Effiziente Algorithmen (SS 2026)

Aktuelles

Vorlesung

Dr. Annamaria Kovacs

Mittwoch, 10:00 – 12:00 Uhr, Magnus-Hörsaal (Robert-Mayer-Straße 11-15)

Donnerstag, 12:00 – 14:00 Uhr, Magnus-Hörsaal (Robert-Mayer-Straße 11-15)

Übungsbetrieb

Conrad Schecker (schecker@em.uni-frankfurt.de)

Donnerstag, 14:00 – 16:00 Uhr im SR 11 (Robert-Mayer-Straße 11-15)

Die Teilnahme am Übungsbetrieb wird dringend empfohlen, ist jedoch nicht verpflichtend. Durch selbstständiges Lösen der Übungsaufgaben wird Bekanntes vertieft und weiterführende Inhalte vermittelt. Des Weiteren kann durch die erfolgreiche Teilnahme am Übungsbetrieb eine Bonifikation von bis zu einem Notenschritt für die Prüfung erworben werden. Die Bonifikation wird erst angerechnet, wenn die Klausur selbstständig bestanden und im Tutorium mindestens einmal pro Vorlesungsteil vorgerechnet wurde.

Organisation

• Übungsblätter werden in der Regel wöchentlich freitags ausgegeben.
• Die Abgabefrist für ein Übungsblatt endet am Samstag in der darauffolgenden Woche um 12:00 Uhr.
• Die Abgabe erfolgt online über einen individuellen Link, den Sie nach erfolgter Anmeldung erhalten haben.
• Die Zuordnung der Abgaben erfolgt automatisch. Dennoch schadet es nicht, Namen oder Matrikelnummer darauf zu vermerken.
• Wir nehmen Abgaben in Form von einer PDF-Datei mit maximal 10MB entgegen. Schwer lesbare Abgaben werden nicht bewertet.
  • Gut lesbare und kleine Dateien erhält man bei der Verwendung von LaTeX. Wir bieten auch eine LaTeX-Vorlage an.
  • Alternativ können Sie auch Scans oder Bilder zu einer PDF-Datei zusammenfügen. Wenn Sie dafür ein Smartphone verwenden, nutzen Sie eine Scannerapp Ihres Vertrauens. Damit lassen sich Ränder wegschneiden und Seiten gerade ziehen.
• Laden Sie Ihre Lösung nicht in letzter Minute hoch. Ein reibungsloser Ablauf kann ansonsten nicht garantiert werden. Sie können Ihre Lösung bis zur Abgabefrist jederzeit durch eine neue Version ersetzen.
• Vergewissern Sie sich, die korrekte Datei hochgeladen zu haben.

Plagiate und KI-Tools

Es wird empfohlen, in Gruppen über die Aufgaben zu diskutieren, jedoch muss von jedem Teilnehmer eine individuelle Ausarbeitung eingereicht werden. Zur Lösung der Aufgaben ist es nicht nötig, externe Quellen zu verwenden, sofern nicht anders angegeben. Sollten dennoch Quellen verwendet werden, die nicht von uns bereitgestellt wurden, sind diese nach den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis anzugeben. Insbesondere ist die Eigenleistung eindeutig zu kennzeichnen, denn nur diese wird bewertet. Jegliche Verwendung von KI-Tools ist untersagt. Abgaben, die plagiierte, kopierte oder nicht selbstständig erarbeitete Lösungen enthalten, werden für jeden Betroffenen mit 0 Punkten bewertet. Im Wiederholungsfall kann es zur Aberkennung sämtlicher Bonifikation kommen.

Aktive Beteiligung am Tutorium

Eine Bonifikation für die Prüfung wird nur bei aktiver Beteiligung am Tutorium gewährt, daher muss für jeden Vorlesungsteil mindestens einmal vorgerechnet werden. Darüber hinaus können Bonuspunkte durch freiwilliges Vorrechnen gesammelt werden. Dieser Bonus wird pro Person höchstens einmal pro Übungsblatt vergeben. Beim ersten freiwilligen Vorrechnen gibt es 3 Bonuspunkte und beim zweiten freiwilligen Vorrechnen gibt es 2 Bonuspunkte. Danach gibt es für jedes weitere freiwillige Vorrechnen einen Bonuspunkt.

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

Teilnahmevoraussetzungen

• Im Master: keine.
• Im Bachelor PO-2011: Modellierung (B-MOD) und Datenstrukturen (B-DS).
• Im Bachelor PO-2019: 25 CP aus den Basismodulen.

Leistungsnachweis

Materialien

Handschriftliches Skript

Effiziente Algorithmen 1

Woche 1.

Effiziente Algorithmen 2

Folien

Effiziente Algorithmen 1

Einführung

Randomisierte Algorithmen I (Teil)

Effiziente Algorithmen 2

Übungen

Effiziente Algorithmen 1

• Übungsblatt 1. Abgabe bis 25.04.2026, 12:00 Uhr.

Effiziente Algorithmen 2

Skript und zusätzliche Literatur

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

Nützliches (LaTeX)

• LaTeX-Vorlage
• LaTeX-Cheat-Sheet

Klausuren und Prüfungsmaterial

• Altklausuren finden Sie hier.