Das Herbstsemester 2020 findet in einer gemischten Form aus Online- und Präsenzunterricht statt.
Bitte lesen Sie die publizierten Informationen zu den einzelnen Lehrveranstaltungen genau.

Johannes Lengler: Katalogdaten im Herbstsemester 2018

NameHerr Dr. Johannes Lengler
Adresse
Informatik (Theoretische Inform.)
ETH Zürich, CAB G 37.1
Universitätstrasse 6
8092 Zürich
SWITZERLAND
E-Mailjohannes.lengler@inf.ethz.ch
DepartementInformatik
BeziehungDozent

NummerTitelECTSUmfangDozierende
252-0851-00LAlgorithmen und Komplexität4 KP2V + 1UJ. Lengler, A. Steger
KurzbeschreibungEinführung: RAM-Maschine, Datenstrukturen; Algorithmen: Sortieren, Medianbest., Matrixmultiplikation, kürzeste Pfade, min. spann. Bäume; Paradigmen: Divide&Conquer, dynam. Programmierung, Greedy; Datenstrukturen: Suchbäume, Wörterbücher, Priority Queues; Komplexitätstheorie: Klassen P und NP, NP-vollständig, Satz von Cook, Beispiele für Reduktionen.
LernzielNach dieser Vorlesung kennen die Studierenden einige Algorithmen und übliche Werkzeuge. Sie kennen die Grundlagen der Komplexitätstheorie und können diese verwenden um Probleme zu klassifizieren.
InhaltDie Vorlesung behandelt den Entwurf und die Analyse von Algorithmen und Datenstrukturen. Die zentralen Themengebiete sind: Sortieralgorithmen, Effiziente Datenstrukturen, Algorithmen für Graphen und Netzwerke, Paradigmen des Algorithmenentwurfs, Klassen P und NP, NP-Vollständigkeit, Approximationsalgorithmen.
SkriptJa. Wird zu Beginn des Semesters verteilt.
252-4202-00LSeminar in Theoretical Computer Science Information
The deadline for deregistering expires at the end of the second week of the semester. Students who are still registered after that date, but do not attend the seminar, will officially fail the seminar.
2 KP2SE. Welzl, B. Gärtner, M. Hoffmann, J. Lengler, A. Steger, B. Sudakov
KurzbeschreibungPräsentation wichtiger und aktueller Arbeiten aus der theoretischen Informatik, sowie eigener Ergebnisse von Diplomanden und Doktoranden.
LernzielDas Lernziel ist, Studierende an die aktuelle Forschung heranzuführen und sie in die Lage zu versetzen, wissenschaftliche Arbeiten zu lesen, zu verstehen, und zu präsentieren.
263-4110-00LInterdisciplinary Algorithms Lab Information Belegung eingeschränkt - Details anzeigen
Maximale Teilnehmerzahl: 12

Im Masterstudium können zusätzlich zu den Vertiefungsübergreifenden Fächern nur max. 10 KP mit Laboratorien erarbeitet werden. Weitere Labs werden auf dem Beiblatt aufgeführt.
5 KP2PA. Steger, D. Steurer, J. Lengler
KurzbeschreibungIn this course students will develop solutions for algorithmic problems posed by researchers from other fields.
LernzielStudents will learn that in order to tackle algorithmic problems from an interdisciplinary or applied context one needs to combine a solid understanding of algorithmic methodology with insights into the problem at hand to judge which side constraints are essential and which can be loosened.
Voraussetzungen / BesonderesStudents will work in teams. Ideally, skills of team members complement each other.

Interested Bachelor students can apply for participation by sending an email to steger@inf.ethz.ch explaining motivation and transcripts.