00. Vorlesung (18.10.2016): Organisatorisches
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Lehrstuhl für Informatik I Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2016/17 Organisatorisches Vorlesung: Alexander Wolff (E29) Übungsbetreuung: Fabian Lipp (E14) André Löffler (E15) Johannes Blum (E26) Übungen: Johannes Barthelmes Philip Dürholt Fabian Feitsch Tobias Herzing Patrick Ludwig Cameron Reuschel Bernd Zeidler Lehrstuhl für Informatik I Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2016/17 Organisatorisches Vorlesung: Alexander Wolff (E29) Übungsbetreuung: Fabian Lipp (E14) André Löffler (E15) Johannes Blum (E26) Übungen: Johannes Barthelmes Philip Dürholt Fabian Feitsch Tobias Herzing Patrick Ludwig Cameron Reuschel Bernd Zeidler Lehrstuhl für Informatik I b) Wissensbasierte Systeme Prof. Dietmar Seipel c) Theoretische Informatik Prof. Christian Glaßer a) Effiziente Algorithmen d) Algorithmen für große Netze Prof. Sabine Storandt Lehrstuhl für Informatik I b) Wissensbasierte Systeme Prof. Dietmar Seipel c) Theoretische Informatik Prof. Christian Glaßer a) Effiziente Algorithmen d) Algorithmen für große Netze Prof. Sabine Storandt Alexander Wolff Professor Joachim Spoerhase PostDoc Fabian Lipp Benedikt Budig Steven Chaplik PostDoc Thomas van Dijk PostDoc Dongliang Peng André Löffler In eigener Sache In eigener Sache In eigener Sache Greifswald Eindhoven Berlin Würzburg Karlsruhe Stuttgart Freiburg Konstanz In eigener Sache Greifswald Eindhoven Berlin Würzburg Karlsruhe Stuttgart Freiburg Konstanz In eigener Sache Greifswald Eindhoven Berlin Würzburg Karlsruhe Stuttgart Freiburg Konstanz In eigener Sache Greifswald Eindhoven Berlin Würzburg Karlsruhe Stuttgart Freiburg Konstanz In eigener Sache Greifswald Eindhoven Berlin Würzburg Karlsruhe Stuttgart Freiburg Konstanz In eigener Sache Greifswald Eindhoven Berlin Würzburg Karlsruhe Stuttgart Freiburg Konstanz In eigener Sache Greifswald Eindhoven Berlin Würzburg Karlsruhe Stuttgart Freiburg Konstanz In eigener Sache Greifswald Eindhoven Berlin Würzburg Karlsruhe Stuttgart Freiburg Konstanz In eigener Sache Alexander Wolff Greifswald Eindhoven Berlin Würzburg Karlsruhe Stuttgart Freiburg Konstanz Email: vorname.nachname @uni-wuerzburg.de In eigener Sache Alexander Wolff Greifswald Eindhoven Berlin Würzburg Karlsruhe Stuttgart Freiburg Konstanz Email: vorname.nachname @uni-wuerzburg.de Sprechstunde: mittwochs, 13–14h In eigener Sache Alexander Wolff Greifswald Eindhoven Berlin Email: vorname.nachname @uni-wuerzburg.de Sprechstunde: mittwochs, 13–14h Büro: Geb. M1, Raum E29 Würzburg Karlsruhe Stuttgart Freiburg Konstanz In eigener Sache Alexander Wolff Greifswald Eindhoven Berlin Email: vorname.nachname @uni-wuerzburg.de Sprechstunde: mittwochs, 13–14h Büro: Geb. M1, Raum E29 Würzburg Karlsruhe Stuttgart Freiburg Konstanz In eigener Sache Alexander Wolff Email: vorname.nachname @uni-wuerzburg.de Greifswald Sprechstunde: mittwochs, 13–14h Eindhoven Berlin Büro: Geb. M1, Raum E29 Würzburg Karlsruhe Stuttgart Freiburg Konstanz Fabian Lipp, E14, [email protected] Algorithmen. . . . . . sind (wohldefinierte, endliche) Folgen von Anweisungen, die aus einer Eingabe eine Ausgabe produzieren. Algorithmen. . . . . . sind (wohldefinierte, endliche) Folgen von Anweisungen, die aus einer Eingabe eine Ausgabe