Universität · Informatik

Datenstrukturen und Algorithmen

Grundlegende Datenstrukturen der Informatik mit Fokus auf Arrays, Speicherverwaltung und algorithmische Strategien

25 Lektionen

25 Karteikarten-Decks

25 Quizze

Lehrplan

Lineare Datenstrukturen

Linked Lists Einfach und doppelt verkettete Listen: Einfügen, Löschen, Traversieren1 Decks1 Quiz Arrays und dynamische Arrays Statische und dynamische Arrays, Speicherlayout, Zugriff und Resize-Strategien1 Decks1 Quiz

Abstrakte Datentypen

Stacks und Queues LIFO-Prinzip (Stacks), FIFO-Prinzip (Queues) und Deques mit Anwendungsbeispielen1 Decks1 Quiz

Assoziative Datenstrukturen

Hash Tables / Hash Maps Hash-Funktionen, Kollisionsbehandlung (Chaining, Open Addressing), Load Factor1 Decks1 Quiz

Sortieralgorithmen

Einfache Sortierverfahren Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort -- Funktionsweise, Laufzeit, Einsatzgebiete1 Decks1 Quiz Heap Sort und nicht-vergleichsbasierte Verfahren Heap Sort, Counting Sort, Radix Sort -- Stabilität und Vergleich der Sortierverfahren1 Decks1 Quiz Effiziente Sortierverfahren Merge Sort und Quicksort -- Divide & Conquer, Partitionierung, Laufzeitanalyse1 Decks1 Quiz

Suchalgorithmen

Interpolationssuche und Suchstrategien Interpolationssuche, Suche in sortierten vs. unsortierten Datenstrukturen1 Decks1 Quiz Lineare und Binäre Suche Lineare Suche in unsortierten Daten, Binäre Suche in sortierten Daten, Laufzeitvergleich1 Decks1 Quiz

Algorithmendesign

Greedy vs. Dynamische Programmierung Vergleich der Ansätze: Wann ist Greedy optimal, wann braucht man DP?1 Decks1 Quiz Rekursives Denken und Basisfall Rekursion verstehen, Call Stack und Speicherverbrauch, Rekursion vs. Iteration1 Decks1 Quiz Memoization als Brücke zur dynamischen Programmierung Von Rekursion zu Memoization: Überlappende Teilprobleme erkennen und cachen1 Decks1 Quiz Dynamische Programmierung Top-Down vs. Bottom-Up Memoization (Top-Down) und Tabulation (Bottom-Up): Ansätze, Vor- und Nachteile1 Decks1 Quiz Greedy-Prinzip und Anwendungen Wann funktioniert Greedy? Aktivitätenauswahl, Huffman-Kodierung, Münzwechselproblem1 Decks1 Quiz

Baumstrukturen

AVL-Bäume und Balancierung Balancierte Suchbäume: Rotationen, Balance-Faktor, Einfüge- und Löschoperationen1 Decks1 Quiz Binärbäume und Binäre Suchbäume (BST) Struktur, Einfügen, Suchen, Löschen in BSTs, Traversierungen (Inorder, Preorder, Postorder, Level-Order)1 Decks1 Quiz

Spezielle Baumstrukturen

Heaps, Priority Queues und Tries Min-/Max-Heaps, Heap-Eigenschaft, Priority Queues, Tries (Präfixbäume) für Stringoperationen1 Decks1 Quiz

Graphentheorie

BFS und DFS Breitensuche (BFS) und Tiefensuche (DFS): Algorithmen, Anwendungen, Laufzeit1 Decks1 Quiz Minimale Spannbäume und Topologische Sortierung Kruskal- und Prim-Algorithmus, Topologische Sortierung in DAGs1 Decks1 Quiz Graphen Grundlagen und Darstellung Knoten, Kanten, gerichtet/ungerichtet, gewichtet — Adjazenzmatrix und Adjazenzliste1 Decks1 Quiz Kürzeste Wege Dijkstra-Algorithmus und Bellman-Ford: Funktionsweise, Anwendungsbereiche, Vergleich1 Decks1 Quiz

Komplexitätstheorie und Effizienzanalyse

Laufzeitanalyse und Big-O-Notation O(1), O(n), O(n²), O(log n) — Best Case, Worst Case, Average Case1 Decks1 Quiz

Fortgeschrittene Datenstrukturen

B-Bäume und Datenbank-Indexierung B-Bäume, B+-Bäume, Einsatz in Datenbanken und Dateisystemen, Amortisierte Analyse1 Decks1 Quiz

Fortgeschrittene Datenstrukturen und Algorithmen

Union-Find und String-Matching Disjoint Sets / Union-Find Datenstruktur, KMP-Algorithmus, Rabin-Karp String-Matching1 Decks1 Quiz

Komplexität und Algorithmendesign

NP-Vollständigkeit und Backtracking P vs. NP, Komplexitätsklassen, NP-vollständige Probleme, Backtracking (N-Queens, Sudoku-Solver)1 Decks1 Quiz

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