Dozent: Thomas Bläsius
Übungsleitung: Jean-Pierre von der Heydt, Marcus Wilhelm, Wendy Yi
In dieser Vorlesung werden grundlegende Kenntnisse im Bereich Algorithmen und Datenstrukturen vermittelt.
Ziel ist es, Fähigkeiten zu Verständnis und Lösung algorithmischer Probleme sowie insbesondere deren Formalisierung, Kommunikation und Analyse zu erlernen.
Regen Austausch zur Vorlesung gibt es auf Discord. Der Zugang ist im Ilias verlinkt.
Eine Liste von Hochschulgruppen, die gerade aktiv neue Mitglieder suchen findet ihr hier.
Mit einer 5-minütigen, anonymen Umfrage könnt ihr dazu beitragen den Studienstart am KIT zu verbessern! (Bitte nur 1x ausfüllen.)
Vor der Klausur werden zusätzliche Tutorien angeboten, bei denen Stoff aus der Vorlesung wiederholt und Übungsaufgaben bearbeitet werden. Eine Anmeldung ist nicht nötig.
Pro Woche werden zwei Tutorien stattfinden. Der Termin am Montag wird zur Wiederholung und als Fragestunde genutzt, am Mittwoch werden wir vornehmlich gemeinsam Aufgaben bearbeiten. Jede Woche wird einem Themenblock gewidmet sein.
Es gibt wöchentlich zwei Termine für Vorlesung und Übung: Montag 15:45 und Mittwoch 14:00.
Zusätzlich gibt es Tutorien.
Woche | Montag | Mittwoch |
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1 | 15.04. Vorlesung 1 | 17.04. Vorlesung 2 |
2 | 22.04. Vorlesung 3 | 24.04. Übung 1 |
3 | 29.04. Vorlesung 4 | 01.05. Maifeiertag |
4 | 06.05. Vorlesung 5 | 08.05. Übung 2 |
5 | 13.05. Vorlesung 6 | 15.05. Vorlesung 7 |
6 | 20.05. Pfingsten | 22.05. Pfingsten |
7 | 27.05. Vorlesung 8 | 29.05. Übung 3 |
8 | 03.06. Vorlesung 9 | 05.06. Vorlesung 10 |
9 | 10.06. Vorlesung 11 | 12.06. Übung 4 |
10 | 17.06. Vorlesung 12 | 19.06. Vorlesung 13 |
11 | 24.06. Vorlesung 14 | 26.06. Übung 5 |
12 | 01.07. Vorlesung 15 | 03.07. Vorlesung 16 |
13 | 08.07. Vorlesung 17 | 10.07. Übung 6 |
14 | 15.07. Vorlesung 18 | 17.07. Vorlesung 19 |
15 | 22.07. Übung 7 | 24.07. Vorlesung 20 |
Zusätzliche Notizen mit den Lernzielen, Literaturhinweisen zu den einzelnen Vorlesungen und eine Glossar mit den wichtigsten Begriffen findet ihr hier. Hier auch nochmal das selbe Dokument aber mit Links zu den Folien ohne Klicks.
Unter https://algo-code.iti.kit.edu findet ihr ein Tool, mit dem ihr die Fähigkeit trainieren könnt, eine algorithmische Idee tatsächlich umzusetzen. Das ist eine Fähigkeit, die man nicht lernen, sondern nur trainieren kann (im Sinne von: es hilft nicht viel, sich anzuschauen bzw erklären zu lassen, wie das geht; das muss man oft genug selber machen).
Die Seite wird zwar gerade noch entwickelt, es gibt noch viele Bugs und nicht so viele Levels, aber nützlich für das Training sollte sie trotzdem schon sein. Im Laufe des Semesters kommt sicher auch das eine oder andere Level dazu.
Die Übungsblätter werden mittwochs ab 15:30 Uhr hier verfügbar sein. Die Lösungen können dann bis Freitag 18:00 Uhr in der darauffolgenden Woche in Form eines PDFs online eingereicht werden. Dies erfolgt über ILIAS unter 'Tutoriumsgruppen' in der Gruppe des jeweiligen Tutors. Bitte beachtet die Hinweise auf den Übungsblättern!
Wer mindestens 50% aller Punkte erreicht, die auf den Übungsblättern vergeben werden, erhält einen Bonus von 0.3 Notenpunkten in der Abschlussklausur.
Wir bieten die folgenden Richtlinien für das Schreiben von Pseudocode an, die zur Orientierung helfen können: Pseudocode Richtlinien
Die digitalen Sprechstunden finden via Twitch statt. Ziel ist es den Stoff aus der Vorlesung nochmal wiederholen und zu üben. Entsprechend ist viel Raum für Fragen. Wenn es konkrete Wünsche gibt, was nochmal wiederholt werden soll, dann können die gerne vorab an uns herangetragen werden, sodass wir da ggf. nochmal etwas zu vorbereiten können.