Vorlesung: Montag 8:15-10:00 Donnerstag 8:15-10:00 Hörsaal: M 1 M 1

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1 Begrüßung Informatik II Vorlesung: Montag 8:15-10:00 Donnerstag 8:15-10:00 Hörsaal: M 1 M 1 Übung: Dozent: Prof. Dr. Klaus Hinrichs Institut für Informatik Einsteinstr Stock, Raum 606 diverse Gruppen Anmeldung ab , 00:00 Uhr über das Anmeldungssystem (Link auf der WWW-Übungsseite!) Beginn der Übungen: Koordination der Übungen: Dipl.-Math. Kai Rothaus Institut für Informatik Einsteinstr Stock, Raum 602b 1 Informatikbezogene Studiengänge Diplomstudiengang Informatik Diplomstudiengang Geoinformatik Bachelorstudiengang Language, Text and Information Bachelorstudiengang Wirtschaftsinformatik Informatik Lehramt: 2-Fach Bachelor Nebenfach Informatik im Diplomstudiengang Mathematik Nebenfach / Wahlpflichtfach / Wahlfach Informatik zu diversen Studiengängen, z.b. Biologie, Physik 2

2 Webseite zu Vorlesung und Übung Aktuelle Informationen online unter zu Vorlesung, Übung, Anmeldung Literatur Folien und Übungszettel im PDF-Format JAVA: Dokumentation, Installation etc. siehe Bedingungen zur Erlangung des Übungsscheins Abgabetermin und Abgabeort für Übungen Bereitstellung des 1. Übungsblattes: 03. April 2006 Klausurtermin: Sonnabend, 15. Juli 2006, 8-10 Uhr 3 Ziele der Vorlesung Fortsetzung der Vorlesung Informatik I Einführung in Grundbegriffe, Denkweisen und Techniken der Informatik Techniken der Entwicklung und Analyse von Algorithmen und Datenstrukturen: Sortieren, Speichern (Suchbäume, ausgewogene Bäume, Hashing), Graphenalgorithmen, geometrische Algorithmen etc. Design, Realisierung und Test von Programmen und Benutzung von Programm-Bibliotheken Programmiersprache: Java Erkenntnis, daß Informatik nicht mit Hacken am Computer gleichzusetzen ist Neugier auf Ihr weiteres Informatik-Studium 4

3 Anforderungen an die Beteiligten Dozent: Vermitteln des Stoffes in angemessenem Tempo Gratwanderung zwischen Breite und Tiefe Blick über den Vorlesungstellerrand Übungsorganisatoren / Tutoren: Vertiefen der Vorlesungsinhalte durch Übungen Einführung in die praktische Nutzung der Programmiersprache Java Lernhilfen und zusätzliche Herausforderungen 5 Anforderungen an die Beteiligten Studierende: Punkte Note Anzahl Prozent Teilnahme an der 59.5 Vorlesung und 5 an den 133 Übungen 34.82% Eigenständige Nachbearbeitung 65 4 des Vorlesungsstoffes % Richtlinie: mindestens 70.5 soviel 3.7 Zeit wie für Vorlesung, % d.h. 4 Stunden pro Woche 76 Einsichtnahme 3.3 / Rückgabe % % Auseinandersetzung der mit Klausur Primärzur und Informatik Sekundärliteratur I: 87 Dienstag, , 32 M68.38% Aktive Bearbeitung 92.5 der Übungsaufgaben Näheres 2.3 auf der Homepage % Eigeninitiative bei 98 der Erweiterung 2 der Programmierfähigkeiten der Vorlesung Informatik % I Überwinden der Praxisschwelle % Feedback an den 109 Dozenten bzw. 1.3 Übungsleiter % % % 382 6

4 Hinweise zu Materialien Folienskript wird zur Verfügung gestellt, einige Teile werden in der Vorlesung entwickelt Skript existiert nicht! Ergänzende Literaturhinweise in der Vorlesung Folien sind Stichpunkte! Es gilt das, was in der Vorlesung gesagt wurde! Hilfreich: Anmerkungen in den Folien und handschriftliche Ergänzungen (! aktive Teilnahme) 7 Literatur J. Nievergelt, K. Hinrichs: Algorithms and Data Structures - with Application to Graphics and Geometry, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, NJ, vdf Hochschulverlag, Zürich, 1999, ISBN T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest: Introduction to Algorithms, 2nd ed., MIT Press, Cambridge, MA, M. Goodrich, R. Tamassia: Data Structures and Algorithms in JAVA, 2nd ed., John Wiley & Sons, New York,

5 Literatur D. E. Knuth, The art of computer programming, Vol. 1 - Fundamental algorithms, 3rd ed., 1997, Vol. 2 - Seminumerical algorithms, 3rd ed., 1998, Vol. 3 - Sorting and searching, 2nd ed., 1998, Addison-Wesley, Reading, MA. T. Ottmann, P. Widmayer: Algorithmen und Datenstrukturen, 4. Aufl., Spektrum Akad. Verlag, M. Weiss: Data Structures and Algorithm Analysis in JAVA, Addison-Wesley, Reading, MA, Diverse Exemplare dieser Bücher stehen in der Fachbereichsbibliothek zur Ausleihe zur Verfügung! 9 Gliederung der Vorlesung Informatik II: Datenstrukturen und Algorithmen 1 Algorithmen auf primitiven Datentypen 2 Matrizen und Graphen: Transitive Hülle 3 Berechenbarkeit und Komplexität 4 Mathematische Grundlagen der Analyse von Algorithmen 5 Suchen und Sortieren 6 Datenstrukturen und abstrakte Datentypen 7 Implizite Datenstrukturen 8 Listenstrukturen 9 Adressberechnungsverfahren (Hashing) 10 Geometrische Algorithmen 10

