Søgemaskiner for
Grundlæggende Programmering,
Objekt orienteret programmering,
Internetprogrammering,
Databasesystemer og
Introduktion til algoritmik og datastrukturer

MAJ 2001

Velkommen til hjemmesiden for projekter i søgemaskiner.

Hjemmesiden er fælles for studerende med forskellige forudsætninger og projektmål.
Dog gælder det for alle projekterne, at der arbejdes med teknologier, der anvendes i internet-søgemaskiner.

Inden selve projektperioden vil vi løbende informere via email og denne side om projektet.
Vi vil bl.a. informere om hvem der har tilmeldt sig projektet og hvilke projektgrupper der er dannet,
så du nemmere selv kan finde en projektgruppe.
Vi vil ligeledes afholde en indledende informationsdag om projektet,
hvor du også vil have mulighed for at danne en gruppe.

Her finder du en generelle beskrivelse af projektet.

Her finder du projektets hjemmeside fra sidste semester.

Denne side er opdelt i følgende punkter :

Generel beskrivelse af projektet

Instruktorer

Lærere

FAQ

Om Algoritmeundervisning på IT-C

Overordnet

For alle projektgrupperne gælder det, at der arbejdes med teknologier, der anvendes i internet-søgemaskiner.
Projektgrupperne har forskellige forudsætninger, men alle grupperne skal løse de opgaver
der er beskrevet under fællesdelen. Dog kan der træffes specielle aftaler
for hver gruppe med en lærer. Når en gruppe har løst opgaverne under fællesdelen har gruppen
sin første primitive udgave af en søgemaskine for IT-C.
Efter at en gruppe har en løsning indholdende besvarelser for opgaverne under
fællesdelen, kan gruppen vælge at bygge videre på sin løsning: det kan dreje sig om f.eks.
anvendelse af mere avanceret datastrukturer, anvendelse af
Serverteknologi eller konstruktion af pænere brugergrænseflade.
Hvad den enkelte gruppe vælger at arbejde videre med, vil afhænge af interesser og forudsætninger.
Såfremt gruppen ikke har andre forudsætninger end grundlæggende programmering forventes det ikke
at gruppen i projektperioden når meget længere end at besvare fællesdelen.
Hver gruppe skal gøre rede for sine ønsker i en projektformular.
På projektets hjemmeside vil vi løbende komme med forskellige udfordringer man kan gå i krig med efter fællesdelen.

På denne side finder du endvidere data indsamlet fra IT-C's hjemmesider,
samt programeksempler på hvorledes disse data kan anvendes.

Hver gruppe skal beskrive sit projektarbejde i en rapport, og denne rapport skal
senere forsvares ved en projekteksamen.

Under projektperioden afholdes der projekdage. På disse dage
vil der være generel information og individuel vejledning.
Hvis du eller din gruppe herudover har problemer under projektet, er i velkomne til at henvende jer til en af
de lærere, der er tilknyttet projektet.

Fællesdelen

Under dette punkt præsenteres fællesdelen for projekterne. På den første Projektdag
vil fællesdelen blive gennemgået. På denne dag præsenteres ligeledes de teknologier som er nødvendige for at kunne
løse fællesdelen. I nedestående beskrivelse vil der således sikkert være ord som du ikke kender før
den første projektdag har været afholdt. Specielt vil teksten nok forekomme som volapyk i en eller anden
udstrækning hvis man ikke før har hørt om enkelthægtede lister. Enkelthægtede lister er en af
de teknologier som bliver præsenteret på den første projektdag.

Til brug for projektet er der konstrueret filer indeholdene data,
fra IT-C's hjemmesider, herefter kaldet URL's. Disse filer indeholder informationer om hvilke ord
der er på hvilke URL's. Filerne har forskellig størrelse, alt efter hvor mange hjemmesider de
indeholder informationer fra. I nedestående beskrives en række opgaver.
De to første opgaver går ud på at afprøve og lettere modificere
programeksemplet "RunMe". Programmet "RunMe" gør følgende tre ting :

Indlæser en data-fil.
Konstruerer en enkelthægtet liste datastruktur med informationerne fra data-filen. Objekterne i den enkelt-hægtede liste indeholder to felter : "str" og "next". "str" er et ord fra datafilen og "next" peger på det næste objekt. "str" kan både være en URL og et ord fra en URL. Såfremt "str" er URL er det første tegn i "str" tegnet "<". Det første objekt i listen indeholder en URL. De efterfølgende objekter i listen er ord fra denne URL, indtil et objekt i listen er en URL, hvorefter dennes ord kommer i listen, og så fremdeles. Bemærk at hvis det samme ord forekommer flere gange på den samme URL eller på forskellige URL, vil dette ord forekomme flere gange i listen.
Efter "RunMe" har konstrueret den enkelthægtede liste igangsættes en simpel brugergrænseflade, hvor det kan testes om et givet ord forefindes på en eller anden hjemmeside.

