Modulbeschreibung für FND1 Fundamentals of Algorithms and Datastructures

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1 Modulbeschreibung für FND1 Fundamentals of Algorithms and Datastructures Fontys Venlo Abt. Informatik 23. April 2013 Zusammenfassung Algorihtmen und Datenstrukturen sind unentbehrliches Rüstzeug eines Informatikus. Die wichtigste und meist benutzte Algorithmen und Datenstrukturen werden behandelt. Ein wichtiges Thema, das öfter besprochen wird, zurückkehrt, ist Zeit-Komplexität. Der Stoff wird auf praktisch weise geübt mittels Praxisaufgaben die die Theorie unterstützen, aber auch Studenten dazu zwingen die Theorie im Griff zu haben. 1

2 Identifikation Modulbezeichnung Algorithms and Datastructures Progresscode FND1 Dozenten Ferd van Odenhoven Abteilung Fontys Hogeschool Techniek en Logistiek Studiengang Informatik Studienjahr Semester 3 Studienbelastung 140 Stunden Credits 5 Version

3 Inhaltsverzeichnis 1 Einführung und Motivierung 4 2 Vorkenntnisse 4 3 Lernziele und Prüfung 4 4 Lernmaterialien und allgemeine Anforderungen 4 5 Themen und Planung 4 6 Lernelementen und Einsatz 5 7 Prüfung und Beurteilung 5 8 Evaluierung 5 Referenzen 5 3

4 1 Einführung und Motivierung Basiskentnisse von Algorithmen und Datenstrukturen mit viele Praxis-Übungen. Wissen wie man geschickte Datenstrukturen und Algorithmen in eine gegebene praktische Situation auswählt und anwendet. Einschätzen können ob man Algorithmen vernünftig einsetzen kann auf Basis einer Analyse und oder empirische Untersuchungen. 2 Vorkenntnisse Nachfolgende Vorkenntnisse sind erforderlich: Ein Basiskurs in die Programmiersprache Java. Ein basis UML Kurs 3 Lernziele und Prüfung Focus in examination learning goal knowledgatiostanding applic- under- percentage basic principles, e.g. divide & conquer x x 15 analysis of algorithms: complexity, big O x x x 15 underlying techniques, ADT s, recursion,.. x x x 15 datastructures: design and implementation x x x 15 implementation in Java x 40 Tabelle 1: Prüfungsschema 4 Lernmaterialien und allgemeine Anforderungen Globale Inhalt umfasst: Einleitung Komplexität von Algorithmen, elementare Datenstrukturen: Arrays und verkettete Liste, Stacks, Queues, Bags, Recursion, verteile und herrsche, Traversierung von Bäume, Sortieren und Suchen, Hashing und Heaps, Shortest path Algorithm. Kursbuch: Algoritms by Sedewick & Wayne, see: [Sedgewick/Wayne]. Suggested further reading: Taschenbuch der Algorithmen, siehe: [B. Vöcking]. Algorithms Unplugged, siehe: [B. Vöcking]. Studenten sollen ein Laptop haben mit dem sie die praktische Aufgaben machen können. Die NetBeans IDE wird benutzt für die Java Programmierung. 5 Themen und Planung Aktuelle Info wird über oder Internet kommuniziert 4

5 Week Topic Description 1 Introduction programming model, data abstraction & example 2 Datastructures 1 arrays and linked lists 3 Complexity analysis of algorithms, big O notation 4 Datastructures 2 queue, stack & bag 5 Tables & Trees symbol tables & binary search trees 6 Recursion recursion, tree traversal & divide and conquer 7 Exam preparation question round, test exam 8 Sorting 1 basic sorting: selection-, insertions and shellsort 9 Sorting 2 merge sort & quicksort 10 Sorting 3 priority queues & heapsort 11 Hashing 1 hash functions, closed hashing 12 Hashing 2 open hashing 13 Dynamic programming minimum spanning trees, Dijkstra & A* algorithm 14 Tries symbol tables with string keys Tabelle 2: Liste der Themen Year: 2013 Week: sum Lecture Assignment Laboratory Self study Exam prep Exam Total time Tabelle 3: Studentenleistungstafel 6 Lernelementen und Einsatz 7 Prüfung und Beurteilung Die Theorie wird geprüft durch eine schriftliche Klausur. Eine Theorie-Klausur umfasst muliple choice Fragen und offene Fragen. Anschliessend an jeden Quartester findet eine Teilklausur statt mit dem ein Student Freistellung für die Endklausur bekommen kann. Dazu soll der Durchschnitt (gleiche Gewichtung)) der Teilklausuren nicht unter 5.5 sein, und die Noten selber nicht unter 4.5. Wenn dies nicht der Fall ist, soll der Student teilnehmen an der Endklausur. Die Praxis-Aufgaben werden pro Gruppe assesst, während eine halbe Stunde, immer nach das jeweiligen Quartesters. Jeden Student wird dabei individuell beurteilt. 8 Evaluierung Am Ende dieses Moduls findet eine Evaluierung statt mit als Ziel die kontinuierliche Verbesserung der Qualtität des Moduls. Bemerkungen und Rückkopplung werden besprochen und ins Modul integriert. 5

6 Literatur B. Vöcking, e.a. (H. Alt M. Dietzfelbinger R. Reischuk C. Scheideler H. Vollmer D. Wagner): Taschenbuch der Algorithmen. 1. Auflage. Springer, 2008, ISBN B. Vöcking, e.a. (H. Alt M. Dietzfelbinger R. Reischuk C. Scheideler H. Vollmer D. Wagner).: Algorithms Unplugged. 1. Auflage. Springer, 2011, ISBN Sedgewick, Robert/Wayne, Kevin: Algorithms. 4. Auflage. Addison-Wesley, 2011, ISBN