Scalable Algorithms (ITI)

Algorithmen 1

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.

Umfrage zum Studienstart

Mit einer 5-minütigen, anonymen Umfrage könnt ihr dazu beitragen den Studienstart am KIT zu verbessern! (Bitte nur 1x ausfüllen.)

Hauptklausur

  • Die Hauptklausur findet am Freitag den 30. August statt. Klausurbeginn ist um 8:00 Uhr; seid also am besten um 7:40 Uhr vor Ort.
  • Die Zuteilung wer in welchem Hörsaal schreibt (und weitere Hinweise), findet ihr in dieser in dieser Liste
  • Die Bearbeitungszeit beträgt 2 Stunden.
  • Als Hilfsmittel ist ein Spickzettel erlaubt. Ein Spickzettel besteht aus einem A4 Blatt auf dem die Vor- und Rückseite beliebigen Inhalt enthalten darf (d.h. insbesondere sind sowohl handbeschriebene wie auch gedruckte Spickzettel zulässig).
Ergebnisse
  • Die vorläufigen Noten (mit Bonus) wurden im Campus-System eingetragen.
  • Hier findet ihr die Notenskala und die Notenverteilung.
  • Hier findet ihr eine Musterlösung zur Klausur
Einsicht
  • Die Einsicht findet am Donnerstag, den 12.9, im Raum -101 statt.
  • Über folgenden Link könnt ihr euch für einen Zeitslot eintragen: https://plus.campus.kit.edu/signmeup/go/KVj1tjqyM
  • Falls ihr selbst nicht zur Einsicht erscheinen könnt, könnt ihr einer anderen Person eine Vollmacht ausstellen, damit diese Person eure Klausur einsehen darf.

Zusatztutorien

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.

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Ablauf

Es gibt wöchentlich zwei Termine für Vorlesung und Übung: Montag 15:45 und Mittwoch 14:00.

Zusätzlich gibt es Tutorien.

Woche Montag Mittwoch
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

Vorlesung

  1. Einführung - Multiplikation und O-Notation: mit Klicks, ohne Klicks
  2. Teile und Herrsche: mit Klicks, ohne Klicks
  3. Dynamische Arrays, amortisierte Analyse: mit Klicks, ohne Klicks
  4. Listen und binäre Suche: mit Klicks, ohne Klicks
  5. Sortieren - Mergesort, Quicksort, untere Schranke: mit Klicks, ohne Klicks
  6. Sortieren - Bucketsort, Radixsort, Word-RAM: mit Klicks, ohne Klicks
  7. Graphen und Breitensuche: mit Klicks, ohne Klicks
  8. Kürzeste Wege - Dijkstras Algorithmus: mit Klicks, ohne Klicks
  9. Kürzeste Wege - negative Kanten und APSP: mit Klicks, ohne Klicks
  10. Binärer Heap: mit Klicks, ohne Klicks
  11. Sortierte Folgen und Suchbäume: mit Klicks, ohne Klicks
  12. (2, 3)-Bäume - Implementierung: mit Klicks, ohne Klicks
  13. Tiefensuche - Brücken finden: mit Klicks, ohne Klicks
  14. Tiefensuche auf gerichteten Graphen: mit Klicks, ohne Klicks
  15. Minimale Spannbäume: mit Klicks, ohne Klicks
  16. Union-Find: mit Klicks, ohne Klicks
  17. Dynamische Programme: mit Klicks, ohne Klicks
  18. Generische Optimierungsmethoden: mit Klicks, ohne Klicks
  19. Rückblick und Ausblick: mit Klicks, ohne Klicks

Lernziele, Literaturhinweise und Glossar

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.

Algo-Code

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.

Übung

  1. Asymptotik, Pseudocode, amortisierte Analyse: mit Klicks, ohne Klicks
  2. Datenstrukturen / Amortisierte Analyse, Sortieren und Quicksort: mit Klicks, ohne Klicks
  3. Hashing und Graphen: mit Klicks, ohne Klicks
  4. Kürzeste Wege: mit Klicks, ohne Klicks
  5. Sortierte Folgen: mit Klicks, ohne Klicks
  6. Starker Zusammenhang mit DFS, strukturelle Induktion: mit Klicks ohne Klicks
  7. Dynamische Programme und Amortisierte Analyse: mit Klicks ohne Klicks

Übungsblätter

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.

Pseudocode

Wir bieten die folgenden Richtlinien für das Schreiben von Pseudocode an, die zur Orientierung helfen können: Pseudocode Richtlinien

Digitale Sprechstunde

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.

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