Computer Science and Data Structures B

Organisationseinheit
Freie Universität Berlin/Mathematik und Informatik

Bereich

Bereich Scientific Computing
Informatik

Zugangsvoraussetzungen

Keine

Qualifikationsziele

Die Studentinnen und Studenten können objektorientierte Software entwickeln: 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 Prüfungsleistung durchgeführt werden kann, oder mündliche Prüfung (ca. 30 Minuten) oder Hausarbeit (ca. 15 Seiten).

Differenzierte Bewertung
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