Algorithmen 1, SS2017, Vorlesung podcast

Algorithmen 1, SS2017, Vorlesung

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Exile

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Episode 10: From Refugee to Radical 44:09

for 2 years siden44:09

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44:09

When a young Eva Kollisch arrives as a refugee in New York in 1940, she finds a community among socialists who share her values and idealism. She soon discovers ‘the cause’ isn’t as idyllic as it seems. Little does she know this is the beginning of a lifelong commitment to activism and her determination to create radical change in ways that include belonging, love and one's full self. In addition to Eva Kollisch’s memoirs Girl in Movement (2000) and The Ground Under My Feet (2014), LBI’s collections include an oral history interview with Eva conducted in 2014 and the papers of Eva’s mother, poet Margarete Kolllisch, which document Eva’s childhood experience on the Kindertransport. Learn more at www.lbi.org/kollisch . Exile is a production of the Leo Baeck Institute , New York | Berlin and Antica Productions . It’s narrated by Mandy Patinkin. Executive Producers include Katrina Onstad, Stuart Coxe, and Bernie Blum. Senior Producer is Debbie Pacheco. Associate Producers are Hailey Choi and Emily Morantz. Research and translation by Isabella Kempf. Sound design and audio mix by Philip Wilson, with help from Cameron McIver. Theme music by Oliver Wickham. Voice acting by Natalia Bushnik. Special thanks to the Kollisch family for the use of Eva’s two memoirs, “Girl in Movement” and “The Ground Under My Feet”, the Sophia Smith Collection at Smith College and their “Voices of Feminism Oral History Project”, and Soundtrack New York.…

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23 episoder

#Hochschulbildung #Bildung #Vorlesung #Informatik #Strukturen #Daten #Toolbox #Korrektheitsargumente #Effizienzanalyse #Algorithmen #Mathematik #Video #Karlsruher Instituts Für Technologie KIT #KIT

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23: Algorithmen 1, Vorlesung, SS 2017, 24.07.2017 1:22:51

for 8 years siden1:22:51

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23 | 0:00:00 Starten 0:00:06 Schnuppervorlesung Sicherheit 0:00:39 Überblick 0:03:10 Ziel 0:04:56 Motivation 0:09:01 Grundidee 0:11:20 Erste Eigenschaften 0:14:56 Überblick RSA 0:21:55 RSA-Schlüsselgenerierung 0:28:49 Korrektheit von RSA 0:38:04 Sicherheit? 0:43:31 Semantische Sicherheit für Public-Key-Verschlüsselung 0:50:04 Äquivalenter Begriff: IND-CPA 0:55:11 Sicherheit von RSA 0:56:43 Weitere Angriff auf RSA 0:59:31 Homomorphie von RSA 1:01:57 RSA-Padding 1:05:57 RSA-OAEP 1:07:17 Sicherheit von RSA-OAEP 1:09:35 Relevanz von RSA (-OAEP) 1:12:20 Mehr über ElGamal Das Modul beinhaltet die 'Basic Toolbox der Algorithmik'. Im Einzelnen werden folgende Themen bearbeitet: - Ergebnisüberprüfung (Checkers) und Zertifizierung - Asymptotische Algorithmenanalyse: worst case, average case, probabilistisch, amortisiert - Grundbegriffe des Algorithm Engineering - Effektive Umsetzung verketteter Listen - Unbeschränkte Arrays, Stapel, und Warteschlangen - Hashtabellen: mit Verkettung, linear probing, universelles Hashing - Sortieren: effiziente Algorithmen (mergesort, quicksort), untere Schranken, radix sort - Selektion: quickselect - Prioritätslisten: binäre Heaps, addrssierbare Prioritätslisten - Sortierte Folgen/Suchbäume: Wie unterstützt man alle wichtigen Operationen in logarithmischer Zeit - Graphen (Repräsentation, Traversierung: Breitensuche, Tiefensuche, Anwendungen (topologisches Sortieren,...), Kürzeste Wege: Dijkstra's Algorithmus, Bellman-Ford Algorithmus, Minimale Spannbäume: Kruskals Algorithmus, Jarnik-Prim Algorithmus) - Generische Optimierungsalgorithmen (Greedy, Dynamische Programmierung, systematische Suche, Lokale Suche) Literaturhinweise: Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox, K. Mehlhorn und P. Sanders Springer 2008 Weiterführende Literatur Algorithmen - Eine Einführung T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, und C. Stein, Oldenbourg, 2007 Algorithmen und Datenstrukturen T. Ottmann und P. Widmayer, Spektrum Akademischer Verlag, 2002 Algorithmen in Java. Teil 1-4: Grundlagen, Datenstrukturen, Sortieren, Suchen R. Sedgewick, Pearson Studium 2003 Algorithm Design J. Kleinberg and É. Tardos, Addison Wesley, 2005 Vöcking et al. Taschenbuch der Algorithmen, Springer, 2008 Lehrinhalt: Dieses Modul soll Studierenden grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen vermitteln. Die Vorlesung behandelt unter anderem: - Grundbegriffe des Algorithm Engineering - Asymptotische Algorithmenanalyse (worst case, average case, probabilistisch, amortisiert) - Datenstrukturen z. B. Arrays, Stapel, Warteschlangen und Verkettete Listen - Hashtabellen - Sortieren: vergleichsbasierte Algorithmen (z.B. quicksort, insertionsort), untere Schranken, Linearzeitalgorithmen (z.B. radixsort) - Prioritätslisten - Sortierte Folgen,Suchbäume und Selektion - Graphen (Repräsentation, Breiten-/Tiefensuche, Kürzeste Wege, Minimale Spannbäume) - Generische Optimierungsalgorithmen (Greedy, Dynamische Programmierung, systematische Suche, Lokale Suche) - Geometrische Algorithmen…

