Algorithmen und Datenstrukturen 1 (SS 2026)

• Übungsblätter
• Logbuch

Vorlesung

Prof. Dr. Ulrich Meyer

Dienstag 08:00 - 10:00 Hörsaal H V (Jügelhaus/Hörsaalgebäude)
Donnerstag 08:00 - 10:00 Hörsaal H V (Jügelhaus/Hörsaalgebäude)

LSF

Übungsbetrieb

Alexander Leonhardt
Alex Schickedanz

Organisatorische Fragen rund um die Vorlesung senden Sie bitte an algo126@ae.cs.uni-frankfurt.de.

Hinweis: In der Vergangenheit kam es immer wieder zu Zustellungsproblemen bei externen E-Mail Providern. Wenn Sie eine Antwort auf Ihre E-Mail erwarten, verwenden Sie bitte Ihre Uni-Mailadresse.

Fragen zu Vorlesungsinhalten oder Übungsaufgaben stellen Sie bitte in den Tutorien oder beim Lernzentrum.

Das Lösen von Übungsaufgaben geschieht auf freiwilliger Basis. Dennoch ist die Teilnahme am Übungsbetrieb unbedingt zu empfehlen. Es werden weiterführende Inhalte vermittelt und Sie können Ihren Lernfortschritt überprüfen. Eine Beobachtung unsererseits ist: Eine regelmäßige und selbständige Bearbeitung der Übungsaufgaben erhöht die Wahrscheinlichkeit die Klausur zu bestehen und eine gute Note zu erhalten.

Es gibt wöchentlich Übungsblätter. Die Abgabe der Lösungen erfolgt ausschließlich über unseren Online-Briefkasten. Ihren persönlichen Link zum Online-Briefkasten bekommen Sie nach der Zuteilung zu den Übungsgruppen. Sollten Sie die Anmeldung zu den Übungsgruppen verpasst haben, melden Sie sich bitte rechtzeitig bei der Übungsleitung. Abgaben per E-Mail sind nicht vorgesehen und werden nicht angenommen.

Termine der Übungsgruppen

Werden noch bekannt gegeben.

Hinweise zu den Übungsabgaben

• Wie immer gilt: Was unsere Tutoren nicht lesen können, müssen sie auch nicht korrigieren.
• Da es eine online Abgabe gibt, ist eine Abgabe per E-Mail nicht vorgesehen.

Onlineabgabe:

• Die Abgabe wird Ihnen automatisch zugeordnet. Es schadet jedoch nicht Matrikelnummer und Namen darauf zu vermerken.
• Laden Sie Ihre Lösung nicht in der letzten Minute hoch. Wir können den reibungslosen Ablauf nicht garantieren, wenn alle in den 5 Minuten vor Schluss abgeben wollen.
• Wir nehmen Lösungen nur als eine PDF-Datei entgegen mit maximal 10 MB. Bitte stellen Sie sich darauf ein und testen Sie vorher.
  • Sie können Scans oder Bilder zu einer PDF zusammenfügen. Wenn Sie dafür ein Smartphone verwenden, nutzen Sie eine Scannerapp Ihres Vertrauens. Damit lassen sich Ränder wegschneiden und Seiten gerade ziehen.
  • Verwenden Sie eine angemessene Bildauflösung. Für Dokumente ist normalerweise nicht die höchst mögliche Auflösung nötig.

Vorrechnen:

• In der Besprechung in den Übungen bieten wir Ihnen an die Lösungen Ihrer Aufgaben zu präsentieren. So üben Sie Ihren Gedankengang schlüssig darzulegen und frei zu sprechen. Dies kommt Ihnen dann in den folgenden Semestern z.B. in einem Seminar (voraussichtlich 4. bis 6. Semester) oder Ihrem Abschlussvortrag (voraussichtlich 6. Semester) zugute.
• Wir akzeptieren nur hochwertige Lösungen zur Präsentation, die Entscheidung liegt im Ermessen Ihres Tutors / Ihrer Tutorin. Bitte beachten Sie, dass wir versuchen möglichst viele verschiedene Studierende vorrechnen zu lassen.

Plagiate und KI-Lösungen:

• Wir empfehlen dringend die Aufgaben selbstständig zu lösen und keine Lösungen online zu suchen oder von einer KI erstellen zu lassen. Das gilt insbesondere auch für “Lösungsansätze”. Sie vergeuden damit die Chance selbstständig Lösungswege zu finden. Eine Fähigkeit, die immer wieder benötigt wird und geübt werden muss.
• Die Zeit unserer Tutoren ist kostbar und sollten Lösungen offensichtlich abgeschrieben oder von einer KI erstellt worden sein, steht es unseren Tutoren frei kein Feedback zu geben.