Følgende opgaver skal løses :

Afprøv programeksemplet "RunMe".
Modificer "RunMe" således at hvis der søges på f.eks. "Hans", udskrives alle de URL'er, hvori "Hans" forekommer. Dette skal gøres ved udelukkende at ændre på søgemåden. Altså der skal ikke opbygges/konstrueres en ny struktur til at repræsentere data.
Efter disse to mindre opgaver følger så en større. Der skal konstrueres en enkelthægtet liste af objekter som indeholder tre felter: "str", "next", "URLS". "str" og "next" er som beskrevet i ovenstående, blot forekommer URL ikke i listen, og hvert ord forekommer kun en gang i listen. Såfremt et objekt indeholder ordet "Hans" i feltet "str" skal objektets felt "URLS" være en peger til en liste af de URL's som indeholder ordet "Hans". En liste af URL skal bestå af objekter med to felter : "next" og "URL". next er en peger til det næste objekt og URL er en peger til en URL. Efter konstruktionen af denne datastruktur skal der laves tilhørende søgerutiner.
Ovennævnte nye datastruktur får data til at fylde mindre og finder ordet "Hans" hurtigere end "RunMe", men det kan gøres betydligt hurtigere ved at bruge en hash-tabel datastruktur.

De obligatoriske dele fra fællesdelen skal implementeres vha. simple javakommandoer, dvs. at det ikke er tilladt at bruge f.eks.

Vector
Collections

De eneste ikke trivielle javakommandoer der må bruges er kommandoer til strenge, som f.eks. til at finde det første tegn i en streng, finde en hashværdi for en streng osv. Hvis du er i tvivl om du bruger en kommando som ikke må bruges så kontakt en af lærerne.

Til opgaver der kommer efter fællesdelen må man bruge de teknologier man har lyst til.

Ud over ovenstående obligatoriske opgaver kan de enkelte projektgrupper som omtalt udbygge opgaven. F.eks. ved at anvende allerede brugte eller andre datastrukturer til f.eks. at repræsentere data på en mere kompakt måde.

Projektformular

Hver gruppe skal udarbejde en projektformular. Denne skal afleveres underskrevet af en lærer senest
d. 1 MAJ i studieadministrationen. I projektformularen indgår der en projektbeskrivelse.
Projektbeskrivelsen kan være en reference til denne hjemmeside, med en uddybning af hvad projektgruppen
vil lave ud over fællesdelen.
For grupper som ikke har andre forudsætninger end grundlæggende programmering skal det blot skitseres hvad man
vil arbejde videre med såfremt der er tid til dette efter løsning af opgaverne under fællesdelen.
I projektformularen skal hver gruppemedlem endvidere angive forudsætninger for projekter. Dette indeholder relevante kurser, uddannelser,
erfaringer m.m. fra IT-C og andre steder.

Datastrukturer

Til at løse opgaverne hørende til fællesdelen skal man bruge hægtede lister.
Listeteknologien vil blive gennemgået på den første Projektdag.
Hvis man ikke kender til hægtet lister kan man læse om disse i "JAVA : software solutions" af John Lewis og
William Loftus, anden udgave, kapitel 12.1. En rigtig god hjemmesider om hægtede lister findes her.
Et lille eksempel på brug af hægtet lister findes her . Prøv at modificer og leg lidt med dette program.
I projektet skal der også bruges hashing. Her anbefaler vi som supplerende materiale hjemmesiderne som findes her.

Serverteknologi

Denne udvidelse af fællesdelen er primært for de studerende, som har fulgt kurset Internetprogrammering. Hvis man ikke har fulgt internetprogrammering men alligevel godt kunne tænke sig at prøve kræfter med internetprogrammering kan det sagtens lade sig gøre. Vi anbefaler dog at man i såfald kommer til forlæsningen onsdag, 2 maj kl. 10-12 i lokale 0.19 hvor Peter Sestoft vil gennemgå de nødvendige teknologier.