produzieren. Algorithmus Eingabe Ausgabe Algorithmen. . . . . . sind (wohldefinierte, endliche) Folgen von Anweisungen, die aus einer Eingabe eine Ausgabe produzieren. Algorithmus Eingabe Beispiele: Ausgabe Algorithmen. . . . . . sind (wohldefinierte, endliche) Folgen von Anweisungen, die aus einer Eingabe eine Ausgabe produzieren. Algorithmus Eingabe Beispiele: Ausgabe Kochrezepte Algorithmen zur Verknüpfung (+, −, ·, :) zweier Zahlen in Dezimaldarstellung Euklidscher Algorithmus Dijkstras Algorithmus Algorithmen. . . Frage: Ist ein ausführbares Java-Programm ein Algorithmus? Algorithmen. . . Frage: Ist ein ausführbares Java-Programm ein Algorithmus? Ein Algorithmus ist eine (wohldefinierte, endliche) Folge von ” Anweisungen, die aus einer Eingabe eine Ausgabe produziert.“ Algorithmen. . . Frage: Ist ein ausführbares Java-Programm ein Algorithmus? Ein Algorithmus ist eine (wohldefinierte, endliche) Folge von ” Anweisungen, die aus einer Eingabe eine Ausgabe produziert.“ Antwort: Dem Buchstaben der Definition nach: JA. Algorithmen. . . Frage: Ist ein ausführbares Java-Programm ein Algorithmus? Ein Algorithmus ist eine (wohldefinierte, endliche) Folge von ” Anweisungen, die aus einer Eingabe eine Ausgabe produziert.“ Antwort: Dem Buchstaben der Definition nach: JA. Dem Geiste nach: NEIN. Ich würde sagen: Ein Algorithmus ist ein abstraktes Konzept; ein Programm ist eine Instanz dieses Konzeptes. Algorithmen. . . Frage: Ist ein ausführbares Java-Programm ein Algorithmus? Ein Algorithmus ist eine (wohldefinierte, endliche) Folge von ” Anweisungen, die aus einer Eingabe eine Ausgabe produziert.“ Antwort: Dem Buchstaben der Definition nach: JA. Dem Geiste nach: NEIN. Ich würde sagen: Ein Algorithmus ist ein abstraktes Konzept; ein Programm ist eine Instanz dieses Konzeptes. Algorithmus Programmierer ausführbares Programm Algorithmen. . . Frage: Ist ein ausführbares Java-Programm ein Algorithmus? Ein Algorithmus ist eine (wohldefinierte, endliche) Folge von ” Anweisungen, die aus einer Eingabe eine Ausgabe produziert.“ Antwort: Dem Buchstaben der Definition nach: JA. Dem Geiste nach: NEIN. Ich würde sagen: Ein Algorithmus ist ein abstraktes Konzept; ein Programm ist eine Instanz dieses Konzeptes. Algorithmus in natürlicher Sprache oder in Pseudocode fixiert Programmierer ausführbares Programm Algorithmen. . . Frage: Ist ein ausführbares Java-Programm ein Algorithmus? Ein Algorithmus ist eine (wohldefinierte, endliche) Folge von ” Anweisungen, die aus einer Eingabe eine Ausgabe produziert.“ Antwort: Dem Buchstaben der Definition nach: JA. Dem Geiste nach: NEIN. Ich würde sagen: Ein Algorithmus ist ein abstraktes Konzept; ein Programm ist eine Instanz dieses Konzeptes. Algorithmus in natürlicher Sprache oder in Pseudocode fixiert Programmierer ausführbares Programm – maschinenlesbar – meist länger als Beschreibung des Algorithmus . . . und Datenstrukturen Datenstruktur: Konzept, mit dem man Daten speichert und anordnet, so dass man sie schnell finden und ändern kann. . . . und Datenstrukturen Datenstruktur: Konzept, mit dem man Daten speichert und anordnet, so dass man sie schnell finden und ändern kann. . . . und Datenstrukturen Datenstruktur: Konzept, mit dem man Daten speichert und anordnet, so dass man sie schnell finden und ändern kann. Abstrakter Datentyp: Implementierung: . . . und