Fortgeschrittene Programmiertechnik Klausur SS 2015 Angewandte Informatik Bachelor

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Fortgeschrittene Programmiertechnik Klausur SS 2015 Angewandte Informatik Bachelor"

Transkript

1 Fortgeschrittene Programmiertechnik Klausur SS 2015 Angewandte Informatik Bachelor Name Matrikelnummer Aufgabe Punkte Aufgabe Punkte Zwischensumme Summe 120 Note Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz SS /11

2 Aufgabe 1 (6 Punkte) Beschreiben Sie mit einem Speicherbelegungsbild, was durch die main()-methode geleistet wird. Es genügt das Speicherbelegungsbild anzugeben, nachdem alle Anweisungen der main()-methode ausgeführt worden sind. class Node { Node next; int data; Node(int x, Node p) { data = x; next = p; public static void main(string[] a) { Node p = new Node(3, null); p.next = new Node(5, p.next); Node q = p.next; q.next = new Node(7, q.next); q = new Node(1, null); Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz SS /11

3 Aufgabe 2 (8 Punkte) Die Knoten eines Binärbaums sind durch folgende Klasse definiert: class Node { int data; Node left; Node right; // Referenz auf linkes Kind // Referenz auf rechtes Kind Node(int x, Node l, Node r) { data = x; left = l; right = r a) Der Binärbaum (2) entsteht aus dem Binärbaum (1), indem die Zahl 6 durch 66 ersetzt und ein neuer Knoten mit der Zahl 2 eingefügt wird. Schreiben Sie genau 2 Java-Anweisungen, die das leisten. b) Der Binärbaum (3) entsteht aus dem Binärbaum (2), indem der linke Teilbaum der Wurzel root an den Knoten 3 als linkes Kind eingehängt und dann die Wurzel gelöscht wird. Schreiben Sie genau 2 Java-Anweisungen, die das leisten. Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz SS /11

4 Aufgabe 3 QuickSort mit 3-Median-Strategie (12 Punkte) Das 11-elementige Feld a = {5, 4, 13, 11, 3, 10, 2, 8, 6, 9, 12 wird mit Quicksort mit 3-Median- Strategie sortiert. Beschreiben Sie, wie sich dabei das Feld a ändert. Benutzen Sie eine tabellenartige Darstellung wie in der Vorlesung. Geben Sie außerdem die Aufrufstruktur von Quicksort an Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz SS /11

5 Aufgabe 4 Java-Collection Map (18 Punkte) Für einen Text läßt sich die Häufigkeitsverteilung der vorkommenden Wörter durch eine Map darstellen: Map<String,Integer> hauefigkeit; Kommt z.b. das Wort und im Text 35-mal vor, dann enthält die Map einen Eintrag mit dem Schlüssel und und dem Wert 35. a) Schreiben Sie eine Funktion merge, die aus der Häufigkeitsverteilung h1 für einen Text t1 und der Häufigkeitsverteilung h2 für einen Text t2 eine Häufigkeitsverteilung für beide Texte zusammen berechnet und zurückliefert. Hinweis: Die Häufigkeiten müssen dazu lediglich addiert werden. b) Welche Komplexität hat die Laufzeit Ihrer Funktion (O-Notation), wenn Sie davon ausgehen, dass Ihre beiden Häufigkeitsverteilungen etwa n Wörter umfassen? Geben Sie eine kurze Begründung Ihrer Antwort. c) Um welchen Faktor wächst die Laufzeit, wenn die Eingabegröße n = 1000 um den Faktor 10 wächst? a) static Map<String,Integer> merge(map<string,integer> h1, Map<String,Integer> h2) { b) c) Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz SS /11

6 Aufgabe 5 Sortierte, verkettete Liste mit Hilfskopfknoten (20 Punkte) Die Klasse LinkedListSet speichert int-zahlen in einer linear verketteten Liste mit Hilfskopfknoten in einer absteigend sortierten Reihenfolge. Elemente dürfen höchstens einfach vorkommen. Ergänzen Sie die Klasse um die folgenden Methoden. Achten Sie dabei auf die Effizienz der Methoden, indem die Sortierung der Liste ausgenutzt wird. Ausdrücke sollten nicht unnötig kompliziert geschrieben werden. a) Parameterloser Konstruktor. b) contains(x) prüft, ob das Element x vorkommt. c) add(x) fügt das Element x ein. d) remove(x) löscht das Element x. public class LinkedListSet { static private class Node { private int data; private Node next; private Node(Node p, int x) {data = x; next = p; private Node head; public LinkedListSet() { public boolean contains(int x) { public void add(int x) { public void remove(int x) { Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz SS /11

7 Aufgabe 6 Arrays.Sort (9 Punkte) Die Java Klasse Arrays bietet eine Methode zum Sortieren eines Felds an: static <T> void sort(t[] a, Comparator<? super T> c); Ergänzen Sie folgenden Programm-Code so, dass ein Feld von Punkten aufsteigend sortiert wird. Ein Punkt p ist kleiner als ein Punkt q, falls die x-koordinate von p kleiner als die x-koordinate von q ist oder die x-koordinaten gleich sind, aber dafür die y-koordinate von p kleiner als die y- Koordinate von q ist. class Point { public double x; public double y; public Point (double x, double y) { this.x = x; this.y = y; public static void main(string[] args) { Point[] a = new Point[4]; a[0] = new Point(2,3); a[1] = new Point(2,1); a[2] = new Point(1,3); a[3] = new Point(4,1); Arrays.sort(a, Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz SS /11

