Effiziente Algorithmen (SS 2022)

Bitte schauen Sie regelmäßig hier vorbei, und verwenden Sie Ihre studentische E-Mail-Adresse (…@stud.uni-frankfurt.de), wenn Sie uns E-Mails schreiben. Wir haben immer wieder Probleme, dass unsere Antworten in Spamfiltern landen. (login ist ea20, und pwd ist dasselbe 2mal)

  • Teilnahmevoraussetzungen:

    Im Master: keine.

    Im Bachelor PO-2011: Modellierung (B-MOD) UND Datenstrukturen (B-DS).

    Im Bachelor PO-2019: 25 CP in den Basismodulen.

Aktuelles

ACHTUNG!!! Der Termin für die Zweitklausur wird voraussichtlich der Freitag 2.9.

Sollte jemand (betroffene(r)) Problem mit diesem Termin haben, bitte bis einschl. Sonntag per Email melden.

Der Termin für die Erstklausur ist Montag 25.7. voraussichtlich 14:00 Uhr

Terminplaner

Eine Nachklausur findet danach voraussichtlich am 2. September statt (s. oben). Mündliche Prüfungen werden ab Dezember möglich sein.

Ab dem 12.5. fangen die Übungsstunden um 14:30 bzw. 16:15 an.

Vorlesung

Dr. Annamaria Kovacs

Vorlesungszeiten: Mi. 12–14 Uhr, Magnus Hörsaal (R-M. Strasse 11-15.)

Do. 12–14 Uhr, Magnus Hörsaal (R-M. Strasse 11-15.)

Übungsbetrieb

Gruppe 1: Do. 14–16 Uhr SR11 mit Marius Lotz

Gruppe 2: Do. 16–18 Uhr SR11 mit Chantal Klemm

Die Teilnahme am Übungsbetrieb wird dringend empfohlen, ist jedoch nicht verpflichtend. Durch die Aufgaben wird Bekanntes vertieft und weiterführende Inhalte vermittelt. Des Weiteren kann durch das Lösen der Aufgaben eine Bonifikation von bis zu einem Notenschritt für die Prüfung erworben werden. Die Bonifikation wird erst angerechnet, wenn die Klausur selbstständig bestanden wurde.

Es besteht die Möglichkeit, durch Vorrechnen in den Tutorien Bonuspunkte zu erwerben, welche zu den erworbenen Übungspunkten hinzuaddiert werden. Dabei gelten die folgenden Regeln:

  • Pro Übungsblatt wird der Bonus höchstens einmal pro Person vergeben.
  • Beim ersten Vorrechnen gibt es 5 Bonuspunkte.
  • Beim zweiten Vorrechnen gibt es 4 Bonuspunkte.
  • Beim dritten Vorrechnen gibt es 3 Bonuspunkte.
  • Beim vierten Vorrechnen gibt es 2 Bonuspunkte.
  • Jedes weitere Vorrechnen gibt 1 Bonuspunkt.

Die Bearbeitung der Aufgaben in Gruppen wird begrüßt, jedoch muss von jedem Teilnehmer eine individuelle Ausarbeitung eingereicht werden. Blätter, auf denen plagiierte oder kopierte Lösungen gefunden werden, werden für jeden Betroffenen nicht bewertet. Im Wiederholungsfall kann es zur Aberkennung sämtlicher Bonifikation kommen.

Hinweise zu den Übungsabgaben

  • Übungsblätter werden in der Regel wöchentlich freitags ausgegeben.
  • Die Abgabefrist für ein Blatt endet am Samstag in der darauffolgenden Woche.
  • Da es eine Online-Abgabe gibt, ist eine Abgabe per E-Mail dieses Semester nicht vorgesehen.

Zu Online-Abgabe:

  • Die Abgabe wird Ihnen automatisch zugeordnet; bitte vermerken Sie trotzdem Ihren Namen und Ihre Matrikelnummer darauf.
  • Laden Sie Ihre Lösung nicht in der letzten Minute hoch. Wir können den reibungslosen Ablauf nicht garantieren, wenn alle 5 Minuten vor Schluss abgeben wollen.
  • Wir nehmen Lösungen nur als eine PDF-Datei entgegen. Bitte stellen Sie sich darauf ein und testen Sie vorher.
    • Am besten ist es, wenn Sie gleich LaTeX verwenden. Das ist gut lesbar und erzeugt kleine Dateien. Wir bieten auch eine LaTeX Vorlage an.
    • Zur Not können Sie 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.

Inhalt

Entwurf und Analyse effizienter sequentieller Algorithmen und Datenstrukturen:

  • Entwurfsmethoden
  • Random Walks
  • Pseudo-Random Generatoren
  • Online-Algorithmen
  • Randomisierte Algorithmen
  • Selbst-organisierende Datenstrukturen

Literatur

  • J. Hromkovic, “Design and Analysis of Randomized Algorithms”, Springer, 2005.
  • C. Moore und S. Mertens, “The Nature of Computation”, Chapter 10. Oxford Univ. Press, 2013 Online-Version über Bibliothek
  • M. Mitzenmacher und E. Upfal, Randomized Algorithms and Probabilistic Analysis, Cambridge University Press, 2005.
  • R. Motwani und P. Raghavan, “Randomized Algorithms”, Cambridge University Press, 1995 Online-Version über Bibliothek.
  • A. Borodin und R. El-Yaniv, “Online Computation and Competitive Analysis”, Cambridge University Press, 1995

Leistungsnachweis

Erstklausur: Montag 25.7.

Materialien

Videoaufzeichnungen

  • Videos zur Vorlesung stehen hier zur Verfügung.
    Hinweis: Die Videos werden von Studiumdigitale gehostet.

Handschriftliches Skript

Effiziente Algorithmen 1

Woche 1.a.

Woche 1.b.

Stochastik

Woche 2.

Woche 3.

Woche 4.

Woche 5.

Effiziente Algorithmen 2

Folien

Einführung

Stochastik

Randomisierte Algorithmen I

Markoff-Ketten

Online Algorithmen I (Teil)

Übungen

Effiziente Algorithmen 1

Übung 1 (LaTeX Datei) Abgabe: 23.4. 12:00 Uhr

Übung 2 (LaTeX Datei) Abgabe: 30.4. 12:00 Uhr

Übung 3 (LaTeX Datei) Abgabe: 7.5. 12:00 Uhr

Übung 4 (LaTeX Datei) Abgabe: 14.5. 12:00 Uhr

Übung 5 (LaTeX Datei) Abgabe: 21.5. 12:00 Uhr

Übung 6 (LaTeX Datei) Abgabe: 28.5. 12:00 Uhr

Effiziente Algorithmen 2

LaTeX

Nützliches

LaTeX-Code zu den Übungsblättern

  • Die Übungen werden hier hochgeladen.

Klausuren und Prüfungsmaterial

  • Altklausuren finden Sie hier.

Skript und zusätzliche Literatur

  • Skript der Vorlesung vom Sommersemester 2010 von Prof. Schnitger.

Den Zugangslink zum virtuellen Ingo-Wegener-Lernzentrum finden Sie auf OLAT.