Datenstrukturen Datenstruktur: Konzept, mit dem man Daten speichert und anordnet, so dass man sie schnell finden und ändern kann. Abstrakter Datentyp: beschreibt die Schnittstelle“ einer Datenstruktur – ” welche Operationen werden unterstützt? Implementierung: . . . und Datenstrukturen Datenstruktur: Konzept, mit dem man Daten speichert und anordnet, so dass man sie schnell finden und ändern kann. Abstrakter Datentyp: beschreibt die Schnittstelle“ einer Datenstruktur – ” welche Operationen werden unterstützt? Implementierung: wie wird die gewünschte Funktionalität realisiert: – wie sind die Daten gespeichert (Feld, Liste, . . .)? – welche Algorithmen implementieren die Operationen? Algorithmen & Datenstrukturen Lernziele: In dieser Veranstaltung werden Sie lernen. . . Algorithmen & Datenstrukturen Lernziele: In dieser Veranstaltung werden Sie lernen. . . die Effizienz von Algorithmen zu messen und miteinander zu vergleichen, grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen in Java zu implementieren, selbst Algorithmen und Datenstrukturen zu entwerfen sowie deren Korrektheit und Effizienz zu beweisen. Algorithmen & Datenstrukturen Lernziele: In dieser Veranstaltung werden Sie lernen. . . die Effizienz von Algorithmen zu messen und miteinander zu vergleichen, grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen in Java zu implementieren, selbst Algorithmen und Datenstrukturen zu entwerfen sowie deren Korrektheit und Effizienz zu beweisen. Algorithmen & Datenstrukturen Lernziele: In dieser Veranstaltung werden Sie lernen. . . die Effizienz von Algorithmen zu messen und miteinander zu vergleichen, grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen in Java zu implementieren, selbst Algorithmen und Datenstrukturen zu entwerfen sowie deren Korrektheit und Effizienz zu beweisen. Algorithmen & Datenstrukturen Lernziele: In dieser Veranstaltung werden Sie lernen. . . die Effizienz von Algorithmen zu messen und miteinander zu vergleichen, grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen in Java zu implementieren, selbst Algorithmen und Datenstrukturen zu entwerfen sowie deren Korrektheit und Effizienz zu beweisen. Algorithmen & Datenstrukturen Lernziele: In dieser Veranstaltung werden Sie lernen. . . die Effizienz von Algorithmen zu messen und miteinander zu vergleichen, grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen in Java zu implementieren, selbst Algorithmen und Datenstrukturen zu entwerfen sowie deren Korrektheit und Effizienz zu beweisen. Algorithmen & Datenstrukturen Lernziele: In dieser Veranstaltung werden Sie lernen. . . die Effizienz von Algorithmen zu messen und miteinander zu vergleichen, grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen in Java zu implementieren, selbst Algorithmen und Datenstrukturen zu entwerfen sowie deren Korrektheit und Effizienz zu beweisen. Inhalt: Grundlagen und Analysetechniken Sortierverfahren Entwurfstechniken für Algorithmen Datenstrukturen Algorithmen für Graphen Systematisches Probieren Algorithmen & Datenstrukturen Lernziele: In dieser Veranstaltung werden Sie lernen. . . die Effizienz von Algorithmen zu messen und miteinander zu vergleichen, grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen in Java zu implementieren, selbst Algorithmen und Datenstrukturen zu entwerfen sowie deren Korrektheit