Programmiertechnik 1. Ablauf

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1 Programmiertechnik 1 Unit 1: Informa=k ein Überblick Andreas Polze 1 Ablauf Was ist Informa=k? Algorithmenbegriff Technische Informa=k Theore=sche Informa=k Prak=sche Informa=k Angewandte Informa=k Studium am HPI Einordnung der LV Bits, Bytes, Worte, Dateien Informa=on vs. Daten top down vs. borom up 2 1

2 Was ist Informa=k? Abgeleitet von Informa=on, Automa=k, Mathema=k (1960er Jahre) Maschinelle Informa=onsverarbeitung Kyberne=k Elektronische Datenverarbeitung (EDV) Informa=on (Communica=on) Technology (IT, ICT) Informa=k eine Wissenscha_ Computer Science, Computer Engineering, So_ware Engineering Computerwissenscha_en Organisa=onen Gesellscha_ für Informa=k (GI) Associa=on for Compu=ng Machinery (ACM), Turing Award 3 Defini=on der Gesellscha_ für Informa=k Informa=k ist die Wissenscha_ von der systema=schen und automa=sierten Verarbeitung von Informa=on. Sie erforscht grundlegende Verfahrensweisen der Informa=onsverarbeitung und allgemeine Methoden ihrer Anwendung in den verschiedenen Bereichen. Für diese Aufgaben wendet die Informa=k vorwiegend formale und ingenieurmäßig orien=erte Techniken an. 4 2

3 Informa=k: Verschiedene Sichten nach Balzert Posi=on 1: Mathema=sch logische Orien=erung Computer arbeiten nach formalen Prinzipien, Programmierer müssen sich also die Formalismen aneignen und reale Probleme in den Formalismus übertragen. Posi=on 2: Ingenieurwissenscha_liche Orien=erung Informa=ker sollten wie Ingenieure arbeiten, also systema=sche Vorgehensweisen (Planung, Modellierung) auf konkrete prak=sche Probleme anwenden. Posi=on 3: Evolu=onäre Orien=erung Eine exakte Formalisierung des prak=schen Problems ist o_ nicht möglich. Deshalb sind Versuche formalen, geplanten Vorgehens gescheitert. Man muss das akzep=eren und in seiner Arbeit vorhersehen. Posi=on 4: Par=zipa=ve Orien=erung Computer erfüllen bes=mmte Funk=onen innerhalb menschlicher Tä=gkeitsbereiche. Der Informa=ker muss sich also mit dem sozialen Kontext des Arbeitsplatzes, der Arbeitsverteilung usw. beschä_igen. 5 Algorithmenbegriff Rechnen Zahlen Grundrechenarten > trivial? Römische Zahlen bis ins späte MiRelalter Adam Riese, 1524, Rechenbuch, Dezimalsystem (urspr. Indien) ( , Annaberg i. Erzgeb.) Algorithmus mechanisch ausführbares Rechenverfahren Al Chwarizmi ( , Persien), Buch über Algebra Eigenscha_en eines Algorithmus Besteht aus mehreren SchriRen Wiederholungen Endlichkeit?, Komplexität? SchaRendasein in der Mathema=k ( Grundrechenarten ) Grundlage der Informa=k und der programmierten Informa=onsverarbeitung Al-Chwarizmi auf einer sowjetischen Briefmarke anlässlich seines Geburtstags (de.wikipedia.org) 6 3

4 Eigenscha_en von Algorithmen Abstrak=on, Parameter Algorithmus löst Klasse von Problemen Finitheit: Beschreibung hat endlich Länge Algorithmus benö=gt in jedem SchriR nur endlich viel Platz Terminierung Resultat steht nach endlich vielen SchriRen fest Determinismus (determinis=scher Alg.) Zu jedem Zeitpunkt besteht höchstens eine Möglichkeit der Fortsetzung Determiniertheit gleiche Resultate bei gleichen Eingaben Euklid (300 v.chr.) ggt (p, q) (ältester nichrrivialer Alg.) 1) x = p/q, Rest r 2) r == 0 ggt = q Terminierung r!= 0 p = q q = x Bsp: ggt ( 1071, 1029 ) = = 1 * = 24 * = 2 * Zu jedem Algorithmus exis=eren unendlich viele verschiedene äquivalente Algorithmen 7 Teilgebiete der Informa=k Technische Informa=k Prak=sche Informa=k Theore=sche Informa=k Angewandte Informa=k Bindestrich Informa=ken: Bio Informa=k, Geo Informa=k Wirtscha_sinforma=k, medizinische Informa=k Linguis=sche Informa=k 8 4