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22: Algorithmen 1, Vorlesung, SS 2017, 17.07.2017 35:55

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22 | 0:00:00 Starten 0:01:04 Kap. 13: Zusammenfassung 0:02:22 Zusammenfassung - Datenstrukturen 0:07:39 Zusammenfassung - Algorithmen 0:11:29 Zusammenfassung - Entwurfstechniken I 0:15:46 Zusammenfassung - Entwurfstechniken II 0:20:07 Zusammenfassung - Analysetechniken 0:26:12 Zusammenfassung - weitere Techniken…

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21: Algorithmen 1, Übung, SS 2017, 12.07.2017 55:29

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21 | 0:00:00 Starten 0:00:06 Roadmap Übung 0:00:38 Schwierige Probleme 0:09:30 Erinnerung: Lineare Programme 0:15:36 Erinnerung: Travelling Salesman Problem 0:17:15 Ein ILP für TSP 0:24:57 Heuristiken 0:25:55 Ameisenalgorithmen 0:30:41 Vertex Cover 0:32:22 Approximation 0:34:48 Eine Approximation für Vertex Cover 0:39:05 Metaheuristiken und Nachbarschaften 0:40:20 Nachbarschaftsmetaheuristiken 0:44:43 Lokale Suche für Vertex Cover 0:47:12 Tabu-Suche für Vertex Cover…

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20: Algorithmen 1, Vorlesung, SS 2017, 10.07.2017 1:12:32

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20 | 0:00:00 Starten 0:03:19 Wdh. Dynamische Programmierung 0:08:34 Algorithmenentwurf mittels dynamischer Programmierung 0:14:18 Anwendungen dynamischer Programmierung 0:17:38 Gegenbeispiel: Teilproblemeigenschaft 0:18:42 Gegenbeispiel: Austauschbarkeit 0:20:53 Systematische Suche 0:23:44 Beispiel: Branch-and-Bound für das Rucksackproblem 0:32:09 Beispielrechnung 0:41:30 Branch-and-Bound - allgemein 0:44:33 Lokale Suche - global denken, lokal handeln 0:47:55 Hill Climbing 0:48:51 Problem: Lokale Optima 0:49:53 Warum die Nachbarschaft wichtig ist 0:53:40 Jenseits von Hill Climbing 1:01:08 Evolutionäre Algorithmen 1:03:50 Zusammenfassung…

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19: Algorithmen 1, Vorlesung und Übung, SS 2017, 05.07.2017 1:14:44