und Effizienz zu beweisen. Inhalt: Grundlagen und Analysetechniken Sortierverfahren Entwurfstechniken für Algorithmen Datenstrukturen Algorithmen für Graphen Systematisches Probieren Ihre Voraussetzungen Schulmathematik, insbesondere: Ihre Voraussetzungen Schulmathematik, insbesondere: – Grundrechenarten & Logarithmus Ihre Voraussetzungen Schulmathematik, insbesondere: – Grundrechenarten & Logarithmus logb x = logy x z.B. logb y ? Ihre Voraussetzungen Schulmathematik, insbesondere: – Grundrechenarten & Logarithmus Pn – Drei Summen: 1) i =1 i Pn 2) i =0 q i Pn 1 3) i =1 i logb x = logy x z.B. logb y ? Ihre Voraussetzungen Schulmathematik, insbesondere: logb x = logy x z.B. logb y – Grundrechenarten & Logarithmus Pn – Drei Summen: 1) i =1 i arithmetische Reihe Pn 2) i =0 q i Pn 1 3) i =1 i ? Ihre Voraussetzungen Schulmathematik, insbesondere: logb x = logy x z.B. logb y – Grundrechenarten & Logarithmus Pn – Drei Summen: 1) i =1 i arithmetische Reihe Pn 2) i =0 q i geometrische Reihe Pn 1 3) i =1 i ? Ihre Voraussetzungen Schulmathematik, insbesondere: logb x = logy x z.B. logb y – Grundrechenarten & Logarithmus Pn – Drei Summen: 1) i =1 i arithmetische Reihe Pn 2) i =0 q i geometrische Reihe Pn 1 3) i =1 i harmonische Reihe ? Ihre Voraussetzungen Schulmathematik, insbesondere: logb x = logy x z.B. logb y – Grundrechenarten & Logarithmus Pn – Drei Summen: 1) i =1 i arithmetische Reihe Pn 2) i =0 q i geometrische Reihe Pn 1 3) i =1 i harmonische Reihe – Linearität des Erwartungswerts ? Ihre Voraussetzungen Schulmathematik, insbesondere: logb x = logy x z.B. logb y – Grundrechenarten & Logarithmus Pn – Drei Summen: 1) i =1 i arithmetische Reihe Pn 2) i =0 q i geometrische Reihe Pn 1 3) i =1 i harmonische Reihe – Linearität des Erwartungswerts ? E [X + Y ] = E [X ] + E [Y ] Ihre Voraussetzungen Schulmathematik, insbesondere: logb x = logy x z.B. logb y – Grundrechenarten & Logarithmus Pn – Drei Summen: 1) i =1 i arithmetische Reihe Pn 2) i =0 q i geometrische Reihe Pn 1 3) i =1 i harmonische Reihe – Linearität des Erwartungswerts ? E [X + Y ] = E [X ] + E [Y ] – Beweise mit vollständiger Induktion ... 1 2 3 Ihre Voraussetzungen Schulmathematik, insbesondere: logb x = logy x z.B. logb y – Grundrechenarten & Logarithmus Pn – Drei Summen: 1) i =1 i arithmetische Reihe Pn 2) i =0 q i geometrische Reihe Pn 1 3) i =1 i harmonische Reihe – Linearität des Erwartungswerts ? E [X + Y ] = E [X ] + E [Y ] – Beweise mit vollständiger Induktion ... 1 2 3 ... n n+1 Ihre Voraussetzungen Schulmathematik, insbesondere: logb x = logy x z.B. logb y – Grundrechenarten & Logarithmus Pn – Drei Summen: 1) i =1 i arithmetische Reihe Pn 2) i =0 q i geometrische Reihe Pn 1 3) i =1 i harmonische Reihe – Linearität des Erwartungswerts E [X + Y ] = E [X ] + E [Y ] – Beweise mit vollständiger Induktion – Widerspruchsbeweise ? ... 1 2 3 ... n n+1 Ihre Voraussetzungen Schulmathematik, insbesondere: logb x = logy x z.B. logb y ? – Grundrechenarten & Logarithmus Pn – Drei Summen: 1) i =1 i arithmetische Reihe Pn 2) i =0 q i geometrische Reihe Pn 1 3) i =1 i harmonische Reihe – Linearität des Erwartungswerts E [X + Y ] = E [X ] + E [Y ] – Beweise mit vollständiger Induktion – Widerspruchsbeweise ... 