6 Einleitung Informatik II Programmieren im Großen vs. Programmieren im Kleinen Historischer Rückblick: Rechnen mit Zahlen und anderen Objekten Algorithmen und Programme 11 Programmieren im Großen Entwicklung großer Systeme, z. B. Betriebssysteme und Datenbanken, erfordert Organisationstalent! Organisatorische Aspekte stehen im Vordergrund! Wichtige Fragestellungen bzw. Probleme: Analyse der Anforderungen Funktionale Spezifikation Verträglichkeit mit anderen Systemen Modularisierung / Architektur Dokumentation " Software Engineering Anpaßbarkeit an neue Systeme Anpaßbarkeit an neue Anforderungen Organisation des Projektteams Testen der Software Große Programme sind gewöhnlich flach, d.h. viele Kommentare, Definitionen, Deklarationen, Initialisierungen und viel Code, der nur selten ausgeführt wird! Verständnisprobleme auf Grund des Umfangs! Frederick Brooks: The Mythical Man-Month 12

7 Programmieren im Kleinen Kleine Programme erfordern techn. Kenntnisse und Einfallsreichtum! Algorithmische Aspekte stehen im Vordergrund! Wichtige Fragestellungen bzw. Probleme: Welcher von verschiedenen Algorithmen, die alle dasselbe Problem lösen, ist unter gegebenen Umständen am effizientesten? Wieviel Zeit und Speicherplatz werden benötigt? Welche Datenstrukturen sollen wir einsetzen? Kleine Programme sind gewöhnlich tief, d.h. sie sind aus kurzen, kompakten Programmfragmenten (z. B. Schleifen) aufgebaut, die sehr oft ausgeführt werden. Verständnisprobleme auf Grund schwieriger Gedankengänge! Diese Vorlesung: Programmieren im Kleinen! Ziel: Verständnis eleganter, interessanter, kleiner Programme bis ins letzte Detail! Programmieren im Großen " Vorlesungen über Software-Engineering. 13 Rechnen mit Zahlen und anderen Objekten Computation bezog sich ursprünglich auf Zahlen, heute auf Bilder, Texte und andere Typen von Objekten Erste Generation: Wissenschaftliche / technische Anwendungen " Numerisches Rechnen Daten: Zahlen oder Mengen von Zahlen mit einfacher Struktur, z.b. Vektoren und Matrizen Programme: lange Laufzeiten, kleine Mengen an Ein- / Ausgabedaten Algorithmen wichtiger als Datenstrukturen! Erfindung vieler numerischer Algorithmen Dauerhafte Errungenschaften: Systematische Entwicklung von Algorithmen und Methoden zu ihrer Bewertung Fehleranalyse Programmbibliotheken (libraries) erste höhere Programmiersprachen: FORTRAN und ALGOL. 14

8 Rechnen mit Zahlen und anderen Objekten Zweite Generation: Kommerzielle Anwendungen " Verwaltung und Aktualisierung großer Datenmengen, Text- und Maskenverarbeitung, Reportgenerierung Wenig rechenintensiv, sehr datenintensiv: Eingabe, Speichern, Transfer, Ausgabe von Daten Effiziente Verwaltung umfangreicher, dynamischer (d.h. sich verändernder) Datenmengen! Erfindung vieler Datenstrukturen und der entsprechenden Algorithmen zur Verwaltung von Daten, z.b. Such- oder Sortieralgorithmen Dauerhafte Errungenschaften: Systematische Entwicklung von Datenstrukturen Programmiersprachen: COBOL Datenbanken: Hierarchisches Datenmodell, Netzwerkmodell, Relationales Modell 15 Rechnen mit Zahlen und anderen Objekten Dritte Generation: Computer mit Rastergraphik " Rechnen mit geometrischen und bildhaften Objekten, Speicherung geometrischer Daten Hochentwickelte, graphische Benutzerschnittstellen Viele neue Anwendungen: CAD, Bildverarbeitung, Mustererkennung Effiziente Verarbeitung geometrischer und bildhafter Objekte " Algorithmische Geometrie Dauerhafte Errungenschaften: Entwicklung neuer Datenstrukturen und Algorithmen zur Verarbeitung geometrischer Daten Programmiersprachen: C++ Computergraphik Objekt-orientierte Datenbanken Geoinformationssysteme 16

9 Rechnen mit Zahlen und anderen Objekten Jetzt: Internet, Netzwerke, mobile Telekommunikation " verteilte Systeme und Anwendungen, verteiltes Rechnen Viele neue Anwendungen Effizienter Zugriff auf sehr umfangreiche, verteilte Daten " Data Warehousing, Data Mining Dauerhafte Errungenschaften: Höhere Programmiersprachen: JAVA Verfahren zum Zugriff auf verteilte, heterogene Datenbestände Datenstrukturen zur Verwaltung und Algorithmen zur Analyse sehr umfangreicher Datenbestände " externe Algorithmen 17 Algorithmen und Programme Theoretische Informatik: Algorithmus als formaler Begriff, streng definiert auf verschiedene Arten, z.b. durch Turing-Maschinen oder #-Kalkül. Programmieren: Algorithmus als intuitiver Begriff Formalisierung eines Algorithmus durch ein Programmfragment, das den Algorithmus in einer formal definierten Programmiersprache ausdrückt " Entwurfsentscheidungen Darstellung von Algorithmen in einer Notation, die die Schlüsselideen am besten aufzeigt " Ein Bild sagt mehr als tausend Worte!!! Programme in erweiterter JAVA-Notation! Übertragung in andere Programmiersprache sollte nicht schwerfallen! 18

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