Proseminar Datenstrukturen und Algorithmen

Wintersemester 2026/27

News

  • 03.06.2026: Wir sind online!

Einführung und Themenvergabe

Termine

Donnerstag, 15.10.2026, 16:30Einführungsveranstaltung (Seminarraum 4201b, 2. Stock, Gebäude E1, Informatikzentrum)
19.10.2026Frist für Themenauswahl
28.10.2026Letzte Rücktrittsmöglichkeit
16.11.2026Vorlage der detaillierten Vortragsstruktur
14.12.2026Vollständige Fassung der Folien
11.-14.01.2027Blockseminar (halber Tag; wird noch abgestimmt)
01.02.2027Einreichung der Ausarbeitung

Beachten Sie, dass die vollständige Fassung der Vortragsfolien Ihre zu bewertende Einreichung darstellt und sich von der endgültigen Version nur durch kleinere Anpassungen unterscheiden sollte, die nach Rücksprache mit der betreuenden Person erfolgen. Es ist aber möglich (und dringend empfohlen!), vor den jeweiligen Fristen Entwurfsversionen Ihrer Ergebnisse einzureichen.

Themen

Dieses Proseminar bietet eine Weiterführung und Vertiefung diverser Themen, die im Rahmen der Vorlesung Datenstrukturen und Algorithmen behandelt werden. Die folgende Tabelle gibt einen vollständigen Überblick.


Nr.
ThemaReferent/inBetreuer/in
Algorithmen
1PageRank-Algorithmus––
2Huffman-Kodierung––
3LZW-Datenkompression––
4RSA-Kryptosystem––
5Deutsch-Schorr-Waite Baumtraversierung––
6Problem der K kürzesten Pfade––
7Amortisierte Laufzeitanalyse––
8String Matching––
9Lineare Programmierung––
10A*-Suchalgorithmus––
11 Randomisierte Algorithmen––
Datenstrukturen
12Fibonacci-Heaps––
13Splay-Bäume––
14R-Bäume––
15Bitstate Hashing––
16Binäre Entscheidungsdiagramme––
17Spielbäume––
18Bayessche Netze––

Literatur

[CLRS = Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, Ronald L. Rivest, and Clifford Stein: Introduction to Algorithms, 4th edition. MIT Press and McGraw-Hill, 2013]

  1. Fan Chung: A Brief Survey of PageRank Algorithms. IEEE Transactions on Network Science and Engineering 1(1), 2014.
  2. CLRS, Section 16.3: Huffman Codes.
  3. Terry Welch: A Technique for High-Performance Data Compression. IEEE Computer, 1984, 8-19.
  4. CLRS, Section 31.7: RSA Crypto System.
  5. H. Schorr and W. M. Waite: An efficient machine-independent procedure for garbage collection in various list structures. Commun. ACM 10(8), 1967, 501-506.
  6. Victor M. Jimenez and Andres Marzal: Computing the K Shortest Paths: A New Algorithm and an Experimental Comparison. WAE, LNCS 1668, 1999, 15-29.
  7. CLRS, Chapter 17: Amortized Analysis.
  8. CLRS, Chapter 32: String Matching.
  9. CLRS, Chapter 29: Linear Programming.
  10. Stuart Russell and Peter Norvig: Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3rd Edition, Prentice Hall, 2009. Section 3.5.2.: A* Search.
  11. Howard Barringer: Randomized algorithms – a brief introduction. Lecture notes.
  12. CLRS, Chapter 19: Fibonacci Heaps.
  13. Daniel D. Sleator, Robert Tarjan: Self-Adjusting Binary Search Trees. Journal of the ACM 32(3), 1985, 652–686.
  14. A. Guttman: R-Trees: A Dynamic Index Structure for Spatial Searching. Int. Conf. on Management of Data, 1984, 47-57.
  15. Matthias Kuntz and Kai Lampka: Probabilistic Methods in State Space Analysis. Validation of Stochastic Systems, LNCS 2925, 2004, 251-266.
  16. Randal E. Bryant: Graph-Based Algorithms for Boolean Function Manipulation.  IEEE Trans. Computers, Vol. C-35, No. 8,  1986, 677-691.
  17. George T. Heineman, Gary Pollice, and Stanley Selkow: Algorithms in a Nutshell. Oreilly Media, 2008, Chapter 7: Path Finding in AI, 217-223.
  18. Eugene Charniak: Bayesian Networks without Tears, AI Magazine 12(4), 1991, 50-63.

Anmeldung

Die Anmeldung erfolgt über eine zentrale Fachgruppenseite. Nachträgliche Anmeldungen sind nicht möglich.

Weitere Informationen

Kontakt

Thomas Noll <noll at cs.rwth-aachen.de>