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
All content for Algorithmen 2, WS2016/17, Vorlesung is the property of Karlsruher Institut für Technologie (KIT) and is served directly from their servers
with no modification, redirects, or rehosting. The podcast is not affiliated with or endorsed by Podjoint in any way.
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
Algorithmen II, Vorlesung, WS 2016/17, 18.01.2017, 22
Algorithmen 2, WS2016/17, Vorlesung
1 hour 17 minutes 17 seconds
8 years ago
Algorithmen II, Vorlesung, WS 2016/17, 18.01.2017, 22
22 |
0:00:00 Starten
0:00:42 13 Onlinealgorithmen
0:05:35 Examples
0:08:09 Competitive analysis
0:09:19 A typical online problem: ski rental
0:11:31 Upper bound for ski rental
0:14:33 Lower bound for ski rental
0:18:07 Paging
0:20:16 Definitions
0:21:49 Paging algorithms
0:25:11 Longest Forward Distance is optimal
0:27:34 Using the claim
0:29:01 Proof the claim
0:29:44 Comparison of algorithms
0:34:33 A general lower bound
0:38:53 Resource augmentation
0:40:14 Conservative algorithms
0:43:26 Competitive ratio
0:46:50 Counting the faults of OPT
0:47:32 Conclusion
0:48:30 Competitive analysis
0:49:57 Notes
0:51:02 New results
0:54:25 Randomized algorithms
0:55:38 Three types of adversaries
1:00:46 Markig Algorithm
1:04:28 Analysis of REMARk
1:06:21 Lower bound for OPT
1:07:42 Discussion
1:08:50 Why competitive analysis?
1:16:24 Disadvantages of competetive analysis
Algorithmen 2, WS2016/17, Vorlesung
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