Ideen er at konstruere en client-server-løsning basert på Java-servlets. Java-servlets er i modsætning til Java-applets kode, som kan eksekveres af serveren. Java-servlets kan opfattes som server-scripts. I kan finde eksempler på brugen af servlets her. Man kan her finde en tutorial til Java-servlets. Bemærk dog at på it-c bruges version 2.0 af java servlets og at denne tutorial er basseret på nyere versioner. API referencen for den version der bruges på it-c kan ses her.

Her er et eksempel på en HTML-side, som kalder en servlet. I bør ændre servletten, så den opbygger sin datastruktur i init-metoden.

Servlets på it-c:

Hvis man er interesseret i at bruge servlets skal man kontakte Søren Eduard Jacobsen. Han står for vedligeholdelse af serveren og uddeller konti til de studerende. Man vil så få tildelt en servletzone.

Det første man skal gøre er at have oversat sin servlet til .class filer. For at gøre dette skal man bruge filen servlet-2.0.jar. Det er vigtigt at man ikke bruger Netscape men i stedet bruger Internet Explorer til at hente denne fil. Og når man har hentet den bør man tjekke at den har den rigtige størrelse som er 44544 bytes.

Man kan f.eks. hente servlet-2.0.jar ned i kataloget c:\bin\jdk13\jre\lib\ext. Man skal så fortælle Java systemet at det skal bruge denne fil når det oversætter programmer. Hvis man benytter sig af JCreator til at oversætte sine programmer med gøres dette ved i menuen at vælge Configure, dernæst vælge Options og så vælge JDK Profiles. Man skal så vælge JDK version 1.3 og vælge Edit. Man skal så trykke på Add og vælge Add package og man skal angive filen servlet-2.0.jar.

De oversatte .class skal placeres i kataloget h:\servlets. Dette katalog skal man selv oprette. Hvis selve servleten ligger i klassen MyServlet vil den så blive udført når man går ind på hjemmesiden http://mysql.it-c.dk/hanszone/MyServlet hvor man skal erstatte hanszone med den servletzone man har fået tildelt.

Hvis man inde fra sin servlet har brug for at læse en fil skal denne fil også placeres i kataloget h:\servlets. Hvis den fil man skal læse f.eks. hedder myfile.txt skal man altså gemme den som h:\servlets\myfile.txt. Inde fra servleten kan man referere til denne fil som /import/home/hans/servlets/myfile.txt hvor man skal skrive sit brugernavn i stedet for hans.