8 Aufgabe 7 Java-Collection List (17 Punkte) a) Schreiben Sie eine generische Methode disjoint(l1,l2), die prüft ob die Listen l1 und l2 disjunkt sind. Die Methode liefert true zurück, falls l1 und l2 keine gemeinsamen Elemente enthalten, sonst false. Die Methode darf auf die Listen nur über Iteratoren zugreifen. b) Welche Komplexität hat die Methode disjoint(l1,l2) (O-Notation), wenn Sie davon ausgehen, dass die beiden Listen n Elemente enthalten? c) Schreiben Sie eine generische Methode issorted(l), die prüft, ob die Liste l aufsteigend sortiert ist. Die Methode darf auf die Liste nur über Iteratoren zugreifen. Ergänzen Sie die Typbeschränkung für T. a) static <T> boolean disjoint(list<t> l1, List<T> l2) { b) c) static <T extends > boolean issorted(list<t> l) { Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz SS /11

9 Aufgabe 8 Bäume (18 Punkte) Ein Baum besteht aus einem Bezeichner (String) und einer (evtl. leeren) Liste mit Teilbäumen. a) Ergänzen Sie die gegebene Klasse (siehe nächste Seite) um geeignete Instanzvariablen und vervollständigen Sie den Konstruktor. b) Definieren Sie eine Methode add(baum b), die den Baum b zur Liste mit Teilbäumen dazufügt. c) Schreiben Sie ein kleines Hauptprogramm, das den oben gezeigten Baum zusammenbaut. d) Schreiben Sie eine Methode height(), die die maximale Höhe des Baums zurückgibt. Der oben gezeigte Baum hat die Höhe 2. e) Schreiben Sie eine Methode search(string s) die zurückgibt, wie oft der Bezeichner s im Baum vorkommt. Im oben gezeigten Baum kommt der Bezeichner aa dreimal vor. Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz SS /11

10 class Baum { public Baum(String bez) { // Neuer Baum mit Bezeichner bez public void add(baum b){ public int height() { public int search(string bez) { public static void main(string[] args) { Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz SS /11

11 Aufgabe 9 Subtyping (12 Punkte) a) Die Methode copy(dest, src) aus der Klasse Collections kopiert alle Elemente aus der Liste src in die Liste dest. static <T> void copy(list<? super T> dest, List<? extends T> src) Von welchem Typ dürfen die Parameter sein? Geben Sie dazu in folgender Tabelle an, ob die angegebene Parametertypen korrekt ( + ) oder nicht korrekt ( - ) sind. dest src Korrekt? List<Integer> LinkedList<Integer> ArrayList<Integer> List<Integer> LinkedList<Object> ArrayList<Double> ArrayList<Double> ArrayList<Integer> LinkedList<Number> List<Integer> Set<Object> List<Integer> List<Integer> LinkedList<Number> b) Die Klassen Vektor, 2DVektor und 3DVektor seien wie folgt definiert: class Vektor {... class Vektor2D extends Vektor implements Comparable<Vektor2D> {... class Vektor3D extends Vektor implements Comparable<Vektor3D> {... Geben Sie für diese drei Typen alle Untertypbeziehungen an. Berücksichtigen Sie dabei die Klasse Object. c) Welche Parametertypen sind beim Aufruf der Methode sort aus der Klasse Collections erlaubt? static <T extends Comparable<? super T>> void sort(list<t> l); Parametertyp Korrekt ( + oder - )? LinkedList<Vektor2D> ArrayList<Vektor3D> List<Object> ArrayList<Vektor> ArrayDeque<Vektor2D> List<? extends Vektor2D> Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz SS /11

Programmiertechnik II Klausur WS 2017/18 Angewandte Informatik Bachelor

Programmiertechnik II Klausur WS 2017/18 Angewandte Informatik Bachelor Programmiertechnik II Klausur WS 2017/18 Angewandte Informatik Bachelor Name Matrikelnummer Aufgabe Punkte Aufgabe Punkte Zwischensumme 1 10 2 8 3 12 4 20 5 8 58 6 14 7 20 8 12 9 16 Summe 120 Note Prof.

Mehr

Programmiertechnik II Klausur WS 2017/18 Angewandte Informatik Bachelor

Programmiertechnik II Klausur WS 2017/18 Angewandte Informatik Bachelor Programmiertechnik II Klausur WS 2017/18 Angewandte Informatik Bachelor Name Matrikelnummer Aufgabe Punkte Aufgabe Punkte Zwischensumme 1 10 2 8 3 12 4 20 5 8 58 6 14 7 20 8 12 9 16 Summe 120 Note Prof.

Mehr

Programmiertechnik II Klausur SS 2017 Angewandte Informatik Bachelor

Programmiertechnik II Klausur SS 2017 Angewandte Informatik Bachelor Programmiertechnik II Klausur SS 2017 Angewandte Informatik Bachelor Name Matrikelnummer Aufgabe Punkte Aufgabe Punkte Zwischensumme 1 6 2 8 3 14 4 22 5 16 66 6 24 7 13 8 17 Summe 120 Note Prof. Dr. O.

Mehr

Programmiertechnik II Klausur SS 2018 Angewandte Informatik Bachelor

Programmiertechnik II Klausur SS 2018 Angewandte Informatik Bachelor Programmiertechnik II Klausur SS 2018 Angewandte Informatik Bachelor Name Matrikelnummer Aufgabe Punkte Aufgabe Punkte Zwischensumme 1 9 2 12 3 12 4 15 48 5 23 6 13 7 20 8 16 Summe 120 Note Prof. Dr. O.

Mehr

Fortgeschrittene Programmiertechnik Klausur WS 2014/15 Angewandte Informatik Bachelor

Fortgeschrittene Programmiertechnik Klausur WS 2014/15 Angewandte Informatik Bachelor Fortgeschrittene Programmiertechnik Klausur WS 2014/15 Angewandte Informatik Bachelor Name Matrikelnummer Aufgabe Punkte Aufgabe Punkte Zwischensumme 1 6 2 8 3 16 4 14 5 12 56 6 16 7 18 8 20 9 10 Summe

Mehr

Programmiertechnik II Klausur WS 15/16 Angewandte Informatik Bachelor

Programmiertechnik II Klausur WS 15/16 Angewandte Informatik Bachelor Programmiertechnik II Klausur WS 15/16 Angewandte Informatik Bachelor Name Matrikelnummer Aufgabe Punkte Aufgabe Punkte Zwischensumme 1 6 2 10 3 12 4 12 5 14 54 6 12 7 20 8 17 9 17 Summe 120 Note Prof.