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19 | 0:00:00 Starten 0:00:06 Kap. 12: Generische Optimierungsansätze 0:01:08 Durchgehendes Beispiel: Rucksackproblem 0:04:07 Black-Box-Löser 0:04:40 Lineare Programmieurng 0:08:09 Beispiel: Kürzeste Wege 0:09:11 Eine Anwendung - Tierfutter 0:10:38 Verfeinerungen 0:11:52 Algorithmen und Implementierungen 0:13:15 Ganzzahlige Lineare Programmierung 0:16:09 Umgang mit (M)ILPs 0:18:39 Optimale Greedy-Algorithmen 0:23:56 Dynamische Programmierung - Aufbau aus Bausteinen 0:31:11 Dynamische Programmieurng 0:47:57 Übung: Kürzeste Wege Algorithmen: Bellman-Ford 0:56:11 Minimale Spannbäume 0:59:32 Steinerbäume 1:07:49 Problem des Handlungsreisenden (TSP)…

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18: Algorithmen 1, Vorlesung, SS 2017, 03.07.2017 1:10:32

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18 | 0:00:00 Starten 0:00:06 Kap. 11: Minimale Spannbäume 0:03:34 Anwendungen 0:13:56 Der Jarnik-Prim-Algorithmus 0:24:48 Kruskals Algorithmus 1:03:02 Vergleich Jarnik-Prim Kruskal 1:04:09 Mehr MST-Algorithmen 1:06:50 Zusammenfassung

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17: Algorithmen 1, Vorlesung und Übung, SS 2017, 28.06.2017 1:02:08

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17 | 0:00:00 Starten 0:00:37 Mehr zu kürzesten Wegen 0:02:22 Exkurs: Routing in Straßennetzwerken 0:05:58 Distanz zu einem Zielknoten t 0:07:25 Ideen für Routenplannung 0:10:51 Approach: Transit-Node Routing 0:16:55 Erste Beobachtung 0:19:01 Zweite Beobachtung 0:20:27 Transit-Node Routing 0:24:28 Experimente 0:27:25 Offene Fragen 0:29:46 Anfang der Übung 0:30:02 Breitensuche 0:41:12 Tiefensuche 0:51:20 Dijkstras Algorithmus…

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16: Algorithmen 1, Vorlesung, SS 2017, 26.06.2017 1:04:41

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16 | 0:00:00 Starten 0:00:10 Allgemeine Definition 0:02:19 Kante (u,v) relaxieren 0:04:30 Dijkstras Algorithmus 0:06:53 Beispiel 0:11:27 Korrektheit 0:12:23 v erreichbar -> 0:14:39 v gescannt -> 0:18:46 Dijkstra: Implementierung? 0:20:01 Prioritätsliste 0:21:03 Imlementierung 0:25:38 Beispiel 0:29:27 Dijkstra: Laufzeit 0:36:22 Analyse im Mittel 0:37:23 Monotone ganzzahlige Prioritätslisten 0:38:02 Negative Kosten 0:42:21 Zurück zu Basiskonzepten 0:45:16 Allgemeines Korrektheitskriterium 0:50:42 Algorithmen brutal - Bellman-Ford-Algorithmus für beliebige Kantengewichte 0:54:05 Negative Kreise finden 0:55:47 Beispiel 0:58:14 Bellmann-Ford – Laufzeit 0:59:24 Azyklische Graphen 1:01:11 Von überall nach überall 1:02:57 Kürzeste Wege: Zusammenfassung…

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15: Algorithmen 1, Vorlesung, SS 2017, 19.06.2017 1:00:41

