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In diesem Modul lernen die Teilnehmer die Grundlagen von Datenstrukturen kennen, die Daten organisieren, um bestimmte Arten von Operationen schneller durchzuf眉hren. Das Modul beginnt mit einer allgemeinen Einf眉hrung in Datenstrukturen und spricht 眉ber einige einfache Datenstrukturen wie First-in-First-out-Warteschlangen und Last-in-First-out-Stapel. Als n盲chstes stellen wir die Heap-Datenstruktur und die grundlegenden Eigenschaften von Heaps vor. Es folgen Algorithmen zum Einf眉gen, L枚schen und Finden des minimalen Elements eines Heaps sowie deren Zeitkomplexit盲t. Schlie脽lich untersuchen wir die Datenstruktur der Priorit盲tswarteschlange und stellen einige Anwendungen vor.

Wir werden die Algorithmen quicksort und quickselect zur effizienten Sortierung und Auswahl des k-ten kleinsten Elements in einem Array durchgehen. Dies ist auch eine Einf眉hrung in die Rolle der Randomisierung bei der Entwicklung von Algorithmen. Als n盲chstes werden wir uns mit Hashtabellen besch盲ftigen: eine 盲u脽erst n眉tzliche Datenstruktur, die eine effiziente Suche und Abfrage von gro脽en Datenmengen erm枚glicht. Wir lernen die grundlegenden Prinzipien von Hash-Tabellen und Operationen mit Hash-Tabellen kennen.

In diesem Modul lernen wir die randomisierte Pivot-Auswahl 蹿眉谤 Quicksort und Quickselect kennen. Wir lernen, wie wir die Komplexit盲t der randomisierten Quicksort- und Quickselect-Algorithmen analysieren k枚nnen. Wir lernen Open Address Hashing kennen: eine Technik, die das Design von Hashtables vereinfacht. Als n盲chstes werden wir den Entwurf von Hash-Funktionen und deren Analyse untersuchen. Schlie脽lich stellen wir Bloom-Filter vor und analysieren sie, die in verschiedenen Anwendungen wie der Abfrage von Streaming-Daten und der Z盲hlung eingesetzt werden.