Algorithmen und Datenstrukturen

Karteikarten und Zusammenfassungen für Algorithmen und Datenstrukturen an der TU München

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Lerne jetzt mit Karteikarten und Zusammenfassungen für den Kurs Algorithmen und Datenstrukturen an der TU München.

Beispielhafte Karteikarten für Algorithmen und Datenstrukturen an der TU München auf StudySmarter:

Welche Datenstruktur eignet sich am besten, um damit sowohl Stacks als auch Queues mit optimaler Laufzeit umzusetzen?

   

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. AVL-Bäume   

  2. Hashtabellen

  3. Einfach verkettete Listen

  4. Fibonacci Heaps

Beispielhafte Karteikarten für Algorithmen und Datenstrukturen an der TU München auf StudySmarter:

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Ein minimaler Spannbaum auf einem ungerichteten Graphen mit echt positiven Gewichten...
   

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. … bestimmt den kürzesten Pfad von einem Startknoten zu allen anderen, erreichbaren Knoten.
       

  2. … lässt sich effizient mit Hilfe von Prioritätswarteschlangen aufbauen.

  3. … ist für jeden Graphen eindeutig definiert.

  4. … kann beliebig viele Zusammenhangskomponenten besitzen.

Beispielhafte Karteikarten für Algorithmen und Datenstrukturen an der TU München auf StudySmarter:

Bei Hashtabellen mit Double Hashing...

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. …wird eine zweite Hashfunktion benötigt, um Kollisionen aufzulösen.

  2. … muss die Hashtabelle quadratisch viele Elemente speichern.

  3. … wird in jedem Feld eine Liste der Werte angelegt, die auf den gleichen Hashwert abgebildet wurden.

  4. … können keine neuen Werte eingefügt werden, da die Laufzeit sonst nicht garantiert werden kann.

Beispielhafte Karteikarten für Algorithmen und Datenstrukturen an der TU München auf StudySmarter:

ghghc

Beispielhafte Karteikarten für Algorithmen und Datenstrukturen an der TU München auf StudySmarter:

ggg

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Beim Hashing mit Linear Probing...

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. müssen alle Elemente zu Beginn auf einmal gespeichert werden, da die Tabelle später nicht mehr verändert werden kann.

  2. ist das Löschen von Elementen schwierig, da Löcher in der Hashtabelle das Auffinden von anderen Elementen verhindern können.

  3. ist die Hashfunktion nicht besonders wichtig, da auf ineffiziente Listen verzichtet wird.   

  4. werden Elemente, deren Schlüssel auf den gleichen Wert gehasht werden, in einer Liste abgelegt.

Beispielhafte Karteikarten für Algorithmen und Datenstrukturen an der TU München auf StudySmarter:

Welchen Zweck erfüllen die Rotationen eines AVL-Baums?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Ohne sie kann es sein, dass der AVL-Baum zu einem zyklischen Graphen wird.
       

  2. Sie garantieren den minimalen Speicherbedarf der zugrundeliegenden Datenstruktur.

  3. Sie sorgen dafür, dass das kleinste Element im Baum an die Wurzel kommt.

  4. Sie stellen sicher, dass der Baum im Wesentlichen balanciert bleibt.

Beispielhafte Karteikarten für Algorithmen und Datenstrukturen an der TU München auf StudySmarter:

Welche Aussage zu QuickSort ist falsch?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Die Wahl eines Pivot-Elements kann die Laufzeit entscheidend beeinflussen.

  2. Er sortiert in-place.

  3. Er arbeitet vergleichsbasiert.

  4. Er sortiert robust.   

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In welcher Situation kann der Algorithmus von Dijkstra sinnvoll verwendet werden?

Wählen Sie die richtigen Antworten aus:

  1. Um die kürzesten Pfade zwischen allen Punkten in einem DAG mit beliebigen Kantengewichten zu berechnen.

  2. Um den kürzesten Pfad zwischen zwei Punkten in einem beliebigen Graph mit positiven Kantenge- wichten zu berechnen.   

  3. Um alle Zusammenhangskomponenten in einem Graphen mit konstanten Kantengewichten zu berechnen.
       

  4. Um die topologische Sortierung in zyklischen Graphen mit nicht-negativen Kantengewichten zu berechnen.

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Ein minimaler Spannbaum auf einem ungerichteten Graphen mit echt positiven Gewichten...
   
  1. … bestimmt den kürzesten Pfad von einem Startknoten zu allen anderen, erreichbaren Knoten.
       

  2. … lässt sich effizient mit Hilfe von Prioritätswarteschlangen aufbauen.

  3. … ist für jeden Graphen eindeutig definiert.

  4. … kann beliebig viele Zusammenhangskomponenten besitzen.

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Bei Hashtabellen mit Double Hashing...
  1. …wird eine zweite Hashfunktion benötigt, um Kollisionen aufzulösen.

  2. … muss die Hashtabelle quadratisch viele Elemente speichern.

  3. … wird in jedem Feld eine Liste der Werte angelegt, die auf den gleichen Hashwert abgebildet wurden.

  4. … können keine neuen Werte eingefügt werden, da die Laufzeit sonst nicht garantiert werden kann.

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Beim Hashing mit Linear Probing...
  1. müssen alle Elemente zu Beginn auf einmal gespeichert werden, da die Tabelle später nicht mehr verändert werden kann.

  2. ist das Löschen von Elementen schwierig, da Löcher in der Hashtabelle das Auffinden von anderen Elementen verhindern können.

  3. ist die Hashfunktion nicht besonders wichtig, da auf ineffiziente Listen verzichtet wird.   

  4. werden Elemente, deren Schlüssel auf den gleichen Wert gehasht werden, in einer Liste abgelegt.

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  1. Ohne sie kann es sein, dass der AVL-Baum zu einem zyklischen Graphen wird.
       

  2. Sie garantieren den minimalen Speicherbedarf der zugrundeliegenden Datenstruktur.

  3. Sie sorgen dafür, dass das kleinste Element im Baum an die Wurzel kommt.

  4. Sie stellen sicher, dass der Baum im Wesentlichen balanciert bleibt.

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  1. Die Wahl eines Pivot-Elements kann die Laufzeit entscheidend beeinflussen.

  2. Er sortiert in-place.

  3. Er arbeitet vergleichsbasiert.

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  3. Um alle Zusammenhangskomponenten in einem Graphen mit konstanten Kantengewichten zu berechnen.
       

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