Produkt zum Begriff Datenstrukturen:
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Algorithmen und Datenstrukturen
Dieses moderne Lehrbuch zum Thema Algorithmen und Datenstrukturen führt auf systematische Art und Weise in die Kunst der Programmierung ein und liefert sowohl das dazu erforderliche Wissen als auch das Handwerkszeug. Es behandelt in drei Teilen nicht nur das Entwerfen, die Gestaltung und die Analyse von Algorithmen und Datenstrukturen, sondern vermittelt auch das Verständnis für ausgewählte Algorithmen zur Lösung von Standardaufgaben sowie die Konzepte und Methoden für das Design der Architektur von größeren Programmsystemen. Ausgehend von einer fundierten Darstellung der Grundlagen wird anhand von vielen Beispielen und illustriert durch eine Fülle von Abbildungen gezeigt, wie man von einer Aufgabenstellung zu ihrer algorithmischen Lösung gelangt. Die Motivation, die Erläuterung und die Anwendung der wichtigsten Paradigmen zur Gestaltung der Architektur von größeren Programmsystemen runden den behandelten Stoff ab. Der durchgängig verwendete, leicht erlern- und gut lesbare Pseudocode gestattet es, den Blick auf das Wesentliche zu richten, und erlaubt eine einfache Übertragung der behandelten Algorithmen in eine konkrete Programmiersprache. Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik, Wirtschaftsinformatik und Software Engineering, aber auch an Studierende anderer Studienrichtungen, für die eine Grundausbildung in Algorithmen und Programmierung vorgesehen ist, wie z.B. die Bioinformatik. Über die Autoren Gustav Pomberger ist Vorstand des Instituts für Wirtschaftsinformatik - Software Engineering an der Johannes Kepler Universität in Linz. Heinz Dobler ist Leiter des Masterstudiengangs Software Engineering der Fachhochschule Oberösterreich in Hagenberg. Beide beschäftigen sich seit vielen Jahren sowohl in der Forschung als auch in der Lehre mit der systematischen Entwicklung von Algorithmen, Datenstrukturen und Architekturen großer Softwaresysteme. Über den Inhalt TEIL I: Algorithmen und Datenstrukturen Einführung, Grundbegriffe und elementare Konzepte Struktur und systematischer Entwurf von Algorithmen Grundkonzepte zur Modellierung von Datenobjekten Rekursive Algorithmen und Laufzeitkomplexität von Algorithmen TEIL II: Elementare Algorithmen für Standardaufgaben (Auswahl) Suchalgorithmen und Sortieralgorithmen Algorithmen zur Erzeugung von Zufallszahlen Exhaustionsalgorithmen und Algorithmen auf Zeichenketten TEIL III: Elementare Programmierparadigmen Modulorientierte Programmierung Datenorientierte Programmierung Objektorientierte Programmierung Auf der Companion-Webseite Alle Abbildungen aus dem Buch (Für den Dozenten) Code für ausgewählte Algorithmen Beispielprogramme Compiler-Generator Coco-2
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Algorithmen und Datenstrukturen (Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe)
Algorithmen und Datenstrukturen , Algorithmen und Datenstrukturen von Grund auf verstehen Fundierte Einführung mit klarem didaktischen Aufbau Mit konkreten Anwendungsbeispielen Eine reichhaltige Fundgrube für Lehre und Selbststudium Kenntnisse von Algorithmen und Datenstrukturen sind ein Grundbaustein des Studiums der Informatik und verwandter Fachrichtungen. Das Buch behandelt diese Thematik in Verbindung mit der Programmiersprache Java und schlägt so eine Brücke zwischen den klassischen Lehrbüchern zur Theorie von Algorithmen und Datenstrukturen und den praktischen Einführungen in eine konkrete Programmiersprache. Die konkreten Algorithmen und deren Realisierung in Java werden umfassend dargestellt. Daneben werden die theoretischen Grundlagen vermittelt, die in Programmiersprachen-Kursen oft zu kurz kommen: abstrakte Maschinenmodelle, Berechenbarkeit, Algorithmenparadigmen sowie parallele und verteilte Abläufe. Einen weiteren Schwerpunkt bilden Datenstrukturen wie Listen, Bäume, Graphen und Hashtabellen sowie deren objektorientierte Implementierung mit modernen Methoden der Softwareentwicklung. Die 6. Auflage führt neue Datenstrukturen und Algorithmen (z.B. Skip-Listen, weitere Hashverfahren und Graphalgorithmen) ein und berücksichtigt relevante Neuerungen der aktuellen Java-Versionen. Das Buch richtet sich an Studierende im Grundstudium an Universitäten und Fachhochschulen sowie an alle, die die Grundlagen der praktischen Informatik strukturiert erlernen wollen. Sie erwerben damit die Basis für die theoretischen und praktischen Vertiefungen im Hauptstudium und lernen gleichzeitig die Umsetzung in den »Alltag« der Softwareentwicklung kennen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 202011, Produktform: Leinen, Autoren: Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Fachschema: Algorithmus~EDV / Theorie / Programmieren / Datenstrukturen~Informatik~Java (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Informatik, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XIX, Seitenanzahl: 588, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: "dpunkt.verlag GmbH", Länge: 246, Breite: 175, Höhe: 40, Gewicht: 1217, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783864901362 9783898646635 9783898643856 9783898642552 9783898641227, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 498657
