Algorithmik
Viele Wege führen zum Ziel. Manche brauchen etwas länger.
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Wie löst man ein Problem? Und woher weiss man, ob es nicht noch besser geht?
Eine Zahl in einer Liste finden, Spielkarten sortieren oder mehrere Baumhäuser möglichst günstig mit Seilbrücken verbinden: Für viele Probleme gibt es unterschiedliche Lösungswege. Aber welcher ist der beste?
In diesem Skript entwickeln und untersuchen wir Algorithmen. Wir überlegen, wie sie funktionieren, vergleichen ihre Effizienz und entdecken, dass eine zunächst naheliegende Lösung nicht immer die geschickteste ist.
Dabei geht es nicht nur ums Suchen und Sortieren. Auch die Graphentheorie liefert überraschende Antworten auf ganz praktische Fragen: Wie findet man einen Weg durch ein Netzwerk? Und wie verbindet man mehrere Orte, ohne unnötige Umwege oder Kosten?
- Schneller geht immer. Oder?Wie effizient ist ein Algorithmus? Und geht es vielleicht noch besser? Wir untersuchen, wie sich unterschiedliche Lösungsverfahren vergleichen lassen.
- Ordnung muss seinOb Zahlen, Spielkarten oder andere Daten: Wir untersuchen verschiedene Sortierverfahren und entdecken, weshalb manche deutlich effizienter sind als andere.
- Alles hängt zusammenWie lassen sich Strassennetze, Verbindungen oder andere Situationen als Graphen darstellen? Wir lernen, reale Probleme zu modellieren und mithilfe von Graphenalgorithmen zu lösen.
- Von der Idee zum AlgorithmusEine Lösung im Kopf zu haben, ist das eine. Sie so präzise zu beschreiben, dass sie eindeutig ausgeführt werden kann, das andere. Wir lernen verschiedene Möglichkeiten kennen, Algorithmen darzustellen.
5 Kapitel
- Einführung und TerminologieEigenschaften von Algorithmen · Beschreiben von Algorithmen
- SuchenLineare Suche · Schneller Suchen · Binäre Suche in Python
- SortierenBubblesort · Wie schnell ist Bubblesort? · Selectionsort · Effizient sortieren
- GraphenGrundbegriffe · Eulerzüge und Eulertouren
- GraphenalgorithmenTiefensuche · Breitensuche · Kürzeste Wege in gewichteten Graphen · Minimale Spannbäume
So sieht es innen aus
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