Udfordringer

Brug Serverteknologi.
Overvej hvordan man nemt kan tilføje prefix-søgning. Dvs. en søgning som "hus*" finder alle sider med "hus", "huse", "husvogne" osv. Det kræver blot en ekstra tabel af peger til ordene, hvor tabellen er sorteret efter ordene.
Lav en godt brugerinterface. Lad dig evt. blive inspireret af google.
Formindsk den plads som bruges af programmet (mest for IAD'er). Ide : I stedet for at have referencer til url-strenge, kan man indsætte de forskellige url-strenge i en tabel. Herved kan referencerne erstattes med et tal som svarer til indgangen i tabellen. Da man ikke ved hvor store disse tabeller skal være kan man blot fordoble tabellerne hver gange de ikke er store nok som beskrevet i CLR. Ved at bruge amortiseret analyse kan man vise at dette ikke forøger køretiden signifikant. I stedet for at tilknytte en liste af URL til et ord kan man knytte en tabel af URL (nu blot tal) og derved fjerne referencerne. Dette kræver igen fordoblingsteknik og amortiseret analyse. For ord der forekommer på næste alle hjemmesider kan man som en helt tredje strategi lave en "bitvector". Ideen er at hvis og kun hvis bit i er sat så optræder ordet på hjemmesiden.
Implementer boolsk søgning ved at undersøttet AND, OR, osv. Dvs. "Hans" og "Grethe" finder kun de hjemmesider hvor der står både "Hans" og "Grethe".
Lav en Crawler der selv samler hjemmesider sammen fra nettet. Her er et eksempel på et java program der henter en hjemmeside.
Konstruer din egne hashcode metode. Se referencen til hashing under Datastruktur.
Tilpas din søgemaskine så den virker på en konkret applikation.
Find hjemmesider der minder om hinanden.
Lad brugeren begrænse søgning til kun at omfatte visse URL'er, f.eks. søgning for *.dk, eller it-c.dk/dkm/*
Kombiner to bruger-begrænsninger af søgning f.eks. begrænset domæne-søgning og søgning efter prefix.
Håndter meget komplekse boolske queries, f.eks. (((a and b) and c) and f or b) or g osv.
Hvis en søgning ikke giver resultater kan det være fordi brugeren har lavet en simple tastefejl, så et "a" måske er blevet erstattet af et "s". I sådanne tilfælde kan man vælge at returnere hjemmesider som indeholder ord der næsten staves som det søgte ord.
Lav den personlige søgemaskine. En bruger kan registrer sig som en unik bruger. Søgemaskinen husker herefter hvilke slags informationer brugeren søger efter og bruger. Denne information bruges så til at udvælge det mest relevante sider til brugeren såfremt et søgeresultat giver mange resultater. F.eks. ønsker Susanne fra SONOFON sikkert at få hjemmesider hvori ordet telefon optræder når hun søger på "vibrator", mens ....
Understøt fritekstsøgning. En strategi er at lave en fritekstsøgning som en AND søgning. Dette begrænser søgningen til et lille antal mulig sider som der derefter gennemses. En anden mulighed er at hashe over sætninger frem for ord. En tredje mulighed er en mere kompakt repræsentation af teksten. I stedet for at have ordet gentaget et antal gange, notere man ud fra hjemmesiden på hvilke positioner ordet optræder. Find selv på din ynglinsstrategi.
Lav en børnesikret søgemaskiner. Dels skal man kunne identificere om brugeren er et barn eller ej, og dels skal man kategorisere hvilke hjemmesider der må ses af børn. Den første opgave kan løses vha. passwordkontrol, teste brugeren, .. Den anden opgave kan løæses ved godkendelse af voksne, automatiseret kontro...
Lav en hjemmesideparser. Denne skal givet en række hjemmesider konstruere en datafil magen til dem som du kan på denne side.
Hvordan kan datastrukturen opdateres løbende?. Man kan man vælge at samle en masse nye hjemmesider sammen før end der opdateres, men man kan også vælge at implementere dynamiske datastrukturer som f.eks. søgetræer. Sidstnævnte metode er dog mest for IAD'er. Den metode man vælger vil være et komprimis mellem plads, søgetid og opbygningstid/opdateringstid.
Implementer fællesdelen vha. vector, collections, osv. og sammenlign denne løsning, med løsningen uden vector, collections, osv.
Brug datafilerne med referencer til at finde populære hjemmesider.
Find selv på en udfordring

Programeksempler

Hvis man ønsker at køre et java program, f.eks. RunMe, på en af de store data-filer
skal man skrive følgende : java -mx80M -ms80M RunMe datafil, hvor datafil skal være navnet på den datafil man vil anvende.

RunMe. Husk at oversætte det.

Data

Datafiler med forskellig størrelse:

DKM Indeholder 25.307 byte, med alle DKMs URLs
lille-ITU Indeholder 1.282.896 byte med et udsnit af IT-C's URLs (brug specielkommandoer beskrevet under programeksempler).
alt-ITU Indeholder 15.485.876 byte med alle IT-C's URLs. Din maskine går sikkert ned.

Bemærk, at hvis man selv laver små test-filer, så skal man undgå et afsluttende linie-skift til sidst i filen. Da diverse værktøjer under windows i modat fald ellers kan finde på at ændre filerne.

Som en ekstra service stilles pr 5. maj følgende opdaterede filer tilrådighed:

Filen itcwww-ny.txt på 16.594.505 bytes med IT-Cs hjemmesider.
Filen itcwww-ny-ref.txt på 29.071.750 bytes med IT-Cs hjemmesider incl links mellem siderne. Bemærk at denne er i et andet format end de øvrige filer.
Linux scripts der har genereret de to ovenstående filer.

