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22: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 08.01.2019

An episode of the Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19 podcast, hosted by Prof. Dr. Peter Sanders, titled "22: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 08.01.2019" was published on January 10, 2019 and runs 81 minutes.

January 10, 2019 ·81m · Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19

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22 | 0:00:00 Start 0:00:33 2D Bereichssuche 0:01:30 Wavelet Tree 0:10:21 Bitvektoren 0:12:16 Onlinealgorithmen 0:17:10 Competitive analysis 0:22:46 online problem: ski rental 0:31:16 Paging 0:42:50 Comparison of algorithms 0:48:43 A general lower bound 0:55:01 Resource augmentation 0:57:08 Conservative algorithms 1:05:36 New results 1:07:48 Radomized algorithms 1:09:04 Three types of adversaries 1:11:34 Marking Algorithm 1:13:52 Competetive ratio of RMARK

22 | 0:00:00 Start 0:00:33 2D Bereichssuche 0:01:30 Wavelet Tree 0:10:21 Bitvektoren 0:12:16 Onlinealgorithmen 0:17:10 Competitive analysis 0:22:46 online problem: ski rental 0:31:16 Paging 0:42:50 Comparison of algorithms 0:48:43 A general lower bound 0:55:01 Resource augmentation 0:57:08 Conservative algorithms 1:05:36 New results 1:07:48 Radomized algorithms 1:09:04 Three types of adversaries 1:11:34 Marking Algorithm 1:13:52 Competetive ratio of RMARK
Grundbegriffe der Informatik, Vorlesung, WS18/19 Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Inhalt der Vorlesung:- Algorithmen informell, Grundlagen des Nachweises ihrer Korrektheit, Berechnungskomplexität, 'schwere' Probleme, O-Notation, Mastertheorem- Alphabete, Wörter, formale Sprachen, endliche Akzeptoren, kontextfreie Grammatiken- induktive/rekursive Definitionen, vollständige und strukturelle Induktion, Hüllenbildung- Relationen und Funktionen- Graphen- Syntax und Semantik für AussagenlogikWeiterführende Literatur- Goos: Vorlesungen über Informatik, Band 1, Springer, 2005- Abeck: Kursbuch Informatik I, Universitätsverlag Karlsruhe, 2005Ziel:Der/die Studierende soll- grundlegende Definitionsmethoden erlernen und in die Lage versetzt werden, entsprechende Definitionen zu lesen und zu verstehen.- den Unterschied zwischen Syntax und Semantik kennen.- die grundlegenden Begriffe aus diskreter Mathematik und Informatik kennen und die Fähigkeit haben, sie im Zusammenhang mit der Beschreibung von Problemen und Beweisen anzuwenden. Vorlesungsaufzeichnung: http://w Programmieren, WS18/19, Vorlesung Karlsruher Institut für Technologie (KIT) – Objekte und Klassen – Typen, Werte und Variablen – Methoden – Kontrollstrukturen – Rekursion – Referenzen, Listen – Vererbung – Ein/-Ausgabe – Exceptions – Programmiermethodik – Implementierung elementarer Algorithmen (z.B. Sortierverfahren) in Java Literaturhinweise: P. Pepper, Programmieren Lernen, Springer, 3. Auflage 2007 Weiterführende Literatur B. Eckels: Thinking in Java. Prentice Hall 2006 J. Bloch: Effective Java, Addison-Wesley 2008Vorlesungsaufzeichnung: KIT | WEBCAST: http://webcast.kit.edu Algorithmen 2, Vorlesung, WS19/20 Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Diese Lehrveranstaltung soll Studierenden die grundlegenden theoretischen und praktischen Aspekte der Algorithmentechnik vermitteln. Es werden generelle Methoden zum Entwurf und der Analyse von Algorithmen für grundlegende algorithmische Probleme vermittelt sowie die Grundzüge allgemeiner algorithmischer Methoden wie Approximationsalgorithmen, Lineare Programmierung, Randomisierte Algorithmen, Parallele Algorithmen und parametrisierte Algorithmen behandelt.Literaturhinweise:- K. Mehlhorn, P. Sanders: Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox- K. Mehlhorn, S. Naeher: The LEDA Platform of Combinatorial and Geometric Computing Topic: Algorithm Engineering, Flows, Geometrie- R. K. Ahuja, T. L. Magnanti, J.B. Orlin: Network Flows- M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. C. Schwarzkopf: Computational Geometry: Algorithms and Applications- G. Navarro: Compact Data Structures "A Practical Approach", Cambridge University Press- R. Niedermeier: Invitation to Fixed-Parameter Algorithmen 2, Vorlesung, WS17/18 Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Diese Lehrveranstaltung soll Studierenden die grundlegenden theoretischen und praktischen Aspekte der Algorithmentechnik vermitteln. Es werden generelle Methoden zum Entwurf und der Analyse von Algorithmen für grundlegende algorithmische Probleme vermittelt sowie die Grundzüge allgemeiner algorithmischer Methoden wie Approximationsalgorithmen, Lineare Programmierung, Randomisierte Algorithmen, Parallele Algorithmen und parametrisierte Algorithmen behandelt.Literaturhinweise:- K. Mehlhorn, P. Sanders: Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox- K. Mehlhorn, S. Naeher: The LEDA Platform of Combinatorial and Geometric Computing Topic: Algorithm Engineering, Flows, Geometrie- R. K. Ahuja, T. L. Magnanti, J.B. Orlin: Network Flows- M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. C. Schwarzkopf: Computational Geometry: Algorithms and Applications- G. Navarro: Compact Data Structures "A Practical Approach", Cambridge University Press- R. Niedermeier: Invitation to Fixed-Parameter
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