Vorlesung, Lektion 12: 6. Prioritätslisten - 6.1 Binäre Heaps 6.2 Adressierbare Prioritätslisten

Vorlesung - Lektion 11: 5.4 Quicksort 5.5 Selection 5.6 Durchbrechen der unteren Schranke (Ganzzahliges Sortieren) Übung - Merge Sort - Dual Pivot Quicksort - Quicksort Analysen - Kennzahlen der Vorsortiertheit und adaptive Sortierverfahren - Runs - Partitionierung mit 2 Pivots

Vorlesung - Lektion 09: 5.4 Quicksort 5.4.1 Satz: Quicksort hat erwartete Laufzeit 5.4.2 Quicksort (Effiziente Implementierung)

Vorlesung - Lektion 09: 5. Sortieren & Co 5.1 Einfache Sotieralgorithmen 5.2 Sortieren durch Mischen 5.3 Untere Schranken 5.4 Quicksort (erster Versuch) Übung: Anwendung von Hashing in der Computersicherheit

Vorlesung - Lektion 08: 4.4 Verketten (Lineare Suche) 5. Sortieren & Co 5.1 Einfache Sortieralgorithmen

Vorlesung - Lektion 06: 4.1 Hashing mit verketteten Listen 4.2 Universelles Hashing 4.3 Hashing mit Linearer Suche (Linear Probing) Inhalt Übung: - Duplikaterkennung - Hashtabellen (Beispielanwendung: Duplikaterkennung) - Bloom Filter - Verteilte Duplikaterkennung

Vorlesung - Lektion 06: 3.2.1 Amortisierte Komplexität unbeschr. Felder 3.3 Amortisierte Analyse 3.4 Stapel und Schlangen 3.5 Vergleich: Listen - Felder 4 Hashing (Streuspeicherung)

Vorlesung - Lektion 05: 3.2.1 Armortisierte Komplexität unbeschr. Felder 3. Armortisierte Analyse Inhalt Übung: - Häufige Formen von Rekurrenzen - Mastertheorem - Variablenwechsel - Substitution - Erzeugende Funktionen - Fibonacci Zahlen - Partialbruch-Zerlegung - Armortisierte Analyse - Beispiel Binärzähler - Beispiel Hotlist-Datenstruktur - Unbounded Array

Vorlesung - Lektion 04: 3. Folgen als Felder und Listen 3.1 Verkettete Listen 3.1.1 Doppelt verkette Listen 3.1.2 Einfach verkettete Listen

Vorlesung - Lektion 03: 2.7 Analyse im Mittel (Beispiele) 2.8 Randomisierte Algorithmen (Beispiele) 2.9 Graphen Vorlesung - Lektion 03: 2.10 P und NP 3. Folgen als Felder und Listen Übung: Asymptotik, O-Kalkül, Invarianten, Rekurrenzen