading list
R. Sedgewick, Algorithmen in C++ (Teil 1-4), Addison Wesley, 3. überarbeitete Auflage, 2002.
Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, and Ronald L. Rivest, Introduction to Algorithms, published by MIT Press and McGraw-Hill. (First published in 1990.)
Steven Skiena, The Algorithm Design Manual, 2nd Edition, Springer
Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming (Vol 1-3), Addison Wesley.Bjarne Stroustrup, Einführung in die Programmierung mit C++, Pearson Studium.
Bjarne Stroustrup, Programming Principles and Practice Using C++, Addison Wesley.
Bjarne Stroustrup, The C++ Programming Language, Addison Wesley.
Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, and Ronald L. Rivest, Introduction to Algorithms, published by MIT Press and McGraw-Hill. (First published in 1990.)
Steven Skiena, The Algorithm Design Manual, 2nd Edition, Springer
Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming (Vol 1-3), Addison Wesley.Bjarne Stroustrup, Einführung in die Programmierung mit C++, Pearson Studium.
Bjarne Stroustrup, Programming Principles and Practice Using C++, Addison Wesley.
Bjarne Stroustrup, The C++ Programming Language, Addison Wesley.
Association in the course directory
Module: ADS UF-INF-09
Last modified: Fr 12.05.2023 00:13
0. Einführung (Programmstrukturen )
1. Algorithmen (Paradigmen, Analyse)
2. Datenstrukturen (Allgemeiner Überblick)
3. Listen (Lineare Speicherstrukturen, Stack, Queue)
4. Bäume (Suchstrukturen)
5. Vektoren (Sortieren, Hashing)
6. Graphen (Optimierungsalgorithmen)Im Laufe des Semesters muss eine auszuwählende Datenstruktur implementiert werden.