Mehr

Programmiertechnik II Klausur SS 2017 Angewandte Informatik Bachelor

Programmiertechnik II Klausur SS 2017 Angewandte Informatik Bachelor Programmiertechnik II Klausur SS 2017 Angewandte Informatik Bachelor Name Matrikelnummer Aufgabe Punkte Aufgabe Punkte Zwischensumme 1 6 2 8 3 14 4 22 5 16 66 6 24 7 13 8 17 Summe 120 Note Prof. Dr. O.

Mehr

Programmiertechnik II Klausur WS 2016/17 Angewandte Informatik Bachelor

Programmiertechnik II Klausur WS 2016/17 Angewandte Informatik Bachelor Programmiertechnik II Klausur WS 2016/17 Angewandte Informatik Bachelor Name Matrikelnummer Aufgabe Punkte Aufgabe Punkte Zwischensumme 1 4 2 12 3 12 4 12 5 20 60 6 18 7 18 8 12 9 12 Summe 120 Note Prof.

Mehr

Fortgeschrittene Programmiertechnik Klausur WS 2014/15 Angewandte Informatik Bachelor

Fortgeschrittene Programmiertechnik Klausur WS 2014/15 Angewandte Informatik Bachelor Fortgeschrittene Programmiertechnik Klausur WS 2014/15 Angewandte Informatik Bachelor Name Matrikelnummer Aufgabe Punkte Aufgabe Punkte Zwischensumme 1 6 2 8 3 16 4 14 5 12 56 6 16 7 18 8 20 9 10 Summe

Mehr

Programmiertechnik II Klausur WS 2016/17 Angewandte Informatik Bachelor

Programmiertechnik II Klausur WS 2016/17 Angewandte Informatik Bachelor Programmiertechnik II Klausur WS 2016/17 Angewandte Informatik Bachelor Name Matrikelnummer Aufgabe Punkte Aufgabe Punkte Zwischensumme 1 4 2 12 3 12 4 12 5 20 60 6 18 7 18 8 12 9 12 Summe 120 Note Prof.

Mehr

Kapitel 5: Iterierbare Container

Kapitel 5: Iterierbare Container Kapitel 5: Iterierbare Container Foreach-Schleife Interface Iterator Interface Iterable Iterator-Schleife und Foreach-Schleife Generische Liste mit Iteratoren Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz Programmiertechnik

Mehr

Kapitel 3: Datentyp Liste

Kapitel 3: Datentyp Liste Kapitel 3: Datentyp Liste! Einleitung! Listen-Interface! Liste als Feld: ArrayList! Einfach verkettete Listen! Hilfskopfknotentechnik! Liste als einfach verkettete Liste: LinkedList! Doppelt verkettete

Mehr

Kapitel 2: Datentyp Liste

Kapitel 2: Datentyp Liste Kapitel 2: Datentyp Liste Einleitung Listen-Interface Liste als Feld: ArrayList Einfach verkettete Listen Hilfskopfknotentechnik Liste als einfach verkettete Liste: LinkedList Doppelt verkettete Listen

Mehr

Übung 10: Dynamische Datenstrukturen und Rekursion

Übung 10: Dynamische Datenstrukturen und Rekursion Übung 10: Dynamische Datenstrukturen und Rekursion Abgabetermin: TT.MM.JJJJ Name: Matrikelnummer: Gruppe: G1 (Prähofer) G2 (Wolfinger) G3 (Wolfinger) Aufgabe Punkte gelöst abzugeben schriftlich abzugeben

Mehr

Allgemeine Hinweise:

Allgemeine Hinweise: TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Lehrstuhl für Sprachen und Beschreibungsstrukturen WS 11/12 Einführung in die Informatik I Probe-Klausur Prof. Dr. Helmut Seidl, M. Schwarz, A. Herz,

Mehr

Lösungshinweise/-vorschläge zum Übungsblatt 8: Software-Entwicklung 1 (WS 2017/18)

Lösungshinweise/-vorschläge zum Übungsblatt 8: Software-Entwicklung 1 (WS 2017/18) Dr. Annette Bieniusa Mathias Weber, M. Sc. Peter Zeller, M. Sc. TU Kaiserslautern Fachbereich Informatik AG Softwaretechnik Lösungshinweise/-vorschläge zum Übungsblatt 8: Software-Entwicklung 1 (WS 2017/18)

Mehr

Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme

Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Programmieren II Dr. Werner Struckmann 16. August 2013 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr

Mehr

Probeklausur zur Vorlesung

Probeklausur zur Vorlesung Dr. Jochen Hoenicke Alexander Nutz Probeklausur zur Vorlesung Einführung in die Informatik Sommersemester 2014 Die Klausur besteht aus diesem Deckblatt und elf Blättern mit den Aufgaben, sowie einem Blatt

Mehr

3. Übungsbesprechung Programmkonstruktion

3. Übungsbesprechung Programmkonstruktion 3. Übungsbesprechung Programmkonstruktion Karl Gmeiner karl@complang.tuwien.ac.at December 12, 2011 K Gmeiner (karl@complang.tuwien.ac.at) 3. Übungsbesprechung PK December 12, 2011 1 / 13 Rückblick und

Mehr

7. Dynamische Datenstrukturen Bäume. Informatik II für Verkehrsingenieure

7. Dynamische Datenstrukturen Bäume. Informatik II für Verkehrsingenieure 7. Dynamische Datenstrukturen Bäume Informatik II für Verkehrsingenieure Übersicht dynamische Datenstrukturen Wozu? Oft weiß man nicht von Beginn an, wieviele Elemente in einer Datenstruktur untergebracht

Mehr

Technische Universität Braunschweig

Technische Universität Braunschweig Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Programmieren II Dr. Werner Struckmann 28. August 2015 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr

Mehr

Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 17/18. Kapitel 14. Bäume. Bäume 1

Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 17/18. Kapitel 14. Bäume. Bäume 1 Kapitel 14 Bäume Bäume 1 Ziele Den Begriff des Baums in der Informatik kennenlernen Bäume als verkettete Datenstruktur repräsentieren können Rekursive Funktionen auf Bäumen verstehen und schreiben können

Mehr

Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 16/17. Kapitel 14. Bäume. Bäume 1

Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 16/17. Kapitel 14. Bäume. Bäume 1 Kapitel 14 Bäume Bäume 1 Ziele Den Begriff des Baums in der Informatik kennenlernen Bäume als verkettete Datenstruktur repräsentieren können Rekursive Funktionen auf Bäumen verstehen und schreiben können

Mehr

Allgemeine Hinweise:

Allgemeine Hinweise: TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Lehrstuhl für Sprachen und Beschreibungsstrukturen WS 11/12 Einführung in die Informatik I Probe-Klausur Prof. Dr. Helmut Seidl, M. Schwarz, A. Herz,

Mehr

Name:... Matr.-Nr... Bearbeitungszeit: 120 Minuten. Lesen Sie die Aufgaben jeweils bis zum Ende durch; oft gibt es hilfreiche Hinweise!

Name:... Matr.-Nr... Bearbeitungszeit: 120 Minuten. Lesen Sie die Aufgaben jeweils bis zum Ende durch; oft gibt es hilfreiche Hinweise! Fakultät IV Elektrotechnik/Informatik Klausur Einführung in die Informatik II für Elektrotechniker Name:.................................... Matr.-Nr..................................... Bearbeitungszeit:

Mehr

Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme

Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Programmieren II Dr. Werner Struckmann 29. August 2014 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr

Mehr

Schein-/Bachelorklausur Teil 2 am Zulassung: Mindestens 14 Punkte in Teilklausur 1 und 50% der Übungspunkte aus dem 2. Übungsblock.

Schein-/Bachelorklausur Teil 2 am Zulassung: Mindestens 14 Punkte in Teilklausur 1 und 50% der Übungspunkte aus dem 2. Übungsblock. Schein-/Bachelorklausur Teil 2 am 13.02.2007 Zulassung: Mindestens 14 Punkte in Teilklausur 1 und 50% der Übungspunkte aus dem 2. Übungsblock. Alle Studiengänge außer Bachelor melden sich über die Lehrstuhlwebseite

Mehr

Lösungshinweise/-vorschläge zum Übungsblatt 13: Software-Entwicklung 1 (WS 2017/18)

Lösungshinweise/-vorschläge zum Übungsblatt 13: Software-Entwicklung 1 (WS 2017/18) Dr. Annette Bieniusa Mathias Weber, M. Sc. Peter Zeller, M. Sc. TU Kaiserslautern Fachbereich Informatik AG Softwaretechnik Lösungshinweise/-vorschläge zum Übungsblatt 13: Software-Entwicklung 1 (WS 2017/18)

Mehr

Universität Augsburg, Institut für Informatik Sommersemester 2001 Prof. Dr. Martin Ester 16. Juli Klausur

Universität Augsburg, Institut für Informatik Sommersemester 2001 Prof. Dr. Martin Ester 16. Juli Klausur Universität Augsburg, Institut für Informatik Sommersemester 2001 Prof. Dr. Martin Ester 16. Juli 2001 Stefan Holland Informatik II Hinweise: Klausur Verwenden Sie für Ihre Lösungen ausschließlich den

Mehr

Kapitel 11: Bäume. Beispiele Definition und Eigenschaften Implementierungen Durchlaufen von Bäumen Binäre Suchbäume

Kapitel 11: Bäume. Beispiele Definition und Eigenschaften Implementierungen Durchlaufen von Bäumen Binäre Suchbäume Kapitel 11: Bäume Beispiele Definition und Eigenschaften Implementierungen Durchlaufen von Bäumen Binäre Suchbäume Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz Programmiertechnik II Bäume WS 17/18 11-1 Beispiele

Mehr

Übungsblatt 13. Abgabe / Besprechung in Absprache mit dem Tutor

Übungsblatt 13. Abgabe / Besprechung in Absprache mit dem Tutor Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Institut für Informatik Einführung in die Informatik Sommersemester 2013 PD Dr. Cyrill Stachniss Dr. Rainer Kümmerle Übungsblatt 13 Abgabe / Besprechung in Absprache

Mehr

In C und Java müssen Variablen und Methodenergebnisse durch Typangaben erläutert werden. Welche der folgenden Aussagen sind korrekt und welche nicht:

In C und Java müssen Variablen und Methodenergebnisse durch Typangaben erläutert werden. Welche der folgenden Aussagen sind korrekt und welche nicht: Typprüfung (Compiler / Laufzeit) In C und Java müssen Variablen und Methodenergebnisse durch Typangaben erläutert werden. Welche der folgenden Aussagen sind korrekt und welche nicht: 1) Der Compiler prüft

Mehr

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 17. Juli Programmieren II. Übungsklausur

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 17. Juli Programmieren II. Übungsklausur Technische Universität Braunschweig Dr. Werner Struckmann Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 17. Juli 2015 Hinweise: Klausurtermine: Programmieren II Übungsklausur Programmieren I: 7. September

Mehr

Tutoraufgabe 1 (Implementierung eines ADTs):

Tutoraufgabe 1 (Implementierung eines ADTs): Prof. aa Dr. E. Ábrahám Datenstrukturen und Algorithmen SS Tutoriumslösung - Übung (Abgabe.05.0) F. Corzilius, S. Schupp, T. Ströder Tutoraufgabe (Implementierung eines ADTs): Wir spezifizieren den ADT

Mehr

Einstieg in die Informatik mit Java

Einstieg in die Informatik mit Java 1 / 15 Einstieg in die Informatik mit Java Collections Gerd Bohlender Institut für Angewandte und Numerische Mathematik Gliederung 2 / 15 1 Überblick Collections 2 Hierarchie von Collections 3 Verwendung

