Angebote zu "Algorithmische" (498 Treffer)

Grundlagen der Informatik 1. Programmierung, Al...
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Dieser erste Band der Informatik erklärt die grundlegenden Konzepte: Programmierung, Algorithmen und Datenstrukturen. Nach einer Einführung zum Aufbau von Rechnersystemen und zur Darstellung von Informationen folgt ein Einstieg in die Programmierung mit der Sprache Python. Dabei werden grundsätzliche Prinzipien von Programmiersprachen erläutert, darunter Schleifen, Rekursion, imperative, funktionale und objektorientierte Programmierkonzepte. Einige konkrete Projekte werden in Python realisiert, so etwa zur Datenbeschaffung im Internet und deren Aufbereitung oder zum Umgang mit diversen Sensoren und zur Steuerung externer Geräte mit dem Raspberry-Pi. Dem Objektorientierten Programmieren und insbesondere der Programmiersprache Java ist ein eigenes Kapitel gewidmet. Diese Sprache und ihre Infrastruktur unterstützen besonders die professionelle Entwicklung großer Projekte. Auch die neuesten Konzepte von Java (Lambdas, Ströme und Funktionale) werden anschaulich erläutert. Das letzte Kapitel behandelt klassische Algorithmen und Datenstrukturen: Such- und Sortieralgorithmen, Listen, Bäume, Graphen, Maps, und diverse andere Datentypen zum effi zienten Speichern, Wiederauffi nden und Transformieren von Daten. Diese werden mit ihren Vor- und Nachteilen und anhand von Java-Programmen dargestellt. Das Buch richtet sich an alle Einsteiger, die sich ernsthaft mit Informatik beschäftigen wollen, sei es zum Selbststudium oder zur Begleitung von Vorlesungen. In den folgenden Bänden dieses Buches werden die Themen, Rechnerarchitektur, Betriebssysteme, Rechnernetze, Internet, Compilerbau und Theoretische Informatik vertieft. Prof. Dr. Heinz-Peter Gumm ist Professor für Theoretische Informatik in Marburg. Nach dem Studium in Darmstadt und Winnipeg (Kanada) von 1970 bis 1975 und der Habilitation 1981 folgten Professuren in Hawaii, Kalifornien und New York. Seine Forschungsgebiete sind Formale Methoden, Allgemeine Algebren und Coalgebren. Prof. Dr. Manfred Sommer ist emeritierter Professor für Praktische Informatik in Marburg. Nach dem Studium in Göttingen und München von 1964 bis 1969, war er Assistent am ersten Informatik-Institut in Deutschland an der TU München. Es folgten zehn Jahre bei Siemens in München und von 1984 bis 2014 war er Informatik-Professor in Marburg.

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Stand: 23.11.2017
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Algorithmik
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Dieses Lehrbuch der Algorithmik stellt die grundlegenden Algorithmen dar und vermittelt die Prinzipien von Algorithmusanalyse und -entwurf. In einem einführenden Kapitel werden die benötigten Grundbegriffe aus der Theoretischen Informatik, der Stochastik und der Komplexitätsanalyse bereitgestellt. Die folgenden Kapiteln behandeln die Gebiete Sortieren und Selektion, Hashing, Dynamisches Programmieren, Greedy-Algorithmen, Algorithmen auf Graphen, Optimiertes Suchen in Bäumen, Datenkompression sowie algebraische Algorithmen, String Matching und Heuristiken. Im abschließenden Kapitel werden die effizientesten Algorithmen für das Erfüllbarkeitsproblem der Aussagenlogik diskutiert. Prof. Schöning gelingt durch seinen verständlichen Stil, viele Beispiele und das Aufzeigen von Querverbindungen eine lebendige und gut verständliche Gesamtdarstellung der Algorithmik.

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Stand: 23.11.2017
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Algorithmen
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Die 4. Auflage des Klassikers Algorithmen von Robert Sedgewick und Kevin Wayne ermöglicht dem deutschsprachigen Leser einen grundlegenden und umfangreichen Einstieg in die wichtigsten Datenstrukturen und Algorithmen und deren Analyse und Anwendung. In der neuesten Auflage wurden Inhalte aktualisiert, um neue mächtige Algorithmen ergänzt und wieder in einem Band zusammengefasst.