5 S=chworte zur Informa=k Technische I. Prak/sche I. Theore/sche I. Angewandte I. Elektr. Schaltungen Speicher, Signalübertragung, Schaltnetze, Schaltwerke, Prozessoren Mikroprogrammierung Rechnerarchitektur Rechnernetze Parallelrechner Algorithmen Datenstrukturen Programmiermethoden (strukturierte P., objektorien=erte P.) Programmiersprachen und Compiler Betriebssysteme (DOS, UNIX, Mach, Windows, Linux, Mac OS X) So_waretechnik Mensch Maschine Kommunika=on (HCI) Automatentheorie Theorie der formalen Sprachen Berechenbarkeit Komplexitätstheorie Algorithmenanalyse Theorie der Programmierung Automa=sche Programmsynthese Formale Seman=k Informa=onssysteme Grafik KI Digitale Signalverarbeitung Simula=on und Modellierung Textverarbeitung, Büroautoma=sierung ERP Anwendungen in Wirtscha_, Verwaltung, Medizin, Geisteswiss., Kunst... 9 Technische Informa=k Rechnerarchitektur Konstruk=on von Rechnern Prozessorarchitektur, entwurf Parallelisierung Befehlssatz, Datenformate Rechnerkommunika=on Übertragungsmedien Router, Switches, Firewalls Netzwerkprotokolle Defini=on und Standardisierung Bindeglied zur Elektrotechnik Schaltungstechnik Xilinx_S6 SP601 board (de.wikipedia.org) 10 5

6 Rechenmaschinen Mechanische Rechenmaschinen für Grundrechenarten Schickard ( ) Pascal( ) Leibniz( ) Problem: Fehleranfälligkeit Feinmechanik noch nicht weit genug fortgeschriren Mechanische Bürorechenmaschine Anno 1900 Herman Hollerith ( ), Lochkarte Seine Tabula&ng Machine Company... fusionierte 1911 mit der Compu&ng Scale Corpora&on und der Interna&onal Time Recording Company zur Compu&ng Tabula&ng Recording Corpora&on (CTR) CTR wurde 1924 umbenannt in Vier feste Programme... Nachbau der Rechenmaschine von Schickard (1623) de.wikipedia.org Maschinen nach Hermann Hollerith 1890 Lochkartenleser, Zählwerk, Sortierer, Locher; de.wikipedia.org 11 Programmierbarkeit; Geschichte Computer frei programmierbar erfordert Programmspeicher Programm Algorithmus Prozeß ausgeführtes Programm 1805 Jacquard Webstuhl Steuerung (Programmierung) durch gelochte HolzpläRchen Charles Babbage Mechanische Rechenmaschine Idee: Programme nach Jacquard Prinzip speichern (techn. Mängel) Lochkartenmaschinen setzten sich durch (Sor=eren, Tabellieren, Addieren) Konrad Zuse ( ) 1934 Idee: duales Zahlensystem zum Rechnen nutzen bislang: für jede Rechenstelle 10 mech. Posi=onen (Zahnräder, Zahnstangen) Relaisrechner Z3, Z4 Anfang der 1940er Jahre Programmiersprache: Plankalkül (1945/46) 1944 Aiken, USA Röhrenrechner Mark I, Dezimalsystem, Schaltzeiten von 0,1ms (Relais: 100ms) 1946 Eckert/Mauchly, Univ. of Pennsylvania Elektronenrechner ENIAC Röhren, 1500 Relais (...bugs) Electronic Numerical Integrator And Computer Zuse 12 6

7 Art der Programmspeicherung? Bislang: Zuse Lochstreifen, Eniac SteckbreRer (wie TelefonvermiRlung) John von Neumann ( ), Ungarn, USA Programm im Speicher des Rechners ablegen Rechner haren ohnehin Speicher für Zwischenergebnisse 1949 EDSAC Cambridge University, erster von Neumann Rechner Stand der Kunst 1950: Zweiwer=ge Zustände anstelle zehnwer=ger Daten Elektronik ersetzt Mechanik Programm im Speicher des Rechners Rechnergenera/onen 1 Bis 1960.; Pionierzeit, Elektronenröhren Addi=on: Mikrosekunden Speicher: < 1000 Zahlen Prak=sch