1 2 3 ... n n+1 Bereitschaft sich in Java hineinzudenken und -zuüben Ihre Voraussetzungen Schulmathematik, insbesondere: logb x = logy x z.B. logb y ? – Grundrechenarten & Logarithmus Pn – Drei Summen: 1) i =1 i arithmetische Reihe Pn 2) i =0 q i geometrische Reihe Pn 1 3) i =1 i harmonische Reihe – Linearität des Erwartungswerts E [X + Y ] = E [X ] + E [Y ] – Beweise mit vollständiger Induktion – Widerspruchsbeweise ... 1 2 3 ... n n+1 Bereitschaft sich in Java hineinzudenken und -zuüben Keine Angst vorm Fragenstellen!!! Studienverlaufsplan BA Informatik 10 20 ECTS Sem. 6 5 4 3 2 1 Seminar Hardwareprakt. Algorithmische Graphentheorie Wahl pflicht Softwareprakt. Stochastik für Inf Bachelorarbeit Allgemeine Schlüsselqualifikationen Theo. Inf. Progr.-Praktikum Projektvorstellung 0 SWS: ca. 20 30 Seminar Logik Mathe für Inf II Rechenanlagen Softwaretechnik Mathe für Inf I Algorithmen+ Datenstrukt. Inf.-Übertragung Studienverlaufsplan BA Informatik 10 20 ECTS Sem. 6 5 4 3 2 1 Seminar Hardwareprakt. Algorithmische Graphentheorie Wahl pflicht Softwareprakt. Stochastik für Inf Bachelorarbeit Allgemeine Schlüsselqualifikationen Theo. Inf. Progr.-Praktikum Projektvorstellung 0 SWS: ca. 20 30 Seminar Logik Mathe für Inf II Rechenanlagen Softwaretechnik Mathe für Inf I Algorithmen+ Datenstrukt. Inf.-Übertragung 10 ECTS ≈ 20 h/Woche Studienverlaufsplan BA Informatik 10 20 ECTS Sem. 6 5 4 3 2 1 Seminar Hardwareprakt. Algorithmische Graphentheorie Wahl pflicht Softwareprakt. Stochastik für Inf Bachelorarbeit Allgemeine Schlüsselqualifikationen Theo. Inf. Progr.-Praktikum Projektvorstellung 0 SWS: ca. 20 30 Seminar Logik Mathe für Inf II Rechenanlagen Softwaretechnik Mathe für Inf I Algorithmen+ Datenstrukt. Inf.-Übertragung 10 ECTS ≈ 20 h/Woche Studienverlaufsplan BA Informatik 10 20 ECTS Sem. 6 5 4 3 2 1 Seminar Hardwareprakt. Algorithmische Graphentheorie Wahl pflicht Softwareprakt. Stochastik für Inf Bachelorarbeit Allgemeine Schlüsselqualifikationen Theo. Inf. Progr.-Praktikum Projektvorstellung 0 SWS: ca. 20 30 Seminar Logik Mathe für Inf II Rechenanlagen Softwaretechnik Mathe für Inf I Algorithmen+ Datenstrukt. Inf.-Übertragung 10 ECTS ≈ 20 h/Woche Organisation I: Wochenplan Montag 30 8 –10 Dienstag Mittwoch Abgabe Lösungen 10:10 Vorlesung Zuse-HS Ausgabe Ü-Blatter WueCampus 10–12 Vorlesung 12–14 Übung Übung SE I SE II 14–16 Übung Übung SE III & ÜR II SE II Übung Übung SE I&III SE II 16–18 Zuse-HS Donnerstag Freitag Organisation I: Wochenplan Montag 30 1. Briefkasten Lehrstuhl I“ ” zwischen Turing& Zuse-HS 2. PABS 8 –10 Dienstag Mittwoch Abgabe Lösungen 10:10 Vorlesung Zuse-HS Ausgabe Ü-Blatter WueCampus 10–12 Vorlesung 12–14 Übung Übung SE I SE II 14–16 Übung Übung SE III & ÜR II SE II Übung Übung SE I&III SE II 16–18 Zuse-HS Donnerstag Freitag Organisation I: Wochenplan Montag 30 1. Briefkasten Lehrstuhl I“ ” zwischen Turing& Zuse-HS 2. PABS 8 –10 Dienstag Mittwoch Abgabe Lösungen 10:10 Vorlesung Zuse-HS Ausgabe Ü-Blatter WueCampus 10–12 Vorlesung 12–14 Übung Übung SE I SE II Übung Übung SE III & ÜR II SE II Übung Übung SE I&III SE II 14–16 16–18 Zuse-HS Finden diese Woche schon statt! Diese Woche beliebig aussuchen! Donnerstag Freitag Organisation I: Wochenplan Montag 30 1. Briefkasten Lehrstuhl I“ ” zwischen Turing& Zuse-HS 2. PABS 8 –10 Dienstag Mittwoch Abgabe Lösungen 10:10 Zuse-HS Ausgabe Ü-Blatter WueCampus 10–12 12–14 Übung Übung SE I SE II Übung Übung SE III & ÜR II SE II 14–16 16–18 Zuse-HS