Programmieren 2 an der Duale Hochschule Baden-Württemberg

Karteikarten und Zusammenfassungen für Programmieren 2 an der Duale Hochschule Baden-Württemberg

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Beispielhafte Karteikarten für Programmieren 2 an der Duale Hochschule Baden-Württemberg auf StudySmarter:

Datenstrukturen: Doppelt verkettete Liste

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foreach:

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Iterator

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Datenstrukturen: Verkettete Liste

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Datenstrukturen: Queue/ Warteschlange:

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Datenstrukturen: Stack/ Kellerspeicher:

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Datenstrukturen 

Beispielhafte Karteikarten für Programmieren 2 an der Duale Hochschule Baden-Württemberg auf StudySmarter:

Sortieren durch Einfügen- Insertionsort(stabil):-Bewertung

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Definitionen: Grundbegriffe Sortieren:

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Binäre Suche:

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Sequentielle Suche:

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Datenstrukturen: Bäume/ Tree - Traversierung:

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Beispielhafte Karteikarten für Programmieren 2 an der Duale Hochschule Baden-Württemberg auf StudySmarter:

Programmieren 2

Datenstrukturen: Doppelt verkettete Liste

• Datentyp DListe(T)
• Es können Elemente ans Ende oder an den Anfang hinzugefügt oder gelöscht
werden. Das erste Element kennt das Zweite. Das Zweite das Dritte usw
• Typische Operationen
• addFirst(T wert) fügt einen Wert an den Anfang der Liste hinzu. T getFirst() gibt
das erste Element der Liste zurück.
• T removeFirst() wie getFirst(), entfernt aber das Element. addLast(T wert) fügt
einen Wert ans Ende der Liste hinzu.
• T getLast() gibt das letzte Element der Liste zurück.
• T removeLast() wie getLast(), entfernt aber das Element. boolen isEmpty()
liefert true, wenn keine Elemente in der Liste sind, liefert andernfalls false

Programmieren 2

foreach:

• In der sog. Foreach Schleife kann man über Mengen iterieren, die Iterable sind,
d.h. dieses Interface implementieren
• foreach: for(Elementtyp variable: Collection) { // Schleifeninhalt }

Programmieren 2

Iterator

• Durch die Implementierung eines Iterators kann man die zugrunde liegende
Menge einfach in einer Schleife durchlaufen. Collections implementieren das
Interface Iterable, welches als einzige Methode einen Iterator zurückgibt, der das
Interface Iterator implementiert
• Iterator:
• Boolean hasNext( ) gibt true zurück, wenn ein weiterer Wert vorhanden ist
• T next( ) gibt das nächste Element zurück und positioniert den Iterator auf den
nächsten Wert (ist kein weiterer Wert vorhanden sollte die
NoSuchElementException geworfen werden)
• Remove ( ) löscht das Element, welches von next zurück gegeben wurde aus der
Menge ( muss nicht implementiert werden, dann sollte es die
UnsupportedException werfen)

Programmieren 2

Datenstrukturen: Verkettete Liste

• Datentyp Liste( T)
• Es können Elemente ans Ende oder an den Anfang hinzugefügt oder gelöscht
werden. Das erste Element kennt das Zweite. Das Zweite das Dritte
• Typische Operationen:
• addFirst(T wert) fügt einen Wert an den Anfang der Liste hinzu
• T getFirst( ) gibt das erste Element der Liste zurück
• T removeFirst ( ) wie getFirst( ), entfernt aber das Element
• addLast( T wert) fügt einen Wert ans Ende der Liste hinzu
• T getLast( ) gibt das letzte Element der Liste zurück
• T removeLast( ) wie getLast( ), entfernt aber das Element
• boolen isEmpty( ) liefert true, wenn keine Elemente in der Liste sind, liefert
andernfalls false

Programmieren 2

Datenstrukturen: Queue/ Warteschlange:

• Datentyp Queue (T)
• Er wird im FIFO-Prinzip (First-In-First-Out) verwirklicht, d.h. beim Auslesen eines
Elementes wird das zuerst gespeicherte ausgegeben
• Typische Operationen:
• enter ( T wert ) fügt einen Wert hinzu
• T leave ( ) gibt das „älteste“ Element zurück und entfernt es
• T front ( ) wie leave aber entfernt das Element nicht!
• Boolen isEmpty( ) liefert true, wenn keine Elemente in der Queue sind, liefert
andernfalls false

