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252-0030-00L 7 Credits BSC D-INFK

Algorithms and Probability

Algorithmen und Wahrscheinlichkeit

Lecturers: Prof. Dr. Johannes Lengler, Prof. Dr. Karl Bringmann, Prof. Dr. Rasmus Kyng, Prof. Dr. Vera Traub
Examiners: Prof. Dr. Johannes Lengler, Prof. Dr. Rasmus Kyng, Prof. Dr. Vera Traub
VVZ CR 4.2

Last Updated: 2026-06-03 00:14:30

Abstract

Es werden klassische Algorithmen aus verschiedenen Anwendungsbereichen vorgestellt. In die diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie wird eingeführt und das Konzept randomisierter Algorithmen an verschiedenen Beispielen vorgestellt.

Objective

Verständnis des Entwurfs und der Analyse von Algorithmen. Grundlagen der diskreten Wahrscheinlichkeitstheorie und ihrer Anwendung in der Algorithmik.

Content

Fortsetzung der Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen des ersten Semesters.

General Information

Language
German
Levels
BSC
Frequency
Yearly recurring

Examination

Type
session examination
Mode
written 180 minutes
Aids
Keine eigenen Hilfsmittel erlaubt. Eine Formelsammlung und die Java Dokumentation werden zur Verfügung gestellt.No own materials allowed. A formulary and the Java documentation will be provided during the exam.
Digital
The exam takes place on devices provided by ETH Zurich.
Während des Semesters können durch aktive Mitarbeit Bonuspunkte erarbeitet werden. Die Veranstaltung bietet als "Leistungselement" (im Sinne der Weisung: Anwendung von Leistungselementen in der Lehre) vier Arten von Lernelementen an:Bonusaufgaben (klar markierte Teile der wöchentlichen Aufgaben), Peer Feedback (die Korrektur der Bonusaufgaben von Kommilitonen; dies ist nur dann möglich, wenn Sie selbst diese Aufgaben bearbeitet und abgegeben haben), Minitests und Programmieraufgaben. Die durch die Lernelemente erworbenen Punkte verbessern das Ergebnis der schriftlichen Prüfung um maximal 0.25 Notenpunkte, wobei für dieses Maximum nicht die Maximalpunktzahl erforderlich ist.Die Bonuspunkte zählen für die Prüfung entweder in der unmittelbar an die Lerneinheit anschliessenden oder in der darauf folgenden Prüfungssession. Sobald die Lerneinheit neu gelesen wird, zählen die Bonuspunkte nicht mehr.

Course Components

Type Title Time & Place Hours
lecture Algorithmen und Wahrscheinlichkeit
Findet im HG F 7 mit Videoübertragung ins HG F 5 statt.
  • Tue 14:15-16:00 (HG F 5)
  • Tue 14:15-16:00 (HG F 7)
  • Thu 10:15-12:00 (HG F 5)
  • Thu 10:15-12:00 (HG F 7)
4 h weekly
exercise Algorithmen und Wahrscheinlichkeit
Die genauen Unterrichtszeiten von ONLINE-Veranstaltungen werden von den Dozierenden kommuniziert.
  • Thu 16:00-18:00 (ON LI NE)
  • Thu 16:15-18:00 (CAB G 57)
  • Thu 16:15-18:00 (CAB G 59)
  • Thu 16:15-18:00 (CHN D 29)
  • Thu 16:15-18:00 (CHN D 44)
  • Thu 16:15-18:00 (CHN D 46)
  • Thu 16:15-18:00 (HG D 5.1)
  • Thu 16:15-18:00 (HG E 33.1)
  • Thu 16:15-18:00 (HG F 26.5)
  • Thu 16:15-18:00 (HG G 26.1)
  • Thu 16:15-18:00 (HG G 26.3)
  • Thu 16:15-18:00 (HG G 26.5)
  • Thu 16:15-18:00 (LEE D 101)
  • Thu 16:15-18:00 (LEE D 105)
  • Thu 16:15-18:00 (LFW C 4)
  • Thu 16:15-18:00 (LFW E 13)
  • Thu 16:15-18:00 (ML F 34)
  • Thu 16:15-18:00 (ML J 34.3)
  • Thu 16:15-18:00 (ML J 37.1)
2 h weekly

Offered In