Mehr

4. Tries und kd-bäume

4. Tries und kd-bäume 4. Tries und kd-bäume Digitale Suchbäume (Tries) kd-bäume Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz Algorithmen und Datenstrukuren Tries und kd-bäume SS 2019 4-1 Tries (1) Problem mit den bisherigen Suchbäumen

Mehr

Vorlesung Inf-B

Vorlesung Inf-B Vorlesung Inf-B stehn@mi.fu-berlin.de Quelle Diese Folien basieren auf dem Java-Tutorial Generics von Gilad Bracha http://java.sun.com/docs/books/tutorial/extra/generics/ 2 Motivierendes Beispiel List

Mehr

Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 15/16. Kapitel 13. Bäume. Bäume 1

Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 15/16. Kapitel 13. Bäume. Bäume 1 Kapitel 13 Bäume Bäume 1 Ziele Den Begriff des Baums in der Informatik kennenlernen Bäume als verkettete Datenstruktur repräsentieren können Rekursive Funktionen auf Bäumen verstehen und schreiben können

Mehr

Software Entwicklung 1

Software Entwicklung 1 Software Entwicklung 1 Annette Bieniusa AG Softech FB Informatik TU Kaiserslautern Lernziele Die Definition wichtiger Begriffe im Zusammenhand mit Bäumen zu kennen. Markierte Bäumen, insbesondere Suchbäume,

Mehr

JAVA KURS COLLECTION

JAVA KURS COLLECTION JAVA KURS COLLECTION COLLECTIONS Christa Schneider 2 COLLECTION Enthält als Basis-Interface grundlegende Methoden zur Arbeit mit Collections Methode int size() boolean isempty() boolean contains (Object)

Mehr

Software Entwicklung 1

Software Entwicklung 1 Software Entwicklung 1 Annette Bieniusa / Arnd Poetzsch-Heffter AG Softech FB Informatik TU Kaiserslautern Datenstruktur Liste Bieniusa/Poetzsch-Heffter Software Entwicklung 1 2/ 42 Formale Definition

Mehr

Übungsblatt 13. Abgabe / Besprechung in Absprache mit dem Tutor

Übungsblatt 13. Abgabe / Besprechung in Absprache mit dem Tutor Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Institut für Informatik Einführung in die Informatik Sommersemester 2018 Prof. Dr. Wolfram Burgard Andreas Kuhner Daniel Büscher Übungsblatt 13 Abgabe / Besprechung

Mehr

Kapitel 3: Datentyp Keller und Schlange

Kapitel 3: Datentyp Keller und Schlange Kapitel 3: Datentyp Keller und Schlange Keller (Stack) Schlange (Queue) Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz Programmiertechnik II Datentyp Keller und Schlange SS 2019 3-1 Definition Keller und seine Operationen

Mehr

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 6. Juli Programmieren II. Übungsklausur

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 6. Juli Programmieren II. Übungsklausur Technische Universität Braunschweig Dr. Werner Struckmann Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 6. Juli 2018 Hinweise: Klausurtermine: Programmieren II Übungsklausur Programmieren I: 27. August

Mehr

Übung 4: Die generische Klasse AvlBaum in Java 1

Übung 4: Die generische Klasse AvlBaum in Java 1 Übung 4: Die generische Klasse AvlBaum in Java 1 Ein binärer Suchbaum hat die AVL -Eigenschaft, wenn sich in jedem Knoten sich die Höhen der beiden Teilbäume höchstens um 1 unterscheiden. Diese Last (

Mehr

Arten des universellen Polymorphismus

Arten des universellen Polymorphismus Arten des universellen Polymorphismus enthaltender Polymorphismus durch Untertypbeziehungen: Ersetzbarkeit: ev. unvorhersehbare Wiederverwendung kann Clients von lokalen Codeänderungen abschotten nicht

Mehr

Technische Universita t Mu nchen Institut fu r Informatik

Technische Universita t Mu nchen Institut fu r Informatik Technische Universita t Mu nchen Institut fu r Informatik Lehrstuhl fu r Bioinformatik Einfu hrung in die Programmierung fu r Bioinformatiker Prof. Dr. B. Rost, L. Richter Hinweis: WS 15/16 U bungsblatt

Mehr

OOP. Tagesprogramm. Generizität

OOP. Tagesprogramm. Generizität 1 2016-11-23 Tagesprogramm Generizität 2 Universeller Polymorphismus enthaltender Polymorphismus durch Untertypbeziehungen: Ersetzbarkeit: unvorhersehbare Wiederverwendung, kann Clients von lokalen Codeänderungen

Mehr

Aufgabe 1 (Programmanalyse, Punkte)

Aufgabe 1 (Programmanalyse, Punkte) 2 Aufgabe 1 (Programmanalyse, 8 + 6 Punkte) a) Geben Sie die Ausgabe des Programms für den Aufruf java M an. Schreiben Sie hierzu jeweils die ausgegebenen Zeichen hinter den Kommentar OUT:. public class

Mehr

Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 11/12 1. Kapitel 11. Listen. Listen

Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 11/12 1. Kapitel 11. Listen. Listen Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 11/12 1 Kapitel 11 Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 11/12 2 Ziele Implementierungen für

Mehr

Informatik II Prüfungsvorbereitungskurs

Informatik II Prüfungsvorbereitungskurs Informatik II Prüfungsvorbereitungskurs Tag 4, 9.6.2017 Giuseppe Accaputo g@accaputo.ch 1 Aufbau des PVK Tag 1: Java Teil 1 Tag 2: Java Teil 2 Tag 3: Algorithmen & Komplexität Tag 4: Dynamische Datenstrukturen,

Mehr

Abgabe: (vor 12 Uhr)

Abgabe: (vor 12 Uhr) TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Lehrstuhl für Sprachen und Beschreibungsstrukturen SS 2011 Einführung in die Informatik I Übungsblatt 7 Prof. Dr. Helmut Seidl, A. Lehmann, A. Herz,

