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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

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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NWERC Praktikum - Cheatsheet
NWERC Praktikum - Cheatsheet Laufzeitanalyse von Algorithmen Definition: Analyse der Zeitkomplexität von Algorithmen zur Abschätzung der Effizienz. Details: Asymptotische Notation: \(O(f(n))\), \(\Omega(f(n))\), \(\Theta(f(n))\) Best-Case, Average-Case, Worst-Case Laufzeit Wichtige Klassen: Polynomialzeit (P), NP, NP-vollständig Typische Funktionen: Konstante, logarithmische, lineare, quadratische...

NWERC Praktikum - Cheatsheet

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NWERC Praktikum - Exam
NWERC Praktikum - Exam Aufgabe 1) Laufzeitanalyse von Algorithmen Während des NWERC Praktikums hast Du verschiedene Aspekte der Laufzeitanalyse von Algorithmen kennengelernt. Dazu gehören die asymptotische Notation, die Klassifizierung der Laufzeit in Best-Case, Average-Case und Worst-Case Szenarien, sowie das Verständnis und die Anwendung unetrschiedlicher Laufzeitkomplexitätsklassen wie Polynomi...

NWERC Praktikum - Exam

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Was ist die Definition der Laufzeitanalyse von Algorithmen?

Welche asymptotische Notation beschreibt asymptotisches oberes Schrankenverhalten?

Welche Arten von Laufzeitbetrachtung gibt es?

Was ist ein Greedy-Algorithmus?

Nenne ein Beispiel für einen Greedy-Algorithmus.

Was ist eine Schwäche von Greedy-Algorithmen?

Was ist dynamische Programmierung?

Welche Ansätze werden in der dynamischen Programmierung unterschieden?

Nenne ein typisches Anwendungsbeispiel für dynamische Programmierung.

Was ist der Dijkstra-Algorithmus?

Was ist die Zeitkomplexität des Dijkstra-Algorithmus bei Verwendung eines Priority Queue?

Welches Element fügt der A*-Algorithmus zum Dijkstra-Algorithmus hinzu?

Was ist ein binärer Suchbaum?

Wie balancieren sich AVL-Bäume selbst?

Was ist das Ziel der Inorder-Traversierung bei binären Suchbäumen?

Was sind häufige Kommunikationsstrategien in der Teamentwicklung?

Wie trägt Pair Programming zur Teamentwicklung bei?

Welche Tools unterstützen eine effektive Programmierteamarbeit?

Was ist Git?

Welche Funktion hat die Staging Area in Git?

Wie können Entwickler in Git zusammenarbeiten?

Was ist der erste Schritt in der testgetriebenen Entwicklung (TDD)?

Welcher Vorteil ergibt sich aus der testgetriebenen Entwicklung (TDD)?

Welche Eigenschaften sollten Tests in TDD haben?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um NWERC Praktikum an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Algorithmusdesign

Das Studium fokussiert auf das Entwickeln und Verstehen von effizienten Algorithmen. Schwerpunkt liegt auf der Analyse und Korrektheit von Algorithmen.

  • Komplexitätsanalyse: Laufzeit und Platzbedarf von Algorithmen
  • Greedy-Algorithmen und Divide-and-Conquer-Strategien
  • Dynamische Programmierung
  • Graphalgorithmen wie z.B. Dijkstra und A*-Algorithmus
  • Algorithmische Optimierungstechniken
Karteikarten generieren
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Problemlösungsstrategien

Im Praktikum werden verschiedene Strategien zur Problemlösung vermittelt, die in Teams angewendet und bewertet werden. Es wird großen Wert auf die Zusammenarbeit und praktische Anwendung gelegt.

  • Identifikation von Problemstellungen
  • Entwicklung und Bewertung von Lösungsansätzen
  • Anwendung von Heuristiken
  • Implementierung der Lösungen in Programmcode
  • Überprüfung und Debugging von Lösungen
Karteikarten generieren
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Effiziente Datenstrukturen

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Einsatz und der Implementierung effizienter Datenstrukturen, die zur Lösung komplexer Probleme unerlässlich sind.

  • Grundlegende Datenstrukturen: Arrays, Listen, Stapel und Warteschlangen
  • Baumstrukturen: Binäre Suchbäume, AVL-Bäume, B-Bäume
  • Hashing und Hashtabellen
  • Graphen und ihre Implementierungen
  • Prioritätswarteschlangen und Heaps
Karteikarten generieren
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Programmierung im Team

Ein essenzieller Bestandteil des Praktikums ist die Teamarbeit, wobei Studierende lernen, effektiv miteinander zu kommunizieren und zusammen zu arbeiten.

  • Best Practices für die Teamarbeit
  • Code-Review und Pair-Programming
  • Versionierungssysteme wie Git
  • Projektmanagement und Aufgabenverteilung
  • Kommunikationswerkzeuge und -strategien
Karteikarten generieren
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Praktische Programmierfähigkeiten

Das Praktikum zielt darauf ab, die Programmierfähigkeiten der Studierenden in realen Anwendungsszenarien zu verbessern und zu festigen.

  • Umgang mit Entwicklungsumgebungen
  • Unit-Testing und Testgetriebene Entwicklung (TDD)
  • Fehleranalyse und Debuggen
  • Arbeiten mit Bibliotheken und APIs
  • Optimierung und Profiling von Code
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

NWERC Praktikum an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Im Rahmen des Informatikstudiums an der Universität Erlangen-Nürnberg wird das NWERC Praktikum als praxisorientierte Veranstaltung angeboten. Das Praktikum richtet sich an fortgeschrittene Studierende und bietet die Möglichkeit, theoretisches Wissen in die Praxis umzusetzen. Du arbeitest in Teams an komplexen Programmieraufgaben und wöchentlichen Übungsaufgaben, die speziell darauf ausgelegt sind, Deine Fähigkeiten in Algorithmusdesign, Problemlösungsstrategien und effizienten Datenstrukturen zu verbessern. Zudem schließt das Praktikum mit einer Abschlusspräsentation ab, in der Du Deine Ergebnisse vorstellst und reflektierst.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Das Praktikum besteht aus wöchentlichen Übungsaufgaben und praktischen Programmieraufgaben im Team

Studienleistungen: Bewertet werden die abgegebenen Lösungen der Programmieraufgaben sowie die Abschlusspräsentation.

Angebotstermine: Das Praktikum findet im Wintersemester statt.

Curriculum-Highlights: Algorithmusdesign, Problemlösungsstrategien, Effiziente Datenstrukturen

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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