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Computer Science and Data Structures A

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Computer Science and Data Structures A
Organisationseinheit Freie Universität Berlin/Mathematik und Informatik
Bereich Fachliche Angebote Bereich Scientific Computing Informatik
Zugangsvoraussetzungen Keine
Qualifikationsziele Die Studentinnen und Studenten haben grundlegende Fähigkeiten zur Entwicklung von objektorientierter Software: Sie beherrschen den Umgang mit Datenabstraktion, Vererbung und polymorphen Typsystemen und sind in der Lage, abstrakte Datentypen zu spezifizieren und zu implementieren, Korrektheitsbeweise für die Implementierungen abstrakter Datentypen durchzuführen und unter Einbeziehung von Effizienzanalysen eine Entscheidung über die jeweils zu wählende Datenrepräsentation zu treffen. Sie kennen die wichtigsten abstrakten Datentypen und ihre gängigen Implementierungen sowie die entsprechenden Schnittstellen und Klassen aus den Bibliotheken der verwendeten Programmiersprache.
Inhalte Ausgangspunkt ist das Geheimnisprinzip und seine Bedeutung für die Strukturierung von Programmen und die Konstruktion von Datenobjekten mittels Modulen und Klassen. Eine zentrale Rolle bei der Modellierung von Daten spielt der Begriff der Datenabstraktion, verbunden mit der Unterscheidung zwischen Spezifikation und Implementierung abstrakter Datenobjekte und Datentypen. Folgen, Mengen, Relationen, Bäume, Graphen und geometrische Objekte werden als abstrakte Typen eingeführt. Anschließend werden effizient manipulierbare Repräsentationen dieser Typen betrachtet und die zugehörigen Algorithmen auf ihre Komplexität hin untersucht.
Lehr- und Lernformen	Aktive Teilnahme
Vorlesung 4 SWS Teilnahme empfohlen	schriftliche Bearbeitung der Übungsblätter zwei mündliche Präsentationen der Lösung jeweils einer Übungsaufgabe in der Übung Ausarbeitung und Präsentation eines Programmierprojekts
Übung 2 SWS Teilnahme empfohlen	schriftliche Bearbeitung der Übungsblätter zwei mündliche Präsentationen der Lösung jeweils einer Übungsaufgabe in der Übung Ausarbeitung und Präsentation eines Programmierprojekts
Seminar 2 SWS Teilnahme empfohlen	schriftliche Bearbeitung der Übungsblätter zwei mündliche Präsentationen der Lösung jeweils einer Übungsaufgabe in der Übung Ausarbeitung und Präsentation eines Programmierprojekts
Aufwand Präsenzzeit V 60 Stunden Vor- und Nachbereitung V 80 Stunden Präsenzzeit S 30 Stunden Vor- und Nachbereitung S 60 Stunden Präsenzzeit Ü 30 Stunden Vor- und Nachbereitung Ü 60 Stunden Schriftliche Übungsaufgaben 60 Stunden Prüfungsvorbereitung und Prüfung 70 Stunden
Modulprüfung Klausur (90 Minuten), die auch in Form einer elektronischen Prüfungsleisoder Hausarbeit (ca. 15 Seiten);
Differenzierte Bewertung nicht differenzierte Bewertung
Modulsprache Deutsch
Arbeitsaufwand (Stunden) 450
Leistungspunkte (LP) 15
Dauer des Moduls Ein oder zwei Semester
Häufigkeit des Angebots Mindestens einmal im Studienjahr
Verwendbarkeit Masterstudiengang Computational Sciences