Hinweise zu den Korrekturen

Sie sollen anhand der Übungsaufgaben den Stoff der Vorlesung besser verstehen. Ein wichtiger Teil davon sind die Kommentare der Tutoren auf den korrigierten Abgaben. Sollten Ihnen Fehler nicht klar werden, sprechen Sie Ihren Tutor / Ihre Tutorin darauf an.

Inhalt

Die Vorlesung behandelt die Laufzeitanalyse, fundamentale Datenstrukturen und allgemeine Methoden für den Entwurf und die Analyse von Algorithmen und Datenstrukturen. Die Analyse im Hinblick auf Laufzeit und Speicherplatzbedarf wird motiviert. Die asymptotische Notation wird eingeführt, und Methoden zur Lösung von Rekursionsgleichungen werden besprochen.

Elementare Datenstrukturen wie Listen, Keller und Warteschlangen werden beschrieben und analysiert. Der Begriff des abstrakten Datentyps wird eingeführt und motiviert, und effiziente Realisierungen der Datentypen des Wörterbuchs und der Prioritätswarteschlange unter Benutzung von Bäumen und Hashing werden besprochen. Außerdem werden effiziente Datenstrukturen für das Union-Find-Problem behandelt.

Die Darstellung von Bäumen und allgemeinen Graphen im Rechner und Algorithmen zur systematischen Durchmusterung von Graphen diskutiert. Weiterführende Algorithmen für Graphenprobleme wie minimale Spannbäume und kürzeste Wege werden besprochen, und der Einsatz von Datenstrukturen in diesen Verfahren wird exemplarisch vorgestellt.

Lernergebnisse / Kompetenzziele

Wissen und Verstehen: Die Studierenden sollen grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen mit deren Eigenschaften und Leistungsparametern kennen und diese Parameter in asymptotischer Notation verstehen und vergleichen können

Können: Die Studierenden lernen, Datenstrukturen fur neue Problemstellungen eigenständig zu entwerfen und deren Leistungsparameter zu analysieren (instrumentale Kompetenz). Dadurch sollen sie im Beruf z.B. in der Lage sein, bestehende Software durch geeignetere Datenstrukturen zu beschleunigen (systemische Kompetenz).

Kommunikative Kompetenzen werden durch Arbeiten in Gruppenübungen und die dortige Vorstellung und Diskussion von Übungsaufgaben erworben.

Literatur

• [CLRS] Cormen, Leiserson, Rivest, Stein. Introduction to Algorithms. (Eng) MIT Press, 2002.
• [GTM] Goodrich, Tamassia, Mount. Data Structures and Algorithms in C++. (Eng) Wiley & Sons, 2004.
• [DMS] Dietzfelbinger, Mehlhorn, Sanders. Algorithmen und Datenstrukturen: Die Grundwerkzeuge. Springer Vieweg, 2014.
• [KT] Kleinberg, Tardos. Algorithm Design. (Eng) Pearson, 2006.
• [S] Sedgewick. Algorithmen in C++. Pearson Studium, 2002.

Klausurtermine

Hauptklausur: Donnerstag, 30.07.2026 9:00
Nachklausur: Mittwoch, 30.09.2026 9:00

Materialien

Folien

kommt noch

Altklausuren

Altklausuren finden Sie hier.

Übungsblätter

Die Bearbeitung der Übungsblätter in Gruppen ist erlaubt, jedoch müssen Sie Ihre Lösungen eigenständig aufschreiben.

Die Übungsblätter werden so entworfen, dass ihre Bearbeitung mit den Kenntnissen aus der Vorlesung und aus vorangegangenen Übungsblättern möglich ist. Sollten Sie in Ihrer Lösung dennoch andere Quellen (Bücher, Skripte, Internetforen, soziale Netzwerke, Lösungen anderer Studenten, etc.) verwenden, so müssen Sie die entsprechenden Stellen als direkte oder indirekte Zitate kennzeichnen. Orientieren Sie sich hierfür einfach an den Hinweisen zum Zitieren in schriftlichen Arbeiten am Institut für Informatik. Darüber hinaus muss Ihre persönliche Leistung stets deutlich erkennbar sein. Bei direkten Zitaten oder fast unverändert übernommenen Passagen liegt keine persönliche Leistung vor.

Beachten Sie auch die Hinweise zu Plagiaten und Betrugsversuchen.

Die übungsblätter werden hier veröffentlicht.

SEAL

Mit SEAL bieten wir Ihnen eine Plattform an wo Sie beliebig viele Aufgaben zu verschiedenen Themen Lösung können und direktes Feedback erhalten. So können Sie jederzeit Ihren aktuellen Lernfortschritt überprüfen.

Skript

Es stehen Skripte von Herrn Prof. Dr. G. Schnitger zu Datenstrukturen und Theoretische Informatik 1 zur Verfügung.

Hinweis: Mit der Zeit sollen die beiden Skripte neu aufgeteilt werden in Skripte für Algo1 und Algo2. Bis dahin sind hier noch die Skripte zu DS und GL1.

Logbuch

Kommt noch