Das Frühjahrssemester 2021 findet bis auf Weiteres online statt. Ausnahmen: Veranstaltungen, die nur mit Präsenz vor Ort durchführbar sind. Bitte beachten Sie die Informationen der Dozierenden.

Peter Widmayer: Katalogdaten im Herbstsemester 2017

NameHerr Prof. Dr. Peter Widmayer
LehrgebietInformatik
Adresse
Inst. f. Theoretische Informatik
ETH Zürich, CAB H 39.2
Universitätstrasse 6
8092 Zürich
SWITZERLAND
Auszeichnung: Die Goldene Eule
E-Mailwidmayer@inf.ethz.ch
DepartementInformatik
BeziehungEmeritierter Professor

NummerTitelECTSUmfangDozierende
252-0026-00LAlgorithmen und Datenstrukturen Information 7 KP3V + 2U + 1AP. Widmayer, M. Püschel, D. Steurer
KurzbeschreibungEs werden grundlegende Entwurfsmuster für Algorithmen sowie klassische algorithmische Probleme und Datenstrukturen behandelt. Das Zusammenspiel von Algorithmen und Datenstrukturen wird anhand von Geometrie- und Graphenproblemen illustriert. In die Graphentheorie wird kurz eingeführt.
LernzielVerständnis des Entwurfs und der Analyse grundlegender Algorithmen und Datenstrukturen.
InhaltEs werden grundlegende Algorithmen und Datenstrukturen vorgestellt und analysiert. Dazu gehören auf der einen Seite Entwurfsmuster für Algorithmen, wie Induktion, divide-and-conquer, backtracking und dynamische Optimierung, ebenso wie klassische algorithmische Probleme, wie Suchen und Sortieren. Auf der anderen Seite werden Datenstrukturen für verschiedene Zwecke behandelt, darunter verkettete Listen, Hashtabellen, balancierte Suchbäume, verschiedene heaps und union-find-Strukturen. Weiterhin wird Adaptivität bei Datenstrukturen (wie etwa Splay-Bäume) und bei Algorithmen (wie etwa online-Algorithmen) beleuchtet. Das Zusammenspiel von Algorithmen und Datenstrukturen wird anhand von Geometrie- und Graphenproblemen illustriert. Hierfür werden grundlegende Konzepte der Graphentheorie eingeführt.
LiteraturTh. Ottmann, P.Widmayer: Algorithmen und Datenstrukturen, Spektrum-Verlag, 5. Auflage, Heidelberg, Berlin, Oxford, 2011
252-0209-00LAlgorithms, Probability, and Computing Information 8 KP4V + 2U + 1AE. Welzl, M. Ghaffari, A. Steger, D. Steurer, P. Widmayer
KurzbeschreibungAdvanced design and analysis methods for algorithms and data structures: Random(ized) Search Trees, Point Location, Minimum Cut, Linear Programming, Randomized Algebraic Algorithms (matchings), Probabilistically Checkable Proofs (introduction).
LernzielStudying and understanding of fundamental advanced concepts in algorithms, data structures and complexity theory.
SkriptWill be handed out.
LiteraturIntroduction to Algorithms by T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest;
Randomized Algorithms by R. Motwani und P. Raghavan;
Computational Geometry - Algorithms and Applications by M. de Berg, M. van Kreveld, M. Overmars, O. Schwarzkopf.
252-0933-00LAlgorithms and Complexity (HS)1 KP1SJ. Hromkovic, P. Widmayer
KurzbeschreibungThe seminar treats selected problems of current interest in the area of algorithms and complexity.
LernzielDevelop an understanding of selected problems of current interest in the area of algorithms and complexity.
InhaltThis seminar treats selected problems of current interest in the area of algorithms and complexity.
SkriptNone
LiteraturResearch papers, to be chosen in the seminar.
Voraussetzungen / BesonderesPrerequisites: Basic understanding of algorithms and complexity.
263-0006-00LAlgorithms Lab
Only for master students, otherwise a special permission by the student administration of D-INFK is required.
8 KP4P + 1AA. Steger, E. Welzl, P. Widmayer
KurzbeschreibungStudents learn how to solve algorithmic problems given by a textual description (understanding problem setting, finding appropriate modeling, choosing suitable algorithms, and implementing them). Knowledge of basic algorithms and data structures is assumed; more advanced material and usage of standard libraries for combinatorial algorithms are introduced in tutorials.
LernzielThe objective of this course is to learn how to solve algorithmic problems given by a textual description. This includes appropriate problem modeling, choice of suitable (combinatorial) algorithms, and implementing them (using C/C++, STL, CGAL, and BGL).
LiteraturT. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest: Introduction to Algorithms, MIT Press, 1990.
J. Hromkovic, Teubner: Theoretische Informatik, Springer, 2004 (English: Theoretical Computer Science, Springer 2003).
J. Kleinberg, É. Tardos: Algorithm Design, Addison Wesley, 2006.
H. R. Lewis, C. H. Papadimitriou: Elements of the Theory of Computation, Prentice Hall, 1998.
T. Ottmann, P. Widmayer: Algorithmen und Datenstrukturen, Spektrum, 2012.
R. Sedgewick: Algorithms in C++: Graph Algorithms, Addison-Wesley, 2001.
263-4311-00LSeminar on Molecular Algorithms Information
Findet dieses Semester nicht statt.
Limited number of participants
2 KP2SP. Widmayer
KurzbeschreibungDevelop an understanding of selected topics in the area of molecular algorithms, and the practice of scient
LernzielStudy and understanding of selected topics of interest in molecular algorithms such as: Computational Power of Molecular Algorithms, Molecular Algorithms for Solving Fundamental Tasks (Majority, Leader Election, Counting), Complexity Lower Bounds, Implementations of Algorithms in DNA.
InhaltThis seminar will familiarize the students with current research on molecualr algorithms, with a focus o algorithms executable in DNA. We will have an introductory lecture covering the basics of molecular computational models, and the underlying bio-chemical phenomena.
Subsequently, we will read and present selected reseach papers, focusing on their algorithmic content.
No prior knowledge of biology or chemistry will be required.
LiteraturSelected research articles.
Voraussetzungen / BesonderesThe course will require a good understanding of Randomized Algorithms. Hence, you must have passed our "Randomized Algorithms" class (or have acquired equivalent knowledge, in exceptional cases). No prior knowledge of biology or chemistry will be assumed. The basics will be presented in an introductory lecture.