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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Grundlagen: algorithmen und Datenstrukturen

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

TU München

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Grundlagen: algorithmen und Datenstrukturen - Cheatsheet
Greedy-Algorithmen Definition: Algorithmus, der in jedem Schritt die lokal beste Wahl trifft, um ein global optimales Ergebnis zu erreichen. Details: Optimalitätsprinzip: oft nicht immer global optimal Anwendungen: z.B. Prim's Algorithmus, Dijkstra, Kruskal Komplexität: typischerweise effizient, abhängig von der Implementierung Ziel: Maximierung oder Minimierung bestimmter Kriterien Eigenschaften:...

Grundlagen: algorithmen und Datenstrukturen - Cheatsheet

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Grundlagen: algorithmen und Datenstrukturen - Exam
Aufgabe 1) Innerhalb dieser Aufgabe betrachten wir Greedy-Algorithmen, die in jedem Schritt die lokal beste Wahl treffen, um ein global optimales Ergebnis zu erreichen. Obwohl solche Algorithmen effizient sind, ist die globale Optimalität oft nicht gesichert. Anwendungen umfassen Prim's Algorithmus, Dijkstra und Kruskal, welche zur Lösung von verschiedenen Problemen verwendet werden können. a) (a)...

Grundlagen: algorithmen und Datenstrukturen - Exam

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Was ist ein Greedy-Algorithmus?

Nennen Sie einige Anwendungen von Greedy-Algorithmen.

Was sind typische Eigenschaften von Greedy-Algorithmen?

Was ist Dynamische Programmierung?

Was sind die zwei Hauptansätze der Dynamischen Programmierung?

Nenne ein Beispielproblem, das durch Dynamische Programmierung gelöst werden kann.

Was ist ein Baum in der Informatik?

Welche Aussage trifft auf einen AVL-Baum zu?

Was ist ein minimaler Spannbaum?

Was ist eine Hash-Tabelle?

Was ist eine Hash-Funktion?

Wie lautet die durchschnittliche Laufzeitkomplexität für Operationen in einer Hash-Tabelle?

Was ist der Unterschied zwischen Tiefensuche (DFS) und Breitensuche (BFS) in Graphen?

Welche Datenstruktur wird in der Breitensuche (BFS) verwendet?

Welche Anwendung benötigt hauptsächlich die Tiefensuche (DFS)?

Was ist ein AVL-Baum?

Wie bleibt die Höhe eines AVL-Baums logarithmisch?

Warum sind Rotationen notwendig in AVL-Bäumen?

Was ist die Definition der amortisierten Analyse?

Welche Methoden werden in der amortisierten Analyse verwendet?

Wie funktioniert die Bankkonto-Methode in der amortisierten Analyse?

Was bedeutet es, wenn ein Problem NP-vollständig ist?

Welche bekannten NP-vollständigen Probleme gibt es?

Was bedeutet es, ein Problem in polynomieller Zeit zu reduzieren?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Grundlagen: algorithmen und Datenstrukturen an der TU München zu meistern:

01
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Algorithmen

In diesem Abschnitt lernst Du grundlegende Konzepte der Algorithmik sowie verschiedene Klassifikationen und Anwendungen von Algorithmen.

  • Definition von Algorithmen
  • Deterministische und nicht-deterministische Algorithmen
  • Greedy-Algorithmen
  • Backtracking-Algorithmen
  • Dynamische Programmierung
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Datenstrukturen

Hier werden unterschiedliche Datenstrukturen untersucht, die zur effizienten Speicherung und Abruf von Daten dienen.

  • Arrays und Listen
  • Stacks und Queues
  • Bäume und Graphen
  • Hash-Tabellen
  • Heaps und Priority Queues
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03
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Sortieralgorithmen

Dieser Abschnitt konzentriert sich auf verschiedene Techniken zur Sortierung von Datensätzen.

  • Bubble Sort
  • Merge Sort
  • Quick Sort
  • Insertion Sort
  • Heap Sort
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04
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Suchalgorithmen

In diesem Teil lernst Du unterschiedliche Methoden für die Suche nach Elementen in Datensätzen.

  • Lineare Suche
  • Binäre Suche
  • Interpolationssuche
  • Tiefensuche und Breitensuche in Graphen
  • Suchbäume (z.B. AVL-Bäume, B-Bäume)
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Zeit- und Raumkomplexität

In diesem Abschnitt analysierst Du die Effizienz von Algorithmen in Bezug auf ihre Zeit- und Speicheranforderungen.

  • Big-O-Notation
  • Best-, Worst- und Average-Case-Analysen
  • Amortisierte Analyse
  • Time-Space Trade-off
  • Reduktion und NP-Vollständigkeit
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der TU München

Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen an der TU München - Überblick

Im Kurs 'Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen' an der TU München werden die essenziellen Konzepte der Informatik vermittelt. Diese Vorlesung richtet sich an Studierende der Informatik und bietet einen umfassenden Einblick in die theoretischen und praktischen Aspekte von Algorithmen und Datenstrukturen. Der Kurs legt eine solide Basis für das Verständnis und die Anwendung in weiterführenden Informatikmodulen. Besonderer Wert wird auf die Analyse und Bewertung von Algorithmen hinsichtlich ihrer Zeit- und Raumkomplexität gelegt.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Studienleistungen: Am Ende des Semesters erfolgt eine schriftliche Prüfung, um das erworbene Wissen zu testen und zu bewerten.

Angebotstermine: Der Kurs wird in der Regel im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Algorithmen, Datenstrukturen, Sortieralgorithmen, Suchalgorithmen, Zeitkomplexität, Raumkomplexität

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

Nutzung von StudySmarter:

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