Programmieren 2

Datenstrukturen: Stack/ Kellerspeicher:

• Datentyp Stack(T)
• Er wird im LIFO-Prinzip (Last-In-First-Out) verwirklicht, d.h. beim Auslesen eines
Elementes wird das zuletzt gespeicherte ausgegeben
• Typische Operationen:
• push (T wert) legt den Wert auf den Stack
• T pop( ) gibt das oberste Element zurück und entfernt es
• T top ( ) gibt das oberste Element zurück und entfernt es nicht!
• boolen isEmpty ( ) liefert tru

Programmieren 2

Datenstrukturen 

• Grundlegende Datentypen werden zur effizienten Speicherung/ Zugriff von Daten
benötigt

Programmieren 2

Sortieren durch Einfügen- Insertionsort(stabil):-Bewertung

• Anzahl Vergleiche -> =n^2/4
• Anzahl Vertauschungen -> = n^2/8
• Stabilität -> Bewertung: stabil
• Best Case Komplexität(sortiert) -> Bewertung: O(n)
• Worst Case Komplexität (umgekehrt sortiert) -> Bewertung: O(n^2)

Programmieren 2

Definitionen: Grundbegriffe Sortieren:

• Interne Verfahren: Voraussetzung -> Aller Werte befinden sich im Hauptspeicher
• Externe Verfahren: Wenn nicht alle Werte in den Hauptspeicher passen oder die
Daten extern in geeigneter Form vorliegen, dann wird mit Unterstützung externer
Medien sortiert
• Stabilität: Die Daten liegen sortiert nach Schlüssel (a) vor. Wird anschließend
nach Schlüssel (b) sortiert, sind innerhalb gleicher Schlüssel (b) die Daten noch
nach Schlüssel (a) sortiert
• Stabil: Binary Tree-, Bubble-, Counting-, Cocktail-, Gnome-, Insertion-, Merge-,
Radix-sort
• Instabil: Bogo-, Heap-, Intro-, Quick-, Shell-, Smooth-, Slow-, Stooge-,
Selection-sort

Programmieren 2

Binäre Suche:

• Algorithmus BinarySearch (F, k) -> p
• Eingabe: Folge F der Länge n, sortiert, Suchschlüssel k
• Ausgabe: Position p, das erste Element aus F welches mit k übereinstimmt,
sonst NOT_FOUND
• (1) Wähle den mittleren Eintrag, prüfe ob es der gesuchte wert ist oder dieser in
der ersten oder in der zweiten Hälfte ist
• (2)Wiederhole (1) für die Hälfte, in der der Eintrag sich befindet
• Bewertung: Der Algorithmus gehört zur Klasse O(log2(n))
• Bester Fall -> Anzahl Vergleiche 1
• Schlechtester Fall -> = log2(n)
• Durchschnitt (erfolgreiche Suche) -> =log2(n)
• Durchschnitt (erfolglose Suche) -> = log2(n)

Programmieren 2

Sequentielle Suche:

• Algorithmus SeqSearch (F, k)->p; Eingabe: Folge F der Länge n, Suchschlüssel
k; Ausgabe: Position p, das erste Element aus F welches mit k übereinstimmt,
sonst NOT_FOUND
• Es wird die Folge (bei uns das Array) von links nach rechts (also von 0-(Länge-1))
durchsucht. Bei einem Treffer wird aufgeführt und anschließend die Position des
Wertes in F ausgegeben. Bei keinem Treffer wird NOT_FOUND(=-1)
zurückgegeben
• Bewertung: Der Algorithmus gehört zur Klasse O(n)
• Bester Fall -> Anzahl Vergleiche 1
• Schlechtester Fall-> n
• Durchschnitt (erfolgreiche Suche) -> n/2
• Durchschnitt (erfolglose Suche) -> n

Programmieren 2

Datenstrukturen: Bäume/ Tree - Traversierung:

• Das Durchlaufen aller Knoten eines Baumes nennt man Traversierung.
• Es werden alle Knoten nach einer bestimmten Regel besucht
• Beispiele:
• Inorder: Linker Teilbaum, Knoten, rechter Teilbaum
Preorder: Knoten, linker Teilbaum, rechter Teilbaum
Postorder: linker Teilbaum, rechter Teilbaum, Knoten Levelorder: Wurzel,
dann alle Knoten Niveau +1 geordnet usw.

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