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 ====== Lernziele ======
-=== I. Datenstrukturen ===
+=== A. Datenstrukturen (Skript Kapitel 4) ===
+  * Was ist eine Datenstruktur verglichen mit einem Datentyp?
+  * Die folgenden Datenstrukturen sollten verstanden werden:
+    * Liste (Array)
+    * Verkettete Liste
+    * Stack (Stapel) und Queue (Warteschlange)
+    * Graphen
+    * Baum also Spezialfall des Graphen
+    * Heap als Spezialfall von einem Baum
+=== B. Begriffe und Komplexität ===
+  * Was ist ein Algorithmus?
+  * Was versteht man unter der Komplexität eines Algorithmus? Für welche Dinge wird die Komplexität angegeben?
+  * Was sagt die O-Notation für einen Algorithmus aus (Landau-Notation mit dem grossen O)?
+  * Beispiele angeben können für die verschiedenen Komplexitätsklassen.
+=== C. Irrgärten und Pfadfinder-Algorithmen ===
+** Irrgärten erstellen und lösen **
+  * Den Graphen zu einem Irrgarten aufzeichnen können und zu einem Graphen den Irrgarten zeichnen können.
+  * Unterschied zwischen einem perfekten (oder Standard-) Irrgarten und einem "normalen" Irrgarten kennen.
+  * Wie kann man einen Irrgarten erstellen mithilfe des DFS-Algorithmus? Warum und wofür ist hier ein Stack als Datenstruktur ideal? [[https://www.algosome.com/articles/maze-generation-depth-first.html| Link]]
+  * Wie funktionieren die Algorithmen "Random-Mouse", "Hand-on-Wall", DFS, BFS?
+  * Welche Algorithmen produzieren den kürzesten Weg?
+** Allgemeine Pfadfinder-Algorithmen **
+  * Wie funktioniert der Dijkstra-Algorithmus? Man muss ihn für kleine Beispiele durchführen können. [[https://ethz.ch/content/dam/ethz/special-interest/baug/ivt/ivt-dam/studies/transport-planning/exercises/2019/u1-musterloesung.pdf|Beispielaufgabe mit Lösung (ETH)]]
+  * Wie funktioniert der A*-Algorithmus? Man muss ihn für ein Beispiel und eine konkrete Situation erklären können. [[https://www.youtube.com/watch?v=-L-WgKMFuhE|Video von S. Lague]]
+=== Sortieralgorithmen ===
+  * Was ist ein stabiles bzw. ein instabiles Sortierverfahren?
+  * Wie funktioniert Selectionsort, welche Komplexität hat er im Best- und im Worst-Case?
+  * Wie funktioniert Swaport, welche Komplexität hat er im Best- und im Worst-Case?
+  * Wie funktioniert Bubblesort, welche Komplexität hat er im Best- und im Worst-Case?
+  * Wie funktioniert Mergesort, welche Komplexität hat er im Best- und im Worst-Case?
+=== Problem des Handlungsreisenden (Traveling Salesman-Problem) ===
+  * Das Problem verstehen und Anwendungen dafür kennen.
+  * Wie viele Touren gibt es bei n Städten theoretisch?
+  * Erkläre drei Algorithmen, wie man die Ausgangslösunge finden könnte (Nearest Neighbor, Random, Greedy-Algorithmus).
+  * Das Prinzip des Ameisen-Algorithmus verstehen und erklären können.
+  * Das Lösungsprinzip von 2-Opt (oder allgemein k-Opt) verstehen und erklären können.
+  * Was bedeutet Simulated Annealing? Wozu wird es eingesetzt?
+Link zu Simulated Annealing und k-Opt: [[https://youtu.be/SC5CX8drAtU|Link zu Simulated Annealing und k-Opt]]
+Möglichkeiten für 3-Opt: [[https://www.researchgate.net/profile/Kamran-Zamanifar/publication/251985406/figure/fig2/AS:393200561868801@1470757727174/opt-move-seven-distinct-tour-are-obtained-from-original-tour-We-use-X-X-1-replace-of.png|Hier]]
-  * Nearest Neighbor, Random, Greedy-Algorithmus verstehen, um die Ausgangslösung zu finden.