Diese Woche beliebig aussuchen! Freitag Vorlesung Vorlesung Finden diese Woche schon statt! Donnerstag Übung Übung SE I&III SE II Gruppeneinteilung bis Mi, 23:59 Uhr Geben Sie drei Prioritäten an! Organisation I: Wochenplan Montag 30 1. Briefkasten Lehrstuhl I“ ” zwischen Turing& Zuse-HS 2. PABS 8 –10 Dienstag Mittwoch Abgabe Lösungen 10:10 Zuse-HS Ausgabe Ü-Blatter WueCampus 10–12 12–14 Übung Übung SE I SE II 14–16 16–18 Zuse-HS Diese Woche beliebig aussuchen! Freitag Vorlesung Vorlesung Finden diese Woche schon statt! Donnerstag Übung Übung SE III & ÜR II SE II Übung Übung SE I&III SE II Ab und zu Laptop nötig! Gruppeneinteilung bis Mi, 23:59 Uhr Geben Sie drei Prioritäten an! Organisation II: Semesterplan Di, 18.10. Start Vorlesung & Übungen Organisation II: Semesterplan Di, 18.10. Start Vorlesung & Übungen Do, 24.11. 1. Test Organisation II: Semesterplan Di, 18.10. Start Vorlesung & Übungen Do, 24.11. 1. Test Do, 15.12. 2. Test Organisation II: Semesterplan Di, 18.10. Start Vorlesung & Übungen Do, 24.11. 1. Test Do, 15.12. 2. Test 24.12.– 08.01. Weihnachtsferien Organisation II: Semesterplan Di, 18.10. Start Vorlesung & Übungen Do, 24.11. 1. Test Do, 15.12. 2. Test 24.12.– 08.01. Weihnachtsferien Do, 19.01. 3. Test Organisation II: Semesterplan Di, 18.10. Start Vorlesung & Übungen Do, 24.11. 1. Test Do, 15.12. 2. Test 24.12.– 08.01. Weihnachtsferien Do, 19.01. 3. Test Do, 09.02. Letzte ADS-Vorlesung Organisation II: Semesterplan Di, 18.10. Start Vorlesung & Übungen Do, 24.11. 1. Test Do, 15.12. 2. Test 24.12.– 08.01. Weihnachtsferien Do, 19.01. 3. Test Do, 09.02. Letzte ADS-Vorlesung Fr, 17.02. 1. Klausur Organisation II: Semesterplan Di, 18.10. Start Vorlesung & Übungen Do, 24.11. 1. Test Do, 15.12. 2. Test 24.12.– 08.01. Weihnachtsferien Do, 19.01. 3. Test Do, 09.02. Letzte ADS-Vorlesung Fr, 17.02. 1. Klausur Fr, 20.04. 2. Klausur Organisatorisches III: Modulversionen ADS 2014 2 Module + Formular (s. WueCampus) Übungsmodul: Anmeldung bis 31.10.! – 40% aller Testpunkte (Einzelarbeit) – 50% aller Übungspunkte (Arbeit in 2er/3er-Gruppen) – 0% Plagiate oder – Übungsklausur (4h) am Semesterende Vorlesungsmodul: – Vorlesung + Klausur (benotet) – Sie dürfen (∞ oft) wiederholen, solange Sie nicht bestehen. Organisatorisches III: Modulversionen ADS < 2014 1 Modul 2 Module (kombiniert) 2014 + Formular (s. WueCampus) Übungsmodul: Anmeldung bis 31.10.! – 40% aller Testpunkte (Einzelarbeit) – 50% aller Übungspunkte (Arbeit in 2er/3er-Gruppen) – 0% Plagiate oder – Übungsklausur (4h) am Semesterende Vorlesungsmodul: – Vorlesung + Klausur (benotet) – Sie dürfen (∞ oft) wiederholen, solange Sie nicht bestehen. Organisatorisches III: Modulversionen ADS < 2014 1 Modul 2 Module (kombiniert) dito, für Klausurzulassung Pflicht! 2014 + Formular (s. WueCampus) Übungsmodul: Anmeldung bis 31.10.! – 40% aller Testpunkte (Einzelarbeit) – 50% aller Übungspunkte (Arbeit in 2er/3er-Gruppen) – 0% Plagiate oder – Übungsklausur (4h) am Semesterende Vorlesungsmodul: – Vorlesung + Klausur (benotet) – Sie dürfen (∞ oft) wiederholen, solange Sie nicht bestehen. Organisatorisches III: Modulversionen ADS < 2014 1 Modul 2 Module (kombiniert) dito, für Klausurzulassung Pflicht! 