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
Algorithmen und Datenstrukturen für Dummies (Gogol-Döring, Andreas~Letschert, Thomas)
Algorithmen und Datenstrukturen für Dummies , Dieses Buch führt Sie sachte in die Denkweisen des Fachs "Algorithmen und Datenstrukturen" ein. Es erklärt Informatik-Anfängern Terminologie, Notation und zentrale Inhalte des Fachgebiets auf anschauliche und sehr unterhaltsame Weise. Ein Fokus sind die Techniken und Tricks, die Sie brauchen, um effiziente Algorithmen und Datenstrukturen zu bauen. Sie werden auch in die Lage versetzt, Pseudocode in der typischen akademischen Darstellung zu verstehen und in unterschiedlichen Programmiersprachen zu realisieren oder umgekehrt grundlegende algorithmische Ideen als Pseudocode zu dokumentieren. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20191002, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: für Dummies##, Autoren: Gogol-Döring, Andreas~Letschert, Thomas, Seitenzahl/Blattzahl: 485, Keyword: Algorithmen u. Datenstrukturen; Algorithmus; Datenstruktur; Informatik; Informatik-Lehrbuch; Lehrbuch; Pseudocode, Fachschema: Informatik~Algorithmus, Fachkategorie: Informatik, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Wiley-VCH GmbH, Verlag: Wiley-VCH GmbH, Verlag: Wiley-VCH, Länge: 241, Breite: 180, Höhe: 30, Gewicht: 849, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 26.99 € | Versand*: 0 € -
Good Code, Bad Code: Think like a software engineer
"Helps explain some of the knowledge gaps between enthusiastic new graduates and grouchy old gray beards like myself." - Joe IvansPractical techniques for writing code that is robust, reliable, and easy for team members to understand and adapt.Good code or bad code? The difference often comes down to how you apply the conventions, style guides, and other established practices of the software development community. In Good Code, Bad Code you'll learn how to boost your effectiveness and productivity with code development insights normally only learned through years of experience, careful mentorship, and hundreds of code reviews.In Good Code, Bad Code you'll learn how to:- Think about code like an effective software engineer- Write functions that read like a well-structured sentence- Ensure code is reliable and bug free- Effectively unit test code- Identify code that can cause problems and improve it- Write code that is reusable and adaptable to new requirements- Improve your medium and long-term productivity- Save you and your team's timeabout the technologyCoding in a development team requires very different skills to working on personal projects. Successful software engineers need to ensure that their code is reusable, maintainable, and easy for others to understand and adapt.about the bookGood Code, Bad Code is a shortcut guide to writing high-quality code. Your mentor is Google veteran Tom Long, who lays out lessons and mindsets that will take your code from junior developer to senior engineer. This instantly-useful book distils the principles of professional coding into one comprehensive and hands-on beginner's guide.You'll start with a jargon-free primer to coding fundamentals that teaches you to think about abstractions, consider your fellow engineers, and write code that can recover from errors. Next, you'll dive into specific techniques and practices. You'll run through common coding practices to learn when to apply the right technique to your problemand which might be best avoided! All practices are illustrated with annotated code samples written in an instantly recognizable pseudocode that you can relate to your favourite object-oriented language. By the time you're done, you'll be writing the kind of readable, reusable, and testable code that's the mark of a true software professional.about the readerFor coders looking to improve their experience in professional software development.about the authorTom Long is a software engineer at Google. He works as a tech lead, mentoring and teaching professional coding practices to new graduates and beginner software engineers.