Mehr

Bäume. Martin Wirsing. Ziele. Implementierung von Knoten. Bäume (abstrakt) Standardimplementierungen für Bäume kennen lernen

Bäume. Martin Wirsing. Ziele. Implementierung von Knoten. Bäume (abstrakt) Standardimplementierungen für Bäume kennen lernen 2 Ziele Bäume Standardimplementierungen für Bäume kennen lernen Martin Wirsing in Zusammenarbeit mit Michael Barth, Philipp Meier und Gefei Zhang 02/0 4 Bäume (abstrakt) Implementierung von Knoten Bäume

Mehr

Bäume. Prof. Dr. Christian Böhm. in Zusammenarbeit mit Gefei Zhang. WS 07/08

Bäume. Prof. Dr. Christian Böhm. in Zusammenarbeit mit Gefei Zhang.   WS 07/08 Bäume Prof. Dr. Christian Böhm in Zusammenarbeit mit Gefei Zhang http://www.dbs.ifi.lmu.de/lehre/nfinfosw WS 07/08 2 Ziele Standardimplementierungen für Bäume kennen lernen 3 Bäume (abstrakt) Bäume sind

Mehr

Arten des universellen Polymorphismus

Arten des universellen Polymorphismus Arten des universellen Polymorphismus enthaltender Polymorphismus durch Untertypbeziehungen: Ersetzbarkeit: ev. unvorhersehbare Wiederverwendung kann Clients von lokalen Codeänderungen abschotten nicht

Mehr

Anwendungsbeispiel MinHeap

Anwendungsbeispiel MinHeap Anwendungsbeispiel MinHeap Uns seien n ganze Zahlen gegeben und wir möchten darin die k größten Zahlen bestimmen; zudem gelten, dass n deutlich größer als k ist Wir können das Problem mit Laufzeit in O(n

Mehr

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 24. April Programmieren II. 10. Übungsblatt

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 24. April Programmieren II. 10. Übungsblatt Technische Universität Braunschweig Dr. Werner Struckmann Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 24. April 2018 Programmieren II 10. Übungsblatt Hinweis: Auf diesem und den folgenden Übungsblättern

Mehr

Datenstrukturen. Mariano Zelke. Sommersemester 2012

Datenstrukturen. Mariano Zelke. Sommersemester 2012 Datenstrukturen Mariano Zelke Sommersemester 2012 Kapitel 3: Elementare Datenstrukturen Mariano Zelke Datenstrukturen 2/18 Einfach verkettete Listen Mariano Zelke Datenstrukturen 3/18 Eine Zeiger-Implementierung

Mehr

12 Abstrakte Klassen, finale Klassen und Interfaces

12 Abstrakte Klassen, finale Klassen und Interfaces 12 Abstrakte Klassen, finale Klassen und Interfaces Eine abstrakte Objekt-Methode ist eine Methode, für die keine Implementierung bereit gestellt wird. Eine Klasse, die abstrakte Objekt-Methoden enthält,

Mehr

Kapitel 12: Induktive

Kapitel 12: Induktive Kapitel 12: Induktive Datenstrukturen Felix Freiling Lehrstuhl für Praktische Informatik 1 Universität Mannheim Vorlesung Praktische Informatik I im Herbstsemester 2009 Folien nach einer Vorlage von H.-Peter

Mehr

Rechtsbelehrung. Java und OOP Das Buch Christian Silberbauer 144

Rechtsbelehrung. Java und OOP Das Buch Christian Silberbauer   144 Rechtsbelehrung Dieser Foliensatz ist urheberrechtlich geschützt. Änderungen an den Folien sind untersagt. Ausschließlich eine nicht-kommerzielle Nutzung ist kostenfrei. Andernfalls wird eine Gebühr fällig.

Mehr

Klausur zur Vorlesung Einführung in die Programmierung

Klausur zur Vorlesung Einführung in die Programmierung Ludwig-Maximilians-Universität München Institut für Informatik Dr. Peer Kröger, Dr. Andreas Züfle Daniel Kaltenthaler, Klaus Schmid Klausur zur Vorlesung Einführung in die Programmierung Lösungen Vorname:

Mehr

Einführung in die Programmierung

Einführung in die Programmierung Technische Universität München WS 2003/2004 Institut für Informatik Prof. Dr. Christoph Zenger Semestralklausur Einführung in die Programmierung Semestralklausur Java (Lösungsvorschlag) 1 Die Klasse ArrayList

Mehr

Abschlussklausur Lösung. Bitte in Druckschrift leserlich ausfüllen!

Abschlussklausur Lösung. Bitte in Druckschrift leserlich ausfüllen! Informatik für Informationsmanager II SS 2006 Universität Koblenz-Landau Institut für Informatik Prof. Dr. Steffen Staab Dr. Manfred Jackel Abschlussklausur 04.08.2006 Lösung Bitte in Druckschrift leserlich

Mehr

Klausur: Java (Liste P)

Klausur: Java (Liste P) Klausur: Java (Liste P) SS05 Erlaubte Hilfsmittel: Gebundene! Unterlagen (Skript mit Anmerkungen, eigene Mitschrift) und maximal ein Buch. Bitte keine losen Blätter. Lösung ist auf den Klausurbögen anzufertigen.

