1. Uke 35
1.1. Lenkede lister
1.2. Trær
1.2.1. Binære trær
1.3. Induksjon
1.3.1. Domino analogi
1.4. Reduksjon
1.5. Rekursjon
1.6. Round Robin
1.7. Knockout
1.8. Insertion sort
1.9. Algoritme-analyse
1.9.1. 1. Problem
1.9.2. 2. Krav
1.9.3. 3. Virkemåte
1.9.4. 4. styrke
1.9.5. 5. svakheter
1.9.6. 6. kjøretid
2. Datastrukturer. Trær traversering og rekursjon
2.1. Grafer
2.1.1. Kanter - E
2.1.2. Hjørner(noder) - V
2.1.2.1. Kantens grad
2.1.2.2. «We often refer to a vertex of a rooted tree as a "node"»; «The term "node" is often used (..) as a synonym for "vertex"»
2.1.3. Rettede grafer
2.1.3.1. Naboer hvis adjacent(tilknyttet) i "uretted versjon" av graf
2.1.4. Urettede grafer
2.1.4.1. Ingen looper
2.1.4.2. Alltid symmetriske naboforhold
2.1.4.3. Komplette grafer
2.1.4.4. To-delte grafer
2.2. Trær
2.2.1. Skog
2.2.1.1. Asyklisk, uretted graf
2.2.2. ("Fritt") tre
2.2.2.1. Sammenhengende, asyklisk, urettet graf
2.2.3. |E| = |V| - 1
2.2.4. Rotfestede trær (Rooted Trees)
2.3. Stacks and queues
2.4. Linked lists
2.5. Binary search Trees
3. Grafalgoritmer. Hashing
3.1. Graf representasjon
3.1.1. Naboliste
3.1.2. Nabomatrise
3.2. Bredde først søk
3.3. Dybde-først søk
3.4. Klassifisering av kanter
3.4.1. Tre-kant (Tree edge)
3.4.2. Bakover-kant (Back edge)
3.4.3. Foroverkant (Forward edge)
3.4.4. Kryss-kant (Cross edge)
3.5. Direct-adress
3.6. Hash tables
3.7. Chaining
3.8. Hash functions
3.9. Open-adress hashing
4. Topologisk sortering. Spenntrær
4.1. Topologisk sortering
4.1.1. PÅ DAG-er
4.1.2. Bruk av DFS
4.2. Minimale spenntrær
4.2.1. Vektede grafer
4.2.2. Danne minimum vekt på spenntre
4.2.3. Kruskals algoritme
4.2.4. Prims algoritme