Rapport

Rapporten skal som minimum indeholde :

Forord der fortæller hvem der har lavet rapporten, hvad rapporten indeholder, hvor projektet er lavet (IT-C), i hvilket tidsrum og med hvilke vejledere og hovedvejleder. Desuden skal der kort redegøres for i hvilken udstrækning projektet er lykkedes i overensstemmelse med projektbeskrivelsen. Forordet skal maksimalt fylde en side.
Den implementerede løsning skal beskrives. Der skal redegøres for hvilke datastrukturer der er brugt og hvorledes de er blevet brugt. Teksten skal være skrevet i naturlig sprog, og må udelukkende bruge java-kode til at underbygge beskrivelsen.
Under fællesdelen implementeres flere forskellige minisøgemaskiner. Disse forskellige løsninger skal sammenholdes med hinanden.
Den valgte løsnings effektivitet skal afprøves og dokumenteres.
Hivs det er det først programmeringsprojekt som gruppen laver, skal der ligeledes laves afprøvninger for at teste korrektheden af programmet.
Det forventes at algoritmestuderende i større udstrækning analyserer fordele og ulemper med O-notation af deres løsning.
Såfremt projektet har lagt vægt på brugergrænseflader, serverteknologi eller andre dele, skal disse dele ligeledes dokumenteres.
Som bilag skal vedlægges projektformularen, udskrift af kode, afprøvninger m.m.

På grundlæggnede programmering er der udarbejdet en note om hvorledes en projektrapport kan se ud. Denne note anbefales det at man læser før rapportskrivning. I noten skønnes det at en projektrapport ca. fylder 25 side. For dette konkrete projekt skønner vi at en rapport kan fylde meget mindre, og rapporten må maksimalt fylde 20 sider med almindelig font. I de 20 sider skal ikke indregnes bilag og figur.

Vigtige datoer

19. april : Projektet præsenteres sammen med andre projekter på projektbørsdagen.

30. april : den første projektdag hvor alle projektdeltagere mødes.
1. maj : Sidste frist for aflevering af en projektformular i studieadministrationen.
25. maj: Sidste frist for aflevering af en projektrapport i studieadministrationen.

Projekteksamen

Eksamensplan 28. og 29. juni 2001

Hver gruppe skal forsvare sin rapport ved en mundtlig eksamen.
På basis af rapporten og forsvaret gives der en individuel karakter på 13-skalaen for hver deltager i gruppen.

Til projekteksamen skal gruppen præsentere indeholdet af sin rapport.
Afslutningvis kan man eventuelt fortælle om hvorledes man ville kunne rette eventuelle fejl eller udbedre mangler.
Herefter vil der blive stillet spørgsmål for at udrede uklarheder, misforståelser og til at fastlægge det endeig niveau.

1- mandsgrupper fremlægger i 10 minutter, hvorefter de eksamineres i 10-15 minutter, ialt 20-25 minutter.
2- mandsgrupper fremlægger i 15 minutter, hvorefter de eksamineres i 10-15 minutter, ialt 25-30 minutter.
(3-4)-mandsgrupper fremlægger i 20 minutter, hvorefter de eksamineres i 15-20 minutter, ialt 35-40 minutter.

Projektdage

Under projektperioden vil der være dage hvor projektgrupperne har mulighed for at
få hjælp til projektet m.m. Nedestående projektdage kommer til at foregå i lokale 1.90 og 0.19.

Mandag 30. april, 13-16, 1.90 : "Generel information og opstart. Udarbejdelse af projektformular, endelig dannelse af grupper, samt gennemgang i hægtet lister"
Tirsdag 1. Maj, 16.05, 0.19 : Endnu en gennemgang af hægtet listet samt dokumentation af hægtet lister i rapport.
Torsdag 3. maj, 13-16 : lokale 0.19 (Spor 2) OG lokale 1.90 (Spor 1): Opfølgning. Se udsendt mail for definition af spor 1 og spor 2.
Mandag 7. maj, 13-14, 0.19 : Fælles diskussion af udfordringer og opfølgning på hashing (Spor 2).
Mandag 7. maj, 14-15, 0.19 : Gennemgang af hashing og opfølgning på opgave 3 (Spor 1).
Mandag 14. maj, 13-16, 0.19. Opfølgning omkring fællesdel og hashing (Spor 1).
Tirsdag 22. maj, 10-12, 1.90 : Sidste øjeblik spørgsmål

Projektgrupper

Nedenstående projektgrupper skal betragtes som foreløbige projektgrupper.
Indtil videre er blot listet de studerende som på dette tidlige tidspunkt har ytret interesse for projektet.