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15 | 0:00:00 Starten 0:00:08 Tiefensuche 0:11:31 DFS-Baum 0:28:38 Topologische Sortierung 0:40:32 Kap. 10: Kürzeste Wege 0:45:23 Grundlagen 0:52:47 Allgemeine Definitionen 0:58:31 Dijkstras Algorithmus: Pseudocode Das Modul beinhaltet die 'Basic Toolbox der Algorithmik'. Im Einzelnen werden folgende Themen bearbeitet: - Ergebnisüberprüfung (Checkers) und Zertifizierung - Asymptotische Algorithmenanalyse: worst case, average case, probabilistisch, amortisiert - Grundbegriffe des Algorithm Engineering - Effektive Umsetzung verketteter Listen - Unbeschränkte Arrays, Stapel, und Warteschlangen - Hashtabellen: mit Verkettung, linear probing, universelles Hashing - Sortieren: effiziente Algorithmen (mergesort, quicksort), untere Schranken, radix sort - Selektion: quickselect - Prioritätslisten: binäre Heaps, addrssierbare Prioritätslisten - Sortierte Folgen/Suchbäume: Wie unterstützt man alle wichtigen Operationen in logarithmischer Zeit - Graphen (Repräsentation, Traversierung: Breitensuche, Tiefensuche, Anwendungen (topologisches Sortieren,...), Kürzeste Wege: Dijkstra's Algorithmus, Bellman-Ford Algorithmus, Minimale Spannbäume: Kruskals Algorithmus, Jarnik-Prim Algorithmus) - Generische Optimierungsalgorithmen (Greedy, Dynamische Programmierung, systematische Suche, Lokale Suche) Literaturhinweise: Algorithms and Data Structures - The Basic Toolbox, K. Mehlhorn und P. Sanders Springer 2008 Weiterführende Literatur Algorithmen - Eine Einführung T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest, und C. Stein, Oldenbourg, 2007 Algorithmen und Datenstrukturen T. Ottmann und P. Widmayer, Spektrum Akademischer Verlag, 2002 Algorithmen in Java. Teil 1-4: Grundlagen, Datenstrukturen, Sortieren, Suchen R. Sedgewick, Pearson Studium 2003 Algorithm Design J. Kleinberg and É. Tardos, Addison Wesley, 2005 Vöcking et al. Taschenbuch der Algorithmen, Springer, 2008 Lehrinhalt: Dieses Modul soll Studierenden grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen vermitteln. Die Vorlesung behandelt unter anderem: - Grundbegriffe des Algorithm Engineering - Asymptotische Algorithmenanalyse (worst case, average case, probabilistisch, amortisiert) - Datenstrukturen z. B. Arrays, Stapel, Warteschlangen und Verkettete Listen - Hashtabellen - Sortieren: vergleichsbasierte Algorithmen (z.B. quicksort, insertionsort), untere Schranken, Linearzeitalgorithmen (z.B. radixsort) - Prioritätslisten - Sortierte Folgen,Suchbäume und Selektion - Graphen (Repräsentation, Breiten-/Tiefensuche, Kürzeste Wege, Minimale Spannbäume) - Generische Optimierungsalgorithmen (Greedy, Dynamische Programmierung, systematische Suche, Lokale Suche) - Geometrische Algorithmen…

Algorithmen 1, SS2017, Vorlesung

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14: Algorithmen 1, Vorlesung, SS 2017, 14.06.2017 1:25:31

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14 | 0:00:00 Starten 0:00:36 Kap. 8: Repräsentation von Graphen: Einleitung 0:04:35 Repräsentation von Graphen 0:08:29 Notation und Konventionen 0:09:48 Ungerichtete -> gerichtete Graphen 0:10:30 Operationen 0:14:03 Kantenfolgenrepräsentation 0:15:33 Adjazenzfelder 0:19:36 Kantenliste -> Adjazenzfeld 0:26:21 Operationen für Adjazenzfelder 0:29:26 Kantenanfragen 0:30:00 Adjazenzlisten 0:32:47 Customization (Zuschneiden) 0:34:27 Beispiel: DAG- Erkennung 0:42:56 Adjazenz-Matrix 0:47:51 Pfad zählen mittels LA 0:50:29 Beispiel, wo Graphentheorie bei LA hilft 0:52:19 Implizite Repräsentation 0:54:03 ZUsammenhangstest für Intervallgraphen 0:58:16 Beispiel 1:00:30 Graphenrepräsentation: Zusammenfassung 1:02:42 Kap. 9: Graphtraversierung 1:04:26 Graphtraversierung als Kantenklassifizierung 1:09:14 Breitensuche 1:16:32 Repräsentation des Baums…

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13: Algorithmen 1, Vorlesung, SS 2017, 12.06.2017 1:17:11

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13 | 0:00:00 Starten 0:00:25 Sortierte Folgen 0:01:35 Dynamische Sortierte Folgen 0:02:34 Binäre Suchbäume 0:03:16 Varianten, Bemerkung 0:04:28 locate(k) 0:07:26 Invariante von locate(k) 0:09:06 Ergebnisberechnung von locate(k) 0:11:09 Laufzeit von locate(k) 0:12:47 Naives Einfügen 0:15:22 Suchbäume balancieren 0:17:48 (a, b)-Bäume 1:06:59 Erweiterte Suchbäume 1:09:22 Elternzeiger 1:10:23 Teilbaumgrößen 1:13:15 Zusammenfassung 1:14:00 Mehr zu sortierten Folgen…