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Stand: 24.11.2017
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Algorithms
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Essential Information that Every Serious Programming Student Needs to Know about Algorithms and Data Structures A Classic Reference The latest version of Sedgewick´s best-selling series, reflecting an indispensable body of knowledge developed over the past several decades. Broad Coverage Full treatment of data structures and algorithms for sorting, searching, graph processing, string processing, and geometric applications, including fifty algorithms every programmer should know. See www.cs.princeton.edu/algs4/top50 . Completely Revised Code New Java implementations written in an accessible, modular programming style, where all of the code is exposed to the reader and ready to use. New versions of quicksort, LZW compression, red-black tree search, RE pattern matching, and many other algorithms. Engages with Applications Algorithms are studied in the context of important scientific, engineering, and commercial applications. Clients and algorithms are expressed in real code, not the pseudo-code found in many other books. Intellectually Stimulating Engages reader interest with clear, concise text, detailed examples with visuals, carefully crafted code, historical and scientific context, and exercises at all levels. A Scientific Approach Develops precise statements about performance, supported by appropriate mathematical models and empirical studies validating those models. Integrated with the Web Visit www.cs.princeton.edu/algs4 for a freely accessible, comprehensive Web site, including text digests, program code, test data, programming projects, exercises, lecture slides, and other resources. Product Description This fourth edition of Robert Sedgewick and Kevin Wayne?s Algorithms is the leading textbook on algorithms today and is widely used in colleges and universities worldwide. This book surveys the most important computer algorithms currently in use and provides a full treatment of data structures and algorithms for sorting, searching, graph processing, and string processing -- including fifty algorithms every programmer should know. In this edition, new Java implementations are written in an accessible modular programming style, where all of the code is exposed to the reader and ready to use. The algorithms in this book represent a body of knowledge developed over the last 50 years that has become indispensable, not just for professional programmers and computer science students but for any student with interests in science, mathematics, and engineering, not to mention students who use computation in the liberal arts. The companion web site, algs4.cs.princeton.edu contains An online synopsis Full Java implementations Test data Exercises and answers Dynamic visualizations Lecture slides Programming assignments with checklists Links to related material The MOOC related to this book is accessible via the ´´Online Course´´ link at algs4.cs.princeton.edu . The course offers more than 100 video lecture segments that are integrated with the text, extensive online assessments, and the large-scale discussion forums that have proven so valuable. Offered each fall and spring, this course regularly attracts tens of thousands of registrants. Robert Sedgewick and Kevin Wayne are developing a modern approach to disseminating knowledge that fully embraces technology, enabling people all around the world to discover new ways of learning and teaching. By integrating their textbook, online content, and MOOC, all at the state of the art, they have built a unique resource that greatly expands the breadth and depth of the educational experience. Features + Benefits The #1 practical resource for everyone seeking to run programs faster or solve larger problems Surveys today´s most useful algorithms, with copious illustrations and examples Contains many new examples, ranging from physics, biology, and engineering to data compression and web search Contains real (not pseudocode) implementations, with detailed performance insights A companion web site, algs4.cs.princeton.edu , with many more resources for instructors, including text digests, program code, test data, programming projects, exercises, lecture slides, and other resources Preface viii Chapter 1: Fundamentals 3 1.1 Basic Programming Model 8 1.2 Data Abstraction 64 1.3 Bags, Queues, and Stacks 120 1.4 Analysis of Algorithms 172 1.5 Case Study: Union-Find 216 Chapter 2: Sorting 243 2.1 Elementary Sorts 244 2.2 Mergesort 270 2.3 Quicksort 288 2.4 Priority Queues 308 2.5 Applications

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Stand: 24.11.2017
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Fundamente der Informatik - Funktionale, impera...
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An Gymnasien zählt der Informatik-Unterricht zu den wesentlichen Bausteinen, die die Kinder auf das spätere Studium und Berufsleben vorbereiten sollen. Dieses Buch dient Lehrern, die sich für diesen Unterricht zusätzlich qualifizieren wollen, und Studenten der Didaktik der Informatik als Lern- und Übungsbuch für die Unterrichts- und Prüfungsvorbereitung. Zahlreiche Übungen helfen, das Gelesene zu vertiefen. Die Lösungen stehen im Internet zur Verfügung.