Preis: 49.21 € | Versand*: 0 €
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Wie kann die Verwendung von Algorithmen und Datenstrukturen in der Programmierung die Effizienz und Leistung von Software verbessern?
Die Verwendung von Algorithmen und Datenstrukturen in der Programmierung ermöglicht es, komplexe Probleme effizient zu lösen, indem sie die Ausführungszeit optimieren und den Speicherbedarf minimieren. Durch die Auswahl der richtigen Algorithmen und Datenstrukturen kann die Leistung der Software verbessert werden, indem sie schneller und ressourcenschonender arbeitet. Die Verwendung effizienter Algorithmen und Datenstrukturen kann auch dazu beitragen, die Skalierbarkeit der Software zu verbessern, indem sie auch bei wachsender Datenmenge oder Benutzerzahl stabil und leistungsfähig bleibt. Darüber hinaus ermöglichen Algorithmen und Datenstrukturen eine bessere Wartbarkeit und Erweiterbarkeit der Software, da sie die Struktur und Organisation des Codes verbessern.
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Wie kann die effektive Nutzung von Algorithmen und Datenstrukturen in der Programmierung die Leistung und Effizienz von Software verbessern?
Die effektive Nutzung von Algorithmen und Datenstrukturen ermöglicht es, komplexe Probleme effizient zu lösen, indem sie die Ausführungszeit und den Speicherbedarf optimieren. Durch die Verwendung effizienter Algorithmen und Datenstrukturen kann die Softwareleistung verbessert werden, indem sie schneller und ressourcenschonender arbeitet. Darüber hinaus ermöglichen sie eine bessere Skalierbarkeit, da sie auch bei großen Datenmengen effizient arbeiten können. Die Verwendung von Algorithmen und Datenstrukturen in der Programmierung trägt somit dazu bei, die Gesamteffizienz und Leistungsfähigkeit der Software zu steigern.
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Was sind generische und dynamische Datenstrukturen?
Generische Datenstrukturen sind solche, die für verschiedene Datentypen verwendet werden können, da sie unabhängig von einem bestimmten Typ implementiert sind. Sie ermöglichen die Wiederverwendung von Code und bieten Flexibilität bei der Verarbeitung verschiedener Datentypen. Dynamische Datenstrukturen sind solche, die ihre Größe während der Laufzeit ändern können, indem sie Speicherplatz dynamisch zuweisen oder freigeben. Sie ermöglichen das effiziente Hinzufügen, Entfernen und Ändern von Elementen in der Datenstruktur.
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Was sind Datenstrukturen beim Binärbaum?