Mehr

Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 16/17. Kapitel 13. Listen. Listen 1

Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 16/17. Kapitel 13. Listen. Listen 1 Kapitel 13 Listen Listen 1 Ziele Implementierungen für Listen kennenlernen Einfach verkettete und doppelt verkettete Listen verstehen Listen-Implementierungen in der Java-Bibliothek kennenlernen Durch

Mehr

Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 15/16. Kapitel 12. Listen. Listen 1

Einführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 15/16. Kapitel 12. Listen. Listen 1 Kapitel 12 Listen Listen 1 Ziele Implementierungen für Listen kennenlernen Einfach verkettete und doppelt verkettete Listen verstehen Listen-Implementierungen in der Java-Bibliothek kennenlernen Durch

Mehr

Name:... Matr.-Nr... Bearbeitungszeit: 120 Minuten

Name:... Matr.-Nr... Bearbeitungszeit: 120 Minuten Fakultät IV Elektrotechnik/Informatik Klausur Einführung in die Informatik II für Elektrotechniker Name:... Matr.-Nr.... Bearbeitungszeit: 10 Minuten Bewertung (bitte offenlassen : ) Aufgabe Punkte Erreichte

Mehr

Informatik II Vorlesung am D-BAUG der ETH Zürich

Informatik II Vorlesung am D-BAUG der ETH Zürich Informatik II Vorlesung am D-BAUG der ETH Zürich Vorlesung 9, 2.5.2016 [Nachtrag zu Vorlesung : Numerische Integration, Zusammenfassung Objektorientierte Programmierung] Dynamische Datenstrukturen II:

Mehr

Einfache Arrays. Dr. Philipp Wendler. Zentralübung zur Vorlesung Einführung in die Informatik: Programmierung und Softwareentwicklung

Einfache Arrays. Dr. Philipp Wendler. Zentralübung zur Vorlesung Einführung in die Informatik: Programmierung und Softwareentwicklung Dr. Philipp Wendler Zentralübung zur Vorlesung Einführung in die Informatik: Programmierung und Softwareentwicklung WS18/19 https://www.sosy-lab.org/teaching/2018-ws-infoeinf/ Arrays: Wiederholung Ein

Mehr

Überblick. Rekursive Methoden. Backtracking. Memorization. Einfache rekursive Datenstrukturen. Aufzählen, Untermengen, Permutationen, Bitmengen

Überblick. Rekursive Methoden. Backtracking. Memorization. Einfache rekursive Datenstrukturen. Aufzählen, Untermengen, Permutationen, Bitmengen Überblick 2 Rekursive Methoden Backtracking Memorization Bäume Aufzählen, Untermengen, Permutationen, Bitmengen Memorization Nochmals Fibonacci-Zahlen int fibo(int n) { if(n == 0) { return 0; else if(n

Mehr

Abiturprüfung Informatik, Grundkurs

Abiturprüfung Informatik, Grundkurs Seite 1 von 12 Abiturprüfung 2014 Informatik, Grundkurs Aufgabenstellung: In dem neugegründeten Staat Infonien haben alle Autos ein Kennzeichen, das sich aus zwei Großbuchstaben gefolgt von einer positiven

Mehr

1. Typen und Literale (6 Punkte) 2. Zuweisungen (6 = Punkte)

1. Typen und Literale (6 Punkte) 2. Zuweisungen (6 = Punkte) Praktische Informatik (Software) Vorlesung Softwareentwicklung 1 Prof. Dr. A. Ferscha Hauptklausur am 01. 02. 2001 Zuname Vorname Matr. Nr. Stud. Kennz. Sitzplatz HS / / / Punkte Note korr. Fügen Sie fehlende

Mehr

Wiederholung. Bäume sind zyklenfrei. Rekursive Definition: Baum = Wurzelknoten + disjunkte Menge von Kindbäumen.

Wiederholung. Bäume sind zyklenfrei. Rekursive Definition: Baum = Wurzelknoten + disjunkte Menge von Kindbäumen. Wiederholung Baum: Gerichteter Graph, der die folgenden drei Bedingungen erfüllt: Es gibt einen Knoten, der nicht Endknoten einer Kante ist. (Dieser Knoten heißt Wurzel des Baums.) Jeder andere Knoten

Mehr

Arten des universellen Polymorphismus

Arten des universellen Polymorphismus Arten des universellen Polymorphismus enthaltender Polymorphismus durch Untertypbeziehungen: Ersetzbarkeit: ev. unvorhersehbare Wiederverwendung kann Clients von lokalen Codeänderungen abschotten nicht

Mehr

Interfaces und Generics

Interfaces und Generics Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2012/13 21. Vorlesung Interfaces und Generics Jan-Henrik Haunert Lehrstuhl für Informatik I Übersicht Liste und InsertionSort für Punkte für Objekte beliebiger

Mehr

Dies ist eine Probeklausur, die keine formalen Schlüsse auf die Form, die Struktur oder den Inhalt der endgültigen Klausur zulässt.

Dies ist eine Probeklausur, die keine formalen Schlüsse auf die Form, die Struktur oder den Inhalt der endgültigen Klausur zulässt. Thema: Grundlagen Programmierung Dozent: Prof. Dr. Stephan Kleuker Seitennummer: Seite 1 von 12 Studiengang: Informatik Technische Informatik Studiensemester: 1 Datum: 26.11.2018 Bearbeitungszeit: 120

Mehr

Informatik II. Woche 15, Giuseppe Accaputo

Informatik II. Woche 15, Giuseppe Accaputo Informatik II Woche 15, 13.04.2017 Giuseppe Accaputo g@accaputo.ch 1 Themenübersicht Repetition: Pass by Value & Referenzen allgemein Repetition: Asymptotische Komplexität Live-Programmierung Aufgabe 7.1

Mehr

Aufgabenblatt 4. Aufgabe 3. Aufgabe 1. Aufgabe 2. Prof. Dr. Th. Letschert Algorithmen und Datenstrukturen

Aufgabenblatt 4. Aufgabe 3. Aufgabe 1. Aufgabe 2. Prof. Dr. Th. Letschert Algorithmen und Datenstrukturen Prof. Dr. Th. Letschert Algorithmen und Datenstrukturen Aufgabenblatt 4 Aufgabe 1 1. Erläutern Sie in eigenen Worten die Begriffe Datenstruktur, Datentyp und abstrakter Datentyp. Nutzen Sie das Beispiel

Mehr

Teil V. Generics und Kollektionen in Java

Teil V. Generics und Kollektionen in Java Teil V Generics und Überblick 1 Parametrisierbare Datenstrukturen in Java 2 Prof. G. Stumme Algorithmen & Datenstrukturen Sommersemester 2009 5 1 Parametrisierbare Datenstrukturen in Java Motivation für

Mehr

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 10. Mai Programmieren II. 11. Übungsblatt

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 10. Mai Programmieren II. 11. Übungsblatt Technische Universität Braunschweig Dr. Werner Struckmann Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 10. Mai 2013 Programmieren II 11. Übungsblatt Hinweis: Dieses Übungsblatt enthält die zweite Pflichtaufgabe.