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Stand: 07.11.2017
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Evolutionäre Algorithmen
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Für die Lösung von Optimierungsproblemen mit evolutionären Algorithmen stattet dieses Buch seine Leser sowohl mit den gängigen Standardalgorithmen als auch mit den Arbeitsprinzipien, Vorgehensweisen und speziellen Techniken aus, mit denen evolutionäre Algorithmen für spezielle Probleme angepasst werden. Dabei zeichnen das Buch vor allem die hohe Anzahl an Beispielen, die anschauliche Darstellung der Grundlagen sowie vier ausführliche Fallstudien aus. Für die Anwendung evolutionärer Algorithmen in Industrie, Wirtschaft und Forschung sind die vorgestellten Ansätze zur Berücksichtigung von Randbedingungen, mehrerer sich widersprechender Zielfunktionen und verrauschte oder zeitabhängige Aspekte von großer Bedeutung. Evolutionäre Algorithmen sind ein vergleichsweise junges Optimierungsverfahren, welches das Wechselspiel zwischen Variation und Selektion der natürlichen Evolution imitiert.

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Stand: 23.11.2017
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Grokking Algorithms
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KEY SELLING POINTS Disarming take on a core computer science topic Carefully presented examples Helpful diagrams and fully annotated code samples AUDIENCE This easy-to-read, picture-heavy introduction is suitable for self-taught programmers, engineers, or anyone who wants to brush up on algorithms. Code examples are written in Python.

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Stand: 23.11.2017
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Evolutionary Algorithms
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Evolutionary algorithms are bio-inspired algorithms based on Darwins theory of evolution. They are expected to provide non-optimal but good quality solutions to problems whose resolution is impracticable by exact methods. In six chapters, this book presents the essential knowledge required to efficiently implement evolutionary algorithms. Chapter 1 describes a generic evolutionary algorithm as well as the basic operators that compose it. Chapter 2 is devoted to the solving of continuous optimization problems, without constraint. Three leading approaches are described and compared on a set of test functions. Chapter 3 considers continuous optimization problems with constraints. Various approaches suitable for evolutionary methods are presented. Chapter 4 is related to combinatorial optimization. It provides a catalog of variation operators to deal with order-based problems. Chapter 5 introduces the basic notions required to understand the issue of multi-objective optimization and a variety of approaches for its application. Finally, Chapter 6 describes different approaches of genetic programming able to evolve computer programs in the context of machine learning.

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Evolutionary Algorithms
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Evolutionary algorithms are bio-inspired algorithms based on Darwins theory of evolution. They are expected to provide non-optimal but good quality solutions to problems whose resolution is impracticable by exact methods. In six chapters, this book presents the essential knowledge required to efficiently implement evolutionary algorithms. Chapter 1 describes a generic evolutionary algorithm as well as the basic operators that compose it. Chapter 2 is devoted to the solving of continuous optimization problems, without constraint. Three leading approaches are described and compared on a set of test functions. Chapter 3 considers continuous optimization problems with constraints. Various approaches suitable for evolutionary methods are presented. Chapter 4 is related to combinatorial optimization. It provides a catalog of variation operators to deal with order-based problems. Chapter 5 introduces the basic notions required to understand the issue of multi-objective optimization and a variety of approaches for its application. Finally, Chapter 6 describes different approaches of genetic programming able to evolve computer programs in the context of machine learning.

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Stand: 07.11.2017
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Algorithmen und Datenstrukturen
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Algorithmen bilden das Herzstück jeder nichttrivialen Anwendung von Computern, und die Algorithmik ist ein modernes und aktives Gebiet der Informatik. Daher sollte sich jede Informatikerin und jeder Informatiker mit den algorithmischen Grundwerkzeugen auskennen. Dies sind Strukturen zur effizienten Organisation von Daten, häufig benutzte Algorithmen und Standardtechniken für das Modellieren, Verstehen und Lösen algorithmischer Probleme. Dieses Buch ist eine straff gehaltene Einführung in die Welt dieser Grundwerkzeuge, gerichtet an Studierende und im Beruf stehende Experten, die mit dem Programmieren und mit den Grundelementen der Sprache der Mathematik vertraut sind. Die einzelnen Kapitel behandeln Arrays und verkettete Listen, Hashtabellen und assoziative Arrays, Sortieren und Auswählen, Prioritätswarteschlangen, sortierte Folgen, Darstellung von Graphen, Graphdurchläufe, kürzeste Wege, minimale Spannbäume und Optimierung. Die Algorithmen werden auf moderne Weise präsentiert, mit explizit angegebenen Invarianten, und mit Kommentaren zu neueren Entwicklungen wie Algorithm Engineering, Speicherhierarchien, Algorithmenbibliotheken und zertifizierenden Algorithmen. Die Algorithmen werden zunächst mit Hilfe von Bildern, Text und Pseudocode erläutert; dann werden Details zu effizienten Implementierungen gegeben, auch in Bezug auf konkrete Sprachen wie C++ und Java.

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Stand: 23.11.2017
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