Datenstrukturen beim Binärbaum sind die Art und Weise, wie die Knoten und Verbindungen im Baum organisiert und gespeichert werden. Es gibt verschiedene Ansätze wie Arrays, verkettete Listen oder spezielle Baumstrukturen wie AVL-Bäume oder Rot-Schwarz-Bäume. Diese Datenstrukturen ermöglichen effiziente Operationen wie das Einfügen, Löschen oder Suchen von Elementen im Binärbaum.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenstrukturen:
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AGFEO Software Lizenz ES-Schnittstellen Client Paket
- Multimedia-Technik Software Lizenzen - AGFEO Software Lizenz ES-Schnittstellen Client Paket
Preis: 164.22 € | Versand*: 0.00 € -
Alkoholmissbrauch und -abhängigkeit (Wetterling, Tilman)
Alkoholmissbrauch und -abhängigkeit , Alkoholmissbrauch und Alkoholabhängigkeit sind in Deutschland sehr verbreitet. Die Betroffenen haben oft große Schwierigkeiten, ihre Sucht zu überwinden. Hierfür sind v. a. die Wirkungen von Alkohol auf das Gehirn, insbesondere auf das psychische Befinden, verantwortlich. Bei längerem erhöhtem Alkoholkonsum kommt es sehr häufig auch zu körperlichen Erkrankungen und sozialen Folgeerscheinungen. Das Buch stellt all diese Aspekte der alkoholbezogenen Störungen fundiert dar. Aufbauend auf der über 35-jährigen klinischen Erfahrung des Autors werden praktische, d. h. auf den Alltag bezogene Behandlungsstrategien aufgezeigt, insbesondere therapeutische Interventionsmöglichkeiten in verschiedenen Behandlungskonstellationen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20210324, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: Sucht: Risiken - Formen - Interventionen##, Autoren: Wetterling, Tilman, Seitenzahl/Blattzahl: 197, Abbildungen: 6 Abbildungen, 14 Tabellen, Themenüberschrift: PSYCHOLOGY / Psychopathology / Addiction, Keyword: Suchtbehandlung; Suchterkrankungen; Suchttherapie, Fachschema: Psychotherapie - Psychotherapeut~Therapie / Psychotherapie~Sucht~Süchtig~Suchttherapie, Fachkategorie: Suchterkrankungen und Therapie~Psychologie, Warengruppe: HC/Medizin/Allgemeines, Lexika, Fachkategorie: Psychotherapie, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Kohlhammer W., Verlag: Kohlhammer W., Verlag: Kohlhammer, W., GmbH, Produktverfügbarkeit: 02, Länge: 199, Breite: 136, Höhe: 14, Gewicht: 234, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0008, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 2570077
Preis: 34.00 € | Versand*: 0 € -
Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship
Even bad code can function. But if code isn’t clean, it can bring a development organization to its knees. Every year, countless hours and significant resources are lost because of poorly written code. But it doesn’t have to be that way.Noted software expert Robert C. Martin presents a revolutionary paradigm with Clean Code: A Handbook of Agile Software Craftsmanship. Martin has teamed up with his colleagues from Object Mentor to distill their best agile practice of cleaning code “on the fly” into a book that will instill within you the values of a software craftsman and make you a better programmer–but only if you work at it.What kind of work will you be doing? You’ll be reading code–lots of code. And you will be challenged to think about what’s right about that code, and what’s wrong with it. More importantly, you will be challenged to reassess your professional values and your commitment to your craft.Clean Code is divided into three parts. The first describes the principles, patterns, and practices of writing clean code. The second part consists of several case studies of increasing complexity. Each case study is an exercise in cleaning up code–of transforming a code base that has some problems into one that is sound and efficient. The third part is the payoff: a single chapter containing a list of heuristics and “smells” gathered while creating the case studies. The result is a knowledge base that describes the way we think when we write, read, and clean code.Readers will come away from this book understanding How to tell the difference between good and bad code How to write good code and how to transform bad code into good code How to create good names, good functions, good objects, and good classes How to format code for maximum readability How to implement complete error handling without obscuring code logic How to unit test and practice test-driven developmentThis book is a must for any developer, software engineer, project manager, team lead, or systems analyst with an interest in producing better code.