2014 + Formular (s. WueCampus) Übungsmodul: Anmeldung bis 31.10.! – 40% aller Testpunkte (Einzelarbeit) – 50% aller Übungspunkte (Arbeit in 2er/3er-Gruppen) – 0% Plagiate oder – Übungsklausur (4h) am Semesterende Vorlesungsmodul: – Vorlesung + Klausur (benotet) – Sie dürfen (∞ oft) wiederholen, solange Sie nicht bestehen. Organisatorisches III: Modulversionen ADS < 2014 1 Modul 2 Module (kombiniert) dito, für Klausurzulassung Pflicht! 2014 + Formular (s. WueCampus) Übungsmodul: Anmeldung bis 31.10.! – 40% aller Testpunkte (Einzelarbeit) – 50% aller Übungspunkte (Arbeit in 2er/3er-Gruppen) – 0% Plagiate oder – Übungsklausur (4h) am Semesterende Vorlesungsmodul: ( dito – Vorlesung + Klausur (benotet) – Sie dürfen (∞ oft) wiederholen, solange Sie nicht bestehen. Organisatorisches III: Modulversionen ADS < 2014 1 Modul 2 Module (kombiniert) dito, für Klausurzulassung Pflicht! 2014 + Formular (s. WueCampus) Übungsmodul: Anmeldung bis 31.10.! – 40% aller Testpunkte (Einzelarbeit) – 50% aller Übungspunkte (Arbeit in 2er/3er-Gruppen) – 0% Plagiate oder – Übungsklausur (4h) am Semesterende Vorlesungsmodul: ( dito – Vorlesung + Klausur (benotet) – Sie dürfen (∞ oft) wiederholen, solange Sie nicht bestehen. > 2014 1 Modul (kombiniert) Organisatorisches III: Modulversionen ADS < 2014 1 Modul 2 Module (kombiniert) dito, für Klausurzulassung Pflicht! 2014 + Formular (s. WueCampus) Übungsmodul: Anmeldung bis 31.10.! > 2014 1 Modul (kombiniert) – 40% aller Testpunkte (Einzelarbeit) – 50% aller Übungspunkte (Arbeit in 2er/3er-Gruppen) – 0% Plagiate oder – Übungsklausur (4h) am Semesterende Vorlesungsmodul: ( dito – Vorlesung + Klausur (benotet) – Sie dürfen (∞ oft) wiederholen, solange Sie nicht bestehen. ) dito Organisatorisches III: Modulversionen ADS < 2014 1 Modul 2 Module (kombiniert) dito, für Klausurzulassung Pflicht! 2014 + Formular (s. WueCampus) Übungsmodul: Anmeldung bis 31.10.! – 40% aller Testpunkte (Einzelarbeit) – 50% aller Übungspunkte (Arbeit in 2er/3er-Gruppen) – 0% Plagiate > 2014 1 Modul (kombiniert) dito, Voraussetzung für Bonus Notenpunkte – (0,3 falls 1. Klausur bestanden wird) oder – Übungsklausur (4h) am Semesterende Vorlesungsmodul: ( dito – Vorlesung + Klausur (benotet) – Sie dürfen (∞ oft) wiederholen, solange Sie nicht bestehen. ) dito Motivation Bonus Klausurergebnisse ADS-Klausur vom 8.2.2016 Motivation Bonus Klausurergebnisse ADS-Klausur vom 8.2.2016 Anteil bestanden“ unter denen, die die Bonusbedingungen erfüllt haben: ” Anteil bestanden“ unter denen, die die Bonusbedingungen nicht erfüllt haben: ” 83,7 % 18,5 % Literatur zu Algorithmen & Datenstrukturen Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduction to Algorithms MIT Press, 3. Aufl., 2009. Ca. 52 e. oder Algorithmen – eine Einführung Oldenbourg, 3. Aufl., 2010. Ca. 80 e. Literatur zu Algorithmen & Datenstrukturen Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduction to Algorithms MIT Press, 3. Aufl., 2009. Ca. 52 e. oder Algorithmen – eine Einführung Oldenbourg, 3. Aufl., 2010. Ca. 80 e. Ottmann & Widmayer: Algorithmen und Datenstrukturen Spektrum-Verlag, 5. Aufl., 2012. Ca. 50 e. Literatur zu Algorithmen & Datenstrukturen Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduction to Algorithms MIT Press, 3. Aufl., 2009. Ca. 52 e. oder Algorithmen – eine Einführung Oldenbourg, 3. Aufl., 2010. Ca. 80 e. Ottmann & Widmayer: Algorithmen und Datenstrukturen Spektrum-Verlag, 5. Aufl., 2012. Ca. 50 e. Mehlhorn & Sanders: Algorithms