Datenstrukturen und Algorithmen: Grundlagen, Basisalgorithmen und Lösungsstrategien für sequentielle und parallele Algorithmen
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Lüneburg
Leuphana-Univ.
2013
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| adam_text | INHALTSVERZEICHNIS
1 EINLEITUNG 7
2 DATENOBJEKTE 8
2.1 GRUNDLEGENDE DATENTYPEN EINES RECHNERS 12
2.1.1 DATENTYP ZAHL 17
2.1.2 DATENTYP ZEICHENKETTE 28
2.1.3 DATENTYP BINAERWERT 31
2.1.4 DATENTYP ADRESSE 31
2.1.5 DATENTYP INSTRUKTION 32
2.2 WICHTIGE DATENTYPEN IN EINER HOEHEREN PROGRAMMIERSPRACHE 33
2.2.1 GRUNDDATENTYPEN 35
2.2.2 ABGELEITETE DATENTYPEN 38
2.2.3 ZEIGERDATENTYPEN 44
2.2.4 TYPKOMPATIBILITAET 51
2.2.5 ASPEKTE DER OBJEKTORIENTIERUNG UND KLASSENDATENTYPEN 53
2.2.6 ANWENDUNGSORIENTIERTE DATENTYPEN 62
3 ASPEKTE DER PROGRAMMIERUNG 63
3.1 PROGRAMMSTRUKTUREN AUF ANWENDEREBENE 63
3.1.1 DER GUELTIGKEITSBEREICH VON BEZEICHNEN) 65
3.1.2 BEMERKUNGEN ZUR LEBENSDAUER VON DATENOBJEKTEN 69
3.1.3 MODULARISIERUNGSKONZEPTE 71
3.1.4 DAS LAUFZEITLAYOUT EINES PROGRAMMS 78
3.2 DAS PROZEDURKONZEPT 80
3.2.1 PARAMETERUEBERGABE 83
3.2.2 IMPLEMENTIERUNGSPRINZIP VON PROZEDUREN 90
3.2.3 MEHRFACHVERWENDBARKEIT VON PROZEDURCODE 103
3.3 METHODEN IN DER OBJEKTORIENTIERTEN PROGRAMMIERUNG 105
3.3.1 STATISCHE METHODEN 105
3.3.2 VIRTUELLE UND DYNAMISCHE METHODEN 117
3.3.3 ABSTRAKTE METHODEN 123
4 ALGORITHMEN 124
4.1 PROBLEM
KLASSEN 124
4.2 EIN INTUITIVER ALGORITHMUSBEGRIFF 129
4.3 KOMPLEXITAET EINES ALGORITHMUS 130
4.4 GROESSENORDNUNG VON FUNKTIONEN 131
4.5 ZUSAMMENFASSUNG DER LAUFZEITEN ARITHMETISCHER OPERATIONEN 135
4.6 BEMERKUNGEN ZU BINAERBAEUMEN 142
5 ANWENDUNGSORIENTIERTE BASISDATENSTRUKTUREN 146
5.1 LINEARE DATENSTRUKTUREN 154
5.1.1 GRUNDLEGENDE LISTENSTRUKTUREN 154
5.1.2 ARRAY-BASIERTE LISTENSTRUKTUREN 168
5.1.3 MENGEN UND TEILMENGENSYSTEME EINER GRUNDMENGE 189
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5.2 NICHTLINEARE DATENSTRUKTUREN . . 202
5.2.1 PRIORITAETSSCHLANGEN 202
5.2.2 DURCHLAUFEN VON BINAERBAEUMEN 216
5.2.3 GRAPHEN 222
6 ANWENDUNGSORIENTIERTE BASISALGORITHMEN 235
6.1 SORTIERVERFAHREN 235
6. I. 1 BUBBLESORT UND INSERTIONSORT 249
6.1.2 QUICKSORT UND QUICKSON-VARIANTEN 251
6.1.3 HEAPSORT UND BOTTOM-UP-HEAPSORT 263
6.1.4 SONIERVERFAHREN IM VERGLEICH 274
6.2 SUCHVERFAHREN 275
6.2.1 INTERNES SUCHEN MITTELS BINAERSUCHE 276
6.2.2 EXTERNES SUCHEN MITTELS HOEHENBALANCIERTER BAEUME 279
7 ALLGEMEINE LOESUNGSSTRATEGIEN 292
7.1 DIVIDE AND CONQUER 292
7.2 GREEDY-METHODE 293
7.2.1 WEGE MINIMALEN GEWICHTS IN GERICHTETEN GRAPHEN 294
7.2.2 AUFSPANNENDE BAEUME 299
7.3 DYNAMISCHE PROGRAMMIERUNG 307
7.3.1 PROBLEM DES HANDLUNGSREISENDEN 1. LOESUNGSANSATZ 308
7.3.2 ALLE WEGE MINIMALEN GEWICHTS IN GERICHTETEN GRAPHEN 316
7.3.3 0/1-RUCKSACKPROBLEM 319
7.4 BRANCH AND BOUND 331
7.4.1 PROBLEM DES HANDLUNGSREISENDEN 2. LOESUNGSANSATZ 332
8 SPEZIELLE LOESUNGSANSAETZE 337
8.1 PARALLELE ALGORITHMEN 337
8.1.1 PARALLELES SORTIEREN 345
8.1.2 PARALLELE MATRIXOPERATIONEN 363
8.1.3 PARALLELE ALGORITHMEN FUER AUSGEWAEHLTE OPTIMIERUNGSPROBLEME 380
8.2 STOCHASTISCHE VERFAHREN 390
8.2.1 PRIMZAHLSUCHE 391
8.2.2 STOCHASTISCHE APPROXIMATION DES BINPACKING-PROBLEMS 400
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