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12: Algorithmen 1, Vorlesung und Übung, SS 2017, 07.06.2017 1:25:52

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12 | 0:00:00 Starten 0:00:09 Adressierbare Prioritätslisten 0:06:42 Adressierbare Binäre Heaps 0:09:16 Adressierbare Prioritätslisten-Laufzeiten 0:11:56 Prioritätslisten-Zusammenfassung 0:13:41 Sortierte Folgen 0:16:44 Statisch: Sortiertes Feld mit binärer Suche 0:29:06 Dynamische Sortierte Folgen-Grundoperationen 0:30:21 Mehr Operationen 0:34:10 Abgrenzung 0:36:25 Sortierte Folgen-Anwendungen 0:39:38 Binäre Suchbäume 0:42:07 Anfang der Übung 0:43:12 Graphen und Relationen 0:48:29 Teilbarkeitsgraph 0:49:38 Der Hyperwürfel Q3 0:51:17 Knotengrad 0:53:58 Handshaking Lemma 0:59:51 Adjazenz-und Inzidenzmatrix 1:06:46 Graphen als Matrizen 1:07:58 Wiederholung: DAG 1:10:47 Graphen als Matrizen 1:15:13 Wege, Kreise und Zusammenhang 1:16:48 Eulerische und Hamiltonische Kreise 1:21:35 Satz von Euler (Graphen)…

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11: Algorithmen 1, Vorlesung und Übung, SS 2017, 31.05.2017 1:15:43

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11 | 0:00:00 Starten 0:00:11 Vorlesung 0:00:14 Heap-Algorithmus 0:04:52 Prozedur siftDown 0:12:20 deleteMin: Beispiel 0:15:46 Binärer Heap 0:27:34 Nützlicher Rechentrick 0:32:02 Heapsort 0:38:16 Heapsort, Quicksort, Mergesort 0:40:43 Adressierbare Prioritätslisten 0:40:48 Übung 0:41:39 Roadmap 0:43:44 Erinnerung: Bucketsort 0:44:45 Bucket Sort für [0, 1) 0:51:48 Priority Queues 0:55:18 Bucket Queue 0:58:09 Binary Radix Heap 1:12:41 Schnelle Heaps 1:13:58 Zusammenfassung…

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10: Algorithmen 1, Vorlesung, SS 2017, 29.05.2017 1:23:04

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10 | 0:00:00 Starten 0:00:08 Halbrekursive Implementierung 0:04:39 Quadratische Komplexität bei gleichen Elementen? 0:11:21 Vergleich Quicksort Mergesort 0:15:33 Auswahl (Selection) 0:20:18 Quickselect 0:37:05 Array-Implementierung 0:47:51 Least-Sigmificant-Digit Radix-Sortieren 0:55:05 Mehr zu ganzzahligem Sortieren 1:04:41 Prioritätslisten 1:09:21 Binäre Heaps 1:12:43 Implizite Baum-Repräsentation…

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09: Algorithmen 1, Vorlesung, SS 2017, 24.05.2017 1:26:18

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09 | 0:00:00 Starten 0:00:13 Quicksort-zufälliger Pivot 0:05:32 Satz: Quicksort hat erwartete Laufzeit 0:20:42 Exkurs: Harmonische Summe 0:27:19 Quicksort: Effiziente Implementierung 0:38:01 Beispiel: Partinonierung 0:41:31 Beispiel: Rekursion 0:43:42 Größerer Basisfall 0:45:48 Inplace? Wirklich? 0:47:33 Halbrekursive Implementierung 0:50:15 Quadratische Komplexität bei gleichen Elementen? 0:50:52 Anfang der Übung 0:54:07 Rückblick: Insertion Sort 0:57:36 Sentinels am Beispiel Sortieren durch Einfügen 1:04:01 adaptives Sortieren 1:08:04 Insertion Sort: Adaptiv? 1:10:13 Insertion Sort: Erwartete Laufzeit 1:14:15 Natural Merge Sort 1:14:54 Runs 1:21:23 Zusammenfassung: Adaptives Sortieren 1:22:17 Beispiel: C++…

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