Mehr

3 Dynamische Datenstrukturen

3 Dynamische Datenstrukturen 3 Dynamische Datenstrukturen Beispiele für dynamische Datenstrukturen sind Lineare Listen Schlangen Stapel Bäume Prof. Dr. Dietmar Seipel 128 Praktische Informatik I - Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester

Mehr

Allgemeine Informatik II 14. Juli 2007 (SS 2007) Prof. Dr. Franz Schweiggert / Norbert Heidenbluth

Allgemeine Informatik II 14. Juli 2007 (SS 2007) Prof. Dr. Franz Schweiggert / Norbert Heidenbluth Klausur zur Vorlesung Allgemeine Informatik II 14. Juli 2007 (SS 2007) Prof. Dr. Franz Schweiggert / Norbert Heidenbluth Bearbeitungszeit: 120 Minuten NICHT MIT BLEISTIFT SCHREIBEN! 1 Name: Vorname: Matrikelnummer:

Mehr

MB2-ALG, SS15 Seite 1 Hauptklausur, geschrieben am

MB2-ALG, SS15 Seite 1 Hauptklausur, geschrieben am MB-ALG, SS1 Seite 1 Hauptklausur, geschrieben am.07.01 Vorname Nachname Matrikel-Nr Diese Klausur ist mein letzter Prüfungsversuch (bitte ankreuzen): Ja Nein Ihre Lösung für Aufgabe 1 können Sie direkt

Mehr

Übungen zum Bioinformatik-Tutorium. Blatt 6

Übungen zum Bioinformatik-Tutorium. Blatt 6 Institut für Informatik Wintersemester 2018/19 Praktische Informatik und Bioinformatik Prof. Dr. Ralf Zimmer Übungen zum Bioinformatik-Tutorium Blatt 6 Termin: Dienstag, 27.11.2018, 11 Uhr 1. Klassen und

Mehr

Klausur Software-Entwicklung März 01

Klausur Software-Entwicklung März 01 Aufgabe 1: minimaler Punktabstand ( 2+5 Punkte ) Matrikelnr : In einem Array punkte sind Koordinaten von Punkten gespeichert. Ergänzen Sie in der Klasse Punkt eine Klassen-Methode (=static Funktion) punktabstand,

Mehr

Technische Universität Braunschweig

Technische Universität Braunschweig Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Programmieren II Dr. Werner Struckmann 19. August 2016 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr

Mehr

Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen

Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (18 Bäume: Grundlagen und natürliche Suchbäume) Prof. Dr. Susanne Albers Bäume (1) Bäume sind verallgemeinerte Listen (jedes Knoten-Element kann mehr

Mehr

Übungsblatt Programmierung und Software-Entwicklung Generizität, Interfaces, Listen, Sortieralgorithmen & JUnit

Übungsblatt Programmierung und Software-Entwicklung Generizität, Interfaces, Listen, Sortieralgorithmen & JUnit Übungsblatt Programmierung und Software-Entwicklung Generizität, Interfaces, Listen, Sortieralgorithmen & JUnit Aufgabe : Die allgemeine Object-Liste Gegeben sei folgendes UML-Klassendiagramm: MyObjectList

Mehr

Semestralklausur Informatik I - Programmierung

Semestralklausur Informatik I - Programmierung RHEINISCH- WESTFÄLISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE AACHEN LEHR- UND FORSCHUNGSGEBIET INFORMATIK II RWTH Aachen D-52056 Aachen GERMANY http://www-i2.informatik.rwth-aachen.de/lufgi2 Prof. Dr. Jürgen Giesl LuFG

Mehr

14 Abstrakte Klassen, finale Klassen, Interfaces

14 Abstrakte Klassen, finale Klassen, Interfaces Eine abstrakte Objekt-Methode ist eine Methode, für die keine Implementierung bereit gestellt wird. Eine Klasse, die abstrakte Objekt-Methoden enthält, heißt ebenfalls abstrakt. Für eine abstrakte Klasse

Mehr

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 7. Juli Programmieren II. Übungsklausur

Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 7. Juli Programmieren II. Übungsklausur Technische Universität Braunschweig Dr. Werner Struckmann Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 7. Juli 2017 Hinweise: Klausurtermine: Programmieren II Übungsklausur Programmieren I: 28. August

Mehr

14 Abstrakte Klassen, finale Klassen, Interfaces. Auswertung von Ausdrücken. Beispiel. Abstrakte Methoden und Klassen

14 Abstrakte Klassen, finale Klassen, Interfaces. Auswertung von Ausdrücken. Beispiel. Abstrakte Methoden und Klassen Auswertung von Ausdrücken Eine abstrakte Objekt-Methode ist eine Methode, für die keine Implementierung bereit gestellt wird. Eine Klasse, die abstrakte Objekt-Methoden enthält, heißt ebenfalls abstrakt.

Mehr

14 Abstrakte Klassen, finale Klassen, Interfaces

14 Abstrakte Klassen, finale Klassen, Interfaces Eine abstrakte Objekt-Methode ist eine Methode, für die keine Implementierung bereit gestellt wird. Eine Klasse, die abstrakte Objekt-Methoden enthält, heißt ebenfalls abstrakt. Für eine abstrakte Klasse

Mehr

Martin Unold INFORMATIK. Geoinformatik und Vermessung

Martin Unold INFORMATIK. Geoinformatik und Vermessung Wiederholung So sieht ein leeres Java-Programm aus public class Programmname { public static void main (String[] args) { // Hier stehen die Anweisungen Welche Arten von Anweisungen gibt es? Anweisungen

Mehr