e-Learning Support
Vorlesung: 03-IBGT-THI1-AT Theoretische Informatik 1: Algorithmentheorie - Details

Vorlesung: 03-IBGT-THI1-AT Theoretische Informatik 1: Algorithmentheorie - Details

Sie sind nicht in Stud.IP angemeldet.

Allgemeine Informationen

Veranstaltungsname Vorlesung: 03-IBGT-THI1-AT Theoretische Informatik 1: Algorithmentheorie
Untertitel
Veranstaltungsnummer 03-IBGT-THI1-AT
Semester WiSe 2025/2026
Aktuelle Anzahl der Teilnehmenden 307
Heimat-Einrichtung Informatik
Veranstaltungstyp Vorlesung in der Kategorie Lehre
Nächster Termin Montag, 08.12.2025 12:00 - 14:00, Ort: MZH 1090
Art/Form
Englischsprachige Veranstaltung Nein
ECTS-Punkte 4,5

Räume und Zeiten

MZH 1090
Montag: 12:00 - 14:00, wöchentlich (13x)
MZH 2490 (Seminarraum)
Montag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (14x)
MZH 1470
Montag: 18:00 - 20:00, zweiwöchentlich (6x)
Donnerstag: 12:00 - 14:00, wöchentlich (14x)
MZH 1380/1400
Dienstag: 14:00 - 16:00, wöchentlich (13x)
Donnerstag: 10:00 - 12:00, wöchentlich (14x)
MZH 6200
Mittwoch: 10:00 - 12:00, wöchentlich (13x)
MZH 5500
Donnerstag: 12:00 - 14:00, wöchentlich (14x)
NW1 H 1 - H0020
Donnerstag, 12.02.2026 09:00 - 11:00
NW1 H 2 - W0020
Donnerstag, 12.02.2026 09:00 - 11:00

Modulzuordnungen

Kommentar/Beschreibung

Algorithmentheorie

Algorithmen bilden eine der wichtigsten Grundlagen der
Informatik. Anschaulich beschreibt ein Algorithmus eine Vorgehensweise
um ein Problem zu lösen. Somit bilden Algorithmen eine Grundlage der
Programmierung, sind aber unabhängig von der konkreten
Programmiersprache und Umsetzung. Algorithmen sind so vielfältig wie
ihre Anwendungen, darum ist es umso wichtiger die fundamentalen
Prinzipien des effizienten Algorithmenentwurfs und in den wichtigsten
Problembereichen die grundlegenden Lösungsverfahren zu kennen.

Die Vorlesung hat zum Ziel diese fundamentalen Prinzipien des
Algorithmenentwurfs zu vermitteln. Die Prinzipien werden anhand
klassischer Algorithmen für wichtige Probleme illustriert und
eingeübt. Auf der theoretischen Seite werden die Grundlagen
abstrakter Maschinenmodelle, formale Korrektheitsbeweise und
Laufzeitanalyse vermittelt. Das erworbene Wissen ermöglicht es den
Studierenden für ein gegebenes algorithmisches Problem verschiedene
Lösungsansätze bezüglich ihrer Effizienz zu beurteilen, den am besten
geeigneten Ansatz zur Lösung auszuwählen und seine Korrektheit zu
beweisen.

• Algorithmenparadigmen: Greedy, Divide-and-Conquer, Dynamische Programmierung
• Sortierverfahren
• Grundlegende Begriffe der Graphentheorie
• Graphenprobleme: Kürzeste-Wege, minimale aufspannende Bäume, maximale Netzwerkflüsse