Preis: 22.46 € | Versand*: 0 € -
Quality Code: Software Testing Principles, Practices, and Patterns
Test-driven, test-first, and test-early development practices are helping thousands of software development organizations improve their software. Now, in Quality Code: Software Testing Principles, Practices, and Patterns, Stephen Vance builds on all that’s been learned about test-driven development, helping you achieve unprecedented levels of first-time quality. Using real-world code examples, this guide introduces patterns, principles, and more than two dozen detailed techniques for testing any software system more fully, effectively, and painlessly. Vance presents a conceptual framework to help you focus your efforts and design recommendations for improving testability across the software lifecycle, and also provides hands-on guidance to simplify testing of the full spectrum of code constructs. You’ll learn how to choose the best testing techniques for every situation, from the most common scenarios to threading. Two complete case studies put it all together, walking you through testing a brand-new Java application and an untested “legacy” JavaScript jQuery plugin. Whether you’re developing cutting-edge code for a new start-up, or maintaining an unruly old system, this guide will help you deliver exactly what you need: quality code. • Simplify unit testing of all your code—and improve integration and system testing • Delineate intent and implementation to promote more reliable and scalable testing • Overcome confusion and misunderstandings about the mechanics of writing tests • Test “side effects,” behavioral characteristics, and contextual constraints • Understand subtle interactions between design and testability—and make them work for, not against, you • Discover core principles that guide your key testing decisions • Explore testing getters/setters, string handling, encapsulation, override variations, visibility, singleton patterns, error conditions, and more • Reproduce and test complex race conditions deterministically
Preis: 20.32 € | Versand*: 0 €
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Wie funktionieren hier Relaxationsalgorithmen und Datenstrukturen?
Relaxationsalgorithmen werden verwendet, um den optimalen Wert einer Zielfunktion in einem Optimierungsproblem zu finden. Sie basieren auf der schrittweisen Aktualisierung von Schätzungen des optimalen Zielfunktionswerts. Datenstrukturen werden verwendet, um effizient auf die Daten zuzugreifen, die für die Berechnungen der Relaxationsalgorithmen benötigt werden, z.B. um die Schätzungen des Zielfunktionswerts zu speichern und zu aktualisieren.
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Was sind Datenstrukturen in der Informatik?
Datenstrukturen in der Informatik sind Methoden und Techniken, um Daten in einem Computer effizient zu organisieren und zu speichern. Sie ermöglichen den Zugriff, die Manipulation und die Verarbeitung von Daten auf eine strukturierte und effiziente Weise. Beispiele für Datenstrukturen sind Arrays, Listen, Bäume und Graphen.
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Sind Algorithmen und Datenstrukturen schwer im Studium?
Die Schwierigkeit von Algorithmen und Datenstrukturen im Studium hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie zum Beispiel dem individuellen Verständnis für mathematische Konzepte und logisches Denken. Für manche Studierende können diese Themen herausfordernd sein, während andere sie leichter verstehen. Eine gute Vorbereitung, regelmäßiges Üben und die Nutzung von Ressourcen wie Büchern oder Online-Tutorials können jedoch helfen, das Verständnis und die Fähigkeiten in diesem Bereich zu verbessern.
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Was sind die verschiedenen Arten von Datenstrukturen und wie werden sie in der Informatik eingesetzt? Wie unterscheiden sich Datenstrukturen in der Programmierung von Datenbankstrukturen in der Datenverarbeitung? Welche Rolle spielen Datenstrukturen in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen?
In der Informatik gibt es verschiedene Arten von Datenstrukturen, wie zum Beispiel Arrays, Listen, Stapel und Warteschlangen. Diese werden verwendet, um Daten effizient zu organisieren, zu speichern und zu verarbeiten. Datenstrukturen in der Programmierung dienen dazu, Daten in einem Programm zu organisieren und zu verwalten, während Datenbankstrukturen in der Datenverarbeitung verwendet werden, um große Mengen von Daten effizient zu speichern, abzurufen und zu verarbeiten. In der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen spielen Datenstrukturen eine wichtige Rolle, da sie verwendet werden, um große Mengen von Daten zu organisieren und zu analysieren, um Muster und Zusammenhänge zu erkennen und um Modelle zu trainieren, die auf diesen Daten basieren.
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