Bemærk, der skal være mindst to deltagere i en gruppe, med mindre andet er aftalt med projektvejleder.

Gruppe 1 (vejleder Theis): Nguyen Vo (GP og IADS), Christian Elbrandt og Jose Orellana (GP, DBS, NOP, IAD, PS,IP)
Gruppe 2 (vejleder Theis): Kevin Hectl (GP og OOP), Thomas Sandvik (OOP, DBS og DBD) og Mette Bruhn-Pedersen (OOP, DBS, DBD, E-handel)
Gruppe 3 (vejleder: Theis): Sten Graff Larsen (IADS) og Henrik L. Sørensen (IADS)
Gruppe 4 (vejleder: Stephen): Marie Louise Nielsen (IADS), Hai Son Nguyen, Hanus Reinert, og Anne Mette Mørkbak (IADS)
Gruppe 5 (vejleder Stephen): Kim An Pham (GP), Eydun R. Jensen (GP), Nasim Odeh (GP) og Salman Khan (GP)
Gruppe 6 (vejleder: Inge): Anna Bizova (GP,DBD), Mads-Jørn Nørgaard (GP) og Wajiha Rehman (GP, DBS, DBD)
Gruppe 7 (vejleder: Inge): Lars Gyldenkærne (GP,DBD, DBS), Christian Pedersen (GP, DBD, DBS) og Maibritt Larsen (GP, DBD, DBS)
Gruppe 8 (vejleder: Stephen): Jakob Lund (OOP,IP,GP) og Stig Lundbech (VOOP,OOP,IAD,GP)
Gruppe 9 (vejleder: Inge): Susanne Bisgaard (GP og DBS) og Henriette Rolskov(GP og DBS)
Gruppe 11 (vejleder: Theis): Sune Kloppenborg Jeppesen (IP, NOP, DBS), Line Midtgård Madsen (OOP, IAD. DKM, Bachel. fra DAT-RUC), Stine Grith Christensen (GP, IMS, IS, OOP, IP), Thorkild AAgaard (OOP, FP)
Gruppe 13 (vejleder Stephen) : Maria Kondor (GP, DBS og IAD) og Minh Duc Tran (IAD)
Gruppe 14 (vejleder Stephen): Sebastian Jensen og Kristian Nørgaard (OOP og IP)
Gruppe 15 (vejleder: Stephen): Camilla Petersen (IAD,IIT,DBD,OOP, SU) og Anders Kron (IAD,IIT,DBD, OOP,SU)
Gruppe 16 (vejleder: Stephen): Nikolaj Aggeboe (GP, NP, DBS), Asem Butt (GP, NP, DBS) og Sigrid Jensdottir Dalsgård (GP, INP, NP)
Gruppe 17 (vejleder : Theis): Kristian Munkholm (GP) og Kristian Rastrup (GP)
Gruppe 18 (vejleder: Inge): Peter Krogstrup (GP,DKM), Jussi Arstorp (GP,DKM), Grete Ellersgaard (GP,DKM) og Christina Schou Christensen (GP,DKM)
Gruppe 22 (vejleder: Theis): Joan Campbell-Tofte (GP, IADS, DBS, OOP, IB), Nikolaj Hansen (GP,DBS,NOP)
Gruppe 23 (vejleder: Inge): Jonas Damgaard-Jensen (GP, DBD, DBS), Jacob Ingversen (GP, DBD, DBS), Pernille Platz (GP, DBD, IT-platforme) og Lars Høyrup Jensen (GP, DBD, DBS)
Gruppe 24 (vejleder: Theis): Rasmus Espholm (GP, OOP), Carsten Hjort (IP, GP, OOP), David Graff Nielsen (GP, OOP, SU)
Gruppe 25 (vejleder: Stephen): Mikkel Westh Pedersen (GP) og Janus Friis (GP, DBS)

Alle lærere og studerende

Søgemaskiner for Grundlæggende Programmering, Objekt orienteret programmering, Internetprogrammering, Databasesystemer og Introduktion til algoritmik og datastrukturer

MAJ 2001

Søgemaskiner for
Grundlæggende Programmering,
Objekt orienteret programmering,
Internetprogrammering,
Databasesystemer og
Introduktion til algoritmik og datastrukturer