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

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

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Effiziente kombinatorische Algorithmen - Cheatsheet
Effiziente kombinatorische Algorithmen - Cheatsheet Grundlegende Begriffe und Definitionen in der Graphentheorie Definition: Grundlagen der Graphentheorie: Definitionen von Graphen, Knoten, Kanten, Pfaden, Zyklen und Verbundenheit. Details: Graph: bestehend aus Knotenmenge ( V ) und Kantenmenge ( E ). Knoten ( v ): Element aus V . Kante ( e ): Paar von Knoten ( u,v ). Pfad: Folge von Knoten, die ...

Effiziente kombinatorische Algorithmen - Cheatsheet

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Effiziente kombinatorische Algorithmen - Exam
Effiziente kombinatorische Algorithmen - Exam Aufgabe 1) Graphentheorie : Gegeben sei ein ungerichteter Graph G = (V, E), wobei V die Menge der Knoten und E die Menge der Kanten ist. Der Graph G hat |V| = 6 Knoten und |E| = 7 Kanten. Die Knoten sind durchnummeriert von 1 bis 6, und die Kanten sind wie folgt definiert: (1, 2), (1, 3), (2, 4), (3, 4), (3, 5), (4, 5), (5, 6). a) Zeichne den Graphen G...

Effiziente kombinatorische Algorithmen - Exam

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Was ist ein Graph in der Graphentheorie?

Wie definiert man einen Pfad in der Graphentheorie?

Was bedeutet es, wenn ein Graph verbunden ist?

Beschreibe den Algorithmus von Kruskal zur Berechnung eines minimalen Spannbaumes (MST).

Wie funktioniert der Prim-Algorithmus zur Berechnung eines minimalen Spannbaumes (MST)?

Welche Datenstruktur wird für die Effizienzsteigerung im Kruskal-Algorithmus bevorzugt verwendet?

Was ist das Hauptziel bei der Graphfärbung?

Wie funktioniert der Greedy-Algorithmus bei der Graphfärbung?

Welcher Algorithmus verwendet eine dynamische Reihenfolge basierend auf dem Grad der Sättigung?

Was ist der Ford-Fulkerson-Algorithmus?

Welcher Algorithmus implementiert den Ford-Fulkerson-Algorithmus mit BFS?

Was ist die Komplexität des Edmonds-Karp-Algorithmus?

Was sind selbstbalancierende Binärbäume?

Was ist die maximale Höhenunterschied der Teilbäume in einem AVL-Baum?

Wie hoch ist ein Rot-Schwarz-Baum maximal?

Was ist ein Max-Heap?

Wie hoch ist die Komplexität der Insertion in einem Heap?

In welcher Datenstruktur wird ein Heap implementiert?

Was ist Lineare Programmierung (LP)?

Wie lautet die Zielfunktion der LP?

Was ist eine Grundlösung im Simplex-Algorithmus?

Was ist Dynamische Programmierung?

Welche typischen Anwendungen verwendet man bei Dynamischer Programmierung?

Welches Grundgerüst verwendet Dynamische Programmierung bei der Berechnung der Fibonacci-Zahlen?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Effiziente kombinatorische Algorithmen an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Algorithmische Graphentheorie

Die algorithmische Graphentheorie behandelt die Grundlagen und fortgeschrittene Konzepte zur Analyse und Lösung von graphbasierten Problemen.

  • Grundlegende Begriffe und Definitionen in der Graphentheorie
  • Algorithmen zur Tiefensuche und Breitensuche
  • Minimum-Spanning-Tree-Algorithmen wie Kruskal und Prim
  • Algorithmische Techniken zur Graphfärbung
  • Pfad- und Zyklenerkennung in Graphen
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02
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Netzwerkfluss

Der Schwerpunkt in diesem Abschnitt liegt auf den Algorithmen und Anwendungen des Netzwerkflusses.

  • Grundkonzepte des maximalen Flusses
  • Ford-Fulkerson-Algorithmus
  • Edmonds-Karp-Algorithmus
  • Anwendung von Netzwerkflussproblemen in der Praxis
  • Min-Cut- und Max-Flow-Theoreme
Karteikarten generieren
03
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Effiziente Datenstrukturen

Dieser Abschnitt widmet sich den effizienten Datenstrukturen, die zur Optimierung von Algorithmen erforderlich sind.

  • Heaps und Priority Queues
  • Balanced Binary Trees wie AVL- und Rot-Schwarz-Bäume
  • Hashing-Techniken und Hash-Tabellen
  • Datenstrukturen für dynamische Mengen wie Union-Find
  • Anwendungen in der Speicherverwaltung und Suchalgorithmen
Karteikarten generieren
04
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Kombinatorische Optimierung

Die kombinatorische Optimierung befasst sich mit der Optimierung von Problemen über diskrete Strukturen.

  • Lineare Programmierung und Simplex-Algorithmus
  • Ganzzahlige Programmierung und Branch-and-Bound-Verfahren
  • Greedy-Algorithmen und ihre Anwendungen
  • Dynamische Programmierung für optimierende Lösungen
  • Travelling Salesman Problem und andere NP-schwere Probleme
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Effiziente kombinatorische Algorithmen an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

In der Vorlesung 'Effiziente kombinatorische Algorithmen' an der Universität Erlangen-Nürnberg tauchst Du tief in die Welt der Informatik ein und lernst, wie komplexe kombinatorische Probleme effizient gelöst werden können. Dieser Kurs vermittelt Dir fortgeschrittene Kenntnisse und Techniken, die in vielen Bereichen der Informatik von entscheidender Bedeutung sind. Die Inhalte umfassen wichtige Themen wie algorithmische Graphentheorie, Netzwerkfluss, effiziente Datenstrukturen und kombinatorische Optimierung.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung besteht aus 2 Stunden Vorlesung pro Woche und 1 Stunde Übung.

Studienleistungen: Am Ende findet eine schriftliche Prüfung statt.

Angebotstermine: Diese Vorlesung wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Algorithmische Graphentheorie, Netzwerkfluss, Effiziente Datenstrukturen, Kombinatorische Optimierung

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.

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