and Data Structures: The Basic Toolbox Springer, 2008. Ca. 38 e. Literatur zu Algorithmen & Datenstrukturen Cormen, Leiserson, Rivest, Stein: Introduction to Algorithms MIT Press, 3. Aufl., 2009. Ca. 52 e. oder Algorithmen – eine Einführung Oldenbourg, 3. Aufl., 2010. Ca. 80 e. Kleinberg & Tardos: Algorithm Design Pearson, 2006. Ca. 90 e. Ottmann & Widmayer: Algorithmen und Datenstrukturen Spektrum-Verlag, 5. Aufl., 2012. Ca. 50 e. Mehlhorn & Sanders: Algorithms and Data Structures: The Basic Toolbox Springer, 2008. Ca. 38 e. Goodrich & Tamassia: Data Structures & Algorithms in Java. Wiley, 5. Aufl., 2010. Ca. 115 e. Literatur über Java D. Ratz, J. Scheffler, D. Seese, J. Wiesenberger: Grundkurs Programmieren in Java (Band 1) Hanser Verlag http://www.grundkurs-java.de/ C. Ullenboom: Java ist auch eine Insel Galileo Computing openbook.galileocomputing.de/javainsel/ Literatur über Java D. Ratz, J. Scheffler, D. Seese, J. Wiesenberger: Grundkurs Programmieren in Java (Band 1) Hanser Verlag http://www.grundkurs-java.de/ C. Ullenboom: Java ist auch eine Insel Galileo Computing openbook.galileocomputing.de/javainsel/ Für alle, die Java noch nicht kennen und nicht beim Vorkurs waren: Literatur über Java D. Ratz, J. Scheffler, D. Seese, J. Wiesenberger: Grundkurs Programmieren in Java (Band 1) Hanser Verlag http://www.grundkurs-java.de/ C. Ullenboom: Java ist auch eine Insel Galileo Computing openbook.galileocomputing.de/javainsel/ Für alle, die Java noch nicht kennen und nicht beim Vorkurs waren: → WueCampus-Kurs Einführung in die Programmierung“ (WS16): ” https://wuecampus2.uni-wuerzburg.de/moodle/course/view.php?id=18739 Arbeiten Sie insbesondere alle Übungsaufgaben durch! TO DO TO DO Erfüllen Sie die Voraussetzungen? logb x =? logb y Lesen Sie Anhang A im Buch von Corman et al.! Lösen Sie die Übungsaufgaben dazu! TO DO Erfüllen Sie die Voraussetzungen? logb x =? logb y Lesen Sie Anhang A im Buch von Corman et al.! Lösen Sie die Übungsaufgaben dazu! Schreiben Sie sich in die VL / Übung ein! – Vorlesungsfolien und Übungsblätter: wuecampus2.uni-wuerzburg.de WueCampus“ ” – Übungseinteilung bis Mi, 23:59 Uhr – bitte mit drei Prioritäten: https://www-sbhome1.zv.uni-wuerzburg.de sb@home“ ” TO DO Erfüllen Sie die Voraussetzungen? logb x =? logb y Lesen Sie Anhang A im Buch von Corman et al.! Lösen Sie die Übungsaufgaben dazu! Schreiben Sie sich in die VL / Übung ein! – Vorlesungsfolien und Übungsblätter: wuecampus2.uni-wuerzburg.de WueCampus“ ” – Übungseinteilung bis Mi, 23:59 Uhr – bitte mit drei Prioritäten: https://www-sbhome1.zv.uni-wuerzburg.de sb@home“ ” Installieren Sie vor Ihrer Übung – das Java Development Kit (neuste Version): www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads TO DO Erfüllen Sie die Voraussetzungen? logb x =? logb y Lesen Sie Anhang A im Buch von Corman et al.! Lösen Sie die Übungsaufgaben dazu! Schreiben Sie sich in die VL / Übung ein! – Vorlesungsfolien und Übungsblätter: wuecampus2.uni-wuerzburg.de WueCampus“ ” – Übungseinteilung bis Mi, 23:59 Uhr – bitte mit drei Prioritäten: https://www-sbhome1.zv.uni-wuerzburg.de sb@home“ ” Installieren Sie vor Ihrer Übung – das Java Development Kit (neuste Version): www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads – die Java-Entwicklungsumgebung Eclipse (neuste Version): www.eclipse.org/downloads
