Diese Lehrveranstaltung soll Studierenden die grundlegenden theoretischen und praktischen Aspekte der Algorithmentechnik vermitteln. Es werden generelle Methoden zum Entwurf und der Analyse von Algorithmen für grundlegende algorithmische Probleme vermittelt sowie die Grundzüge allgemeiner algorithmischer Methoden wie Approximationsalgorithmen, Lineare Programmierung, Randomisierte Algorithmen, Parallele Algorithmen und parametrisierte Algorithmen behandelt.
Literaturhinweise:
- K. Mehlhorn, P. Sanders: Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox
- K. Mehlhorn, S. Naeher: The LEDA Platform of Combinatorial and Geometric Computing Topic: Algorithm Engineering, Flows, Geometrie
- R. K. Ahuja, T. L. Magnanti, J.B. Orlin: Network Flows
- M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. C. Schwarzkopf: Computational Geometry: Algorithms and Applications
- G. Navarro: Compact Data Structures "A Practical Approach", Cambridge University Press
- R. Niedermeier: Invitation to Fixed-Parameter Algorithms, Oxford University Press, 2006.
Dozenten: Prof. Dr. Peter Sanders, Dr. Christian Schulz, Dr. Simon Gog, M.Sc. Michael Axtmann | Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Theoretische Informatik
Vorlesungsaufzeichnung: KIT | WEBCAST: http://webcast.kit.edu
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Diese Lehrveranstaltung soll Studierenden die grundlegenden theoretischen und praktischen Aspekte der Algorithmentechnik vermitteln. Es werden generelle Methoden zum Entwurf und der Analyse von Algorithmen für grundlegende algorithmische Probleme vermittelt sowie die Grundzüge allgemeiner algorithmischer Methoden wie Approximationsalgorithmen, Lineare Programmierung, Randomisierte Algorithmen, Parallele Algorithmen und parametrisierte Algorithmen behandelt.
Literaturhinweise:
- K. Mehlhorn, P. Sanders: Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox
- K. Mehlhorn, S. Naeher: The LEDA Platform of Combinatorial and Geometric Computing Topic: Algorithm Engineering, Flows, Geometrie
- R. K. Ahuja, T. L. Magnanti, J.B. Orlin: Network Flows
- M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. C. Schwarzkopf: Computational Geometry: Algorithms and Applications
- G. Navarro: Compact Data Structures "A Practical Approach", Cambridge University Press
- R. Niedermeier: Invitation to Fixed-Parameter Algorithms, Oxford University Press, 2006.
Dozenten: Prof. Dr. Peter Sanders, Dr. Christian Schulz, Dr. Simon Gog, M.Sc. Michael Axtmann | Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Theoretische Informatik
Vorlesungsaufzeichnung: KIT | WEBCAST: http://webcast.kit.edu
27: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 28.01.2019
Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
1 hour 26 minutes 16 seconds
6 years ago
27: Algorithmen II, Vorlesung, WS 2018/19, 28.01.2019
28 |
0:00:00 Start
0:00:05 Einleitung
0:00:28 Dominik Schreiber - SAT Solving and Automated Planning
0:00:41 Overview
0:01:51 The SAT Problem
0:03:39 SAT Solving
0:05:06 Parallel SAT Solving
0:09:30 Automated Planning
0:13:20 SAT-based Planning
0:17:44 Outlook: Future Research and Teaching
0:23:16 Sebastian Lamm - Distributed Connected Components
0:23:45 Connected Components and Applications
0:25:23 Sequential Algorithms
0:26:16 General Framework
0:29:04 All-Reduce (AR) - Algorithm
0:31:14 Union-find merging (UFM)
0:35:26 Graph Contraction (GC) - Algorithm
0:38:21 Label Propagation (LP)
0:40:44 Comparison
0:43:14 Conclusion
0:44:40 Sebastion Schlag - High Quality Hypergraph Partitioning
0:47:24 Applications
0:48:57 Parallel Sparse-Matrix Vector Product (SpM x V)
0:52:09 From SpM x V to Hypergraph Partitioning
0:56:33 How does Hypergraph Partitioning work?
0:59:27 Taxonomy of Hypergraph Partitioning Tools
1:01:07 Why Yet Another Multilevel Algorithm?
1:05:30 Latest Experimental Results
1:08:45 KaHyPar - Karlsruhe Hypergraph Partitioning
1:10:20 Tobias Maier - Parallele Algorithmen - Einschub Shared Memory Datenstrukturen
1:12:12 Concurrent Hash Table
1:17:19 Migration als Lösung
1:20:33 Vergrößern der Hash Tabelle
1:24:09 Deallocation Problem
Algorithmen 2, Vorlesung, WS18/19
Diese Lehrveranstaltung soll Studierenden die grundlegenden theoretischen und praktischen Aspekte der Algorithmentechnik vermitteln. Es werden generelle Methoden zum Entwurf und der Analyse von Algorithmen für grundlegende algorithmische Probleme vermittelt sowie die Grundzüge allgemeiner algorithmischer Methoden wie Approximationsalgorithmen, Lineare Programmierung, Randomisierte Algorithmen, Parallele Algorithmen und parametrisierte Algorithmen behandelt.
Literaturhinweise:
- K. Mehlhorn, P. Sanders: Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox
- K. Mehlhorn, S. Naeher: The LEDA Platform of Combinatorial and Geometric Computing Topic: Algorithm Engineering, Flows, Geometrie
- R. K. Ahuja, T. L. Magnanti, J.B. Orlin: Network Flows
- M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. C. Schwarzkopf: Computational Geometry: Algorithms and Applications
- G. Navarro: Compact Data Structures "A Practical Approach", Cambridge University Press
- R. Niedermeier: Invitation to Fixed-Parameter Algorithms, Oxford University Press, 2006.
Dozenten: Prof. Dr. Peter Sanders, Dr. Christian Schulz, Dr. Simon Gog, M.Sc. Michael Axtmann | Karlsruher Institut für Technologie (KIT), Institut für Theoretische Informatik
Vorlesungsaufzeichnung: KIT | WEBCAST: http://webcast.kit.edu
