Algorithmen und Datenstrukturen

Präsenzstudium: ca. 42 Std., Eigenstudium: ca. 108 Std.

Grundlegende Kenntnisse der Wirtschaftsinformatik.

Programmierkenntnisse etwa aus den Modulen Softwareentwicklung I und II des Grundstudiums.

LERNZIELE: Die Studierenden sollen die wichtigsten, im wirtschaftlichen Umfeld eingesetzten Datenstrukturen und Algorithmen sowie die jeweiligen Eigenschaften kennen und die Eignung von algorithmischen Ansätzen für praktisch relevante Fragestellungen analysieren und bewerten können.

FACH- UND METHODENKOMPETENZ:

1. Die Studierenden kennen grundlegende Datenstrukturen und Algorithmen in ihrer Funktionsweise und ihren Eigenschaften.
2. Die Studierenden können für reale Problemstellungen geeignete Algorithmen und Datenstrukturen benennen und verwenden.
3. Die Studierenden können bekannte Algorithmen und Datenstrukturen in einer Hochsprache implementieren.
4. Die Studierenden können einfache unbekannte Algorithmen analysieren und ihre Eignung für einen spezifischen Einsatz bewerten.

ÜBERFACHLICHE KOMPETENZ: Abstraktionsvermögen - Die Studierenden übertragen reale Problemstellung in geeignete, algorithmisch lösbare Repräsentationen.

• Algorithmenbegriff und Eigenschaften von Algorithmen
• Algorithmenanalyse (Asymptotische Komplexität)
• Elementare Datenstrukturen
• Abstrakte Datentypen (z. B. Stacks, Schlangen, Bäume, Heaps) und Implementierungsvarianten
• Rekursion
• Auswahl an algorithmischen Paradigmen (z.B. Teile-und-herrsche, Greedy, Dynamische Programmierung)
• Sortierverfahren
• Suchverfahren
• Auswahl weiterer klassischer algorithmischer Problemstellungen zum Beispiel aus den Bereichen Stringalgorithmen, Graphenalgorithmen oder Geometrische Algorithmen

Tafel und Folien (Powerpoint),Fallstudien, multimediale Präsentationen

• Th.H. Cormen, C.E. Leiserson, R. Rivest, C. Stein: Algorithmen – Eine Einführung. Oldenbourg, 2. Auflage, 2007.
• Gunter Saake, Kai-Uwe Sattler Algorithmen und Datenstrukturen. dpunkt Verlag, 3. Auflage, 2006
• Mark Allen Weiss Data Structures and Problem Solving Using Java, Addison Wesley, 3. Auflage, 2005
• Robert Sedgewick Algorithms in Java, Parts 1-4, Part 5, Addison Wesley, 3. Auflage, 2003
• H.P. Gumm, M. Sommer: Einführung in die Informatik. Oldenbourg, 8. Auflage 2008