PTI70060 – Algorithmen und Modelle

Modul
Algorithmen und Modelle
algorithms and models
Modulnummer
PTI70060
Version: 1
Fakultät
Physikalische Technik / Informatik
Niveau
Bachelor
Dauer
1 Semester
Turnus
Sommersemester
Modulverantwortliche/-r

Prof. Dr. Tina Geweniger
Tina.Geweniger(at)fh-zwickau.de

Dozent/-in(nen)

Prof. Dr. Tina Geweniger
Tina.Geweniger(at)fh-zwickau.de

Lehrsprache(n)

Deutsch
in "Algorithmen und Modelle"

ECTS-Credits

5.00 Credits

Workload

150 Stunden

Lehrveranstaltungen

4.00 SWS (1.00 SWS Praktikum | 3.00 SWS Vorlesung mit integr. Übung / seminaristische Vorlesung)

Selbststudienzeit

90.00 Stunden
45.00 Stunden Selbststudium - Algorithmen und Modelle
45.00 Stunden Vor-/Nachbereitung - Algorithmen und Modelle

Prüfungsvorleistung(en)

Belegarbeit oder Projekt
in "Algorithmen und Modelle"

Praktikum (erfolgreiche Teilnahme)
in "Algorithmen und Modelle"

Prüfungsleistung(en)

schriftliche Prüfungsleistung
Modulprüfung | Prüfungsdauer: 120 min | Wichtung: 100%
in "Algorithmen und Modelle"

Medienform
Keine Angabe
Lehrinhalte/Gliederung
  • Algorithmen und Laufzeitabschätzungen
  • Modellierungsmethoden, Pseudocode, Algorithmierung
  • Abstrakte Datentypen (Menge, Abbildung, Stack, Queue, Priority-Queue)
  • lineare Datenstrukturen: Folgen, Listen, Maps
  • hierarchische Datenstrukturen: Bäume, binäre Suchbäume, 2-3-Bäume, AVL-Bäume, Heaps
  • Sortierverfahren (Bubble-, Selection-, Insertion-, Merge-, Quick-, Radix-, Heapsort)
  • Graphalgorithmen (kürzeste Wege)
  • Algorithmentypen (Branch and Bound, Backtracking, Divide and Conquer, Monte Carlo, Heuristiken, Brute Force)
  • UML:
    • Phasen des Softwareentwicklungsprozesses, Vorgehensmodelle
    • Modellierung von Strukturen, Abläufen und Zuständen mit UML
    • Klassenmodellierung mit der UML
    • Anwendung von UML-Modellierungswerkzeugen
Qualifikationsziele

Die Studierenden kennen die grundlegenden Datenstrukturen und Algorithmen und können sie auf bekannte Problemklassen anwenden. Bekannte Algorithmen können die Studierenden für neue Problemklassen modifizieren.

Die Studierenden sind in der Lage, Algorithmen hinsichtlich Ihrer Komplexität zu beurteilen. Sie wenden dabei die grundlegenden Regeln für die Einordnung in Komplexitätsklassen an.

Die Studierenden sollen Grundkenntnisse in der Algorithmenkonstruktion erwerben und in praktischen Problemstellungen anwenden. Zudem sollen sie Studierenden in den Praktika das Implementieren von Algorithmen üben und Sicherheit beim Umgang mit der Programmiersprache Java und den entsprechenden Softwarewerkzeugen erlangen.

Die Studierenden kennen die Phasen des Softwareentwicklungsprozesses. Sie können Softwareentwicklungsprojekte mit objektorientierten Methoden durchführen. Sie können die am häufigsten verwendeten UML-Diagramme lesen und erstellen. Sie sind insbesondere sicher im Umgang mit UML-Klassendiagrammen und UML-Anwendungsfalldiagrammen.

Besondere Zulassungsvoraussetzung

keine

Empfohlene Voraussetzungen

Kenntnisse entsprechend der Inhalte von PTI70040 Programmierung 1 für Pädagogik

Fortsetzungsmöglichkeiten
Keine Angabe
Literatur
  • Robert Sedgewick: Algorithmen in Java (Teil 1-4), Pearson Studium, 2003, 3. Auflage, 816 Seiten, ISBN: 978-3827370723
  • Gunter Saake, Kai Uwe Sattler: Algorithmen und Datenstrukturen: Eine Einführung mit Java, dpunkt-Verlag, 2006, 3. Auflage, 512 Seiten, ISBN: 978-3898643856.
  • Dan Pilone und Russ Miles: Softwareentwicklung von Kopf bis Fuß, O'Reilly
  • Harald Störrle: UML 2 für Studenten, Pearson Studium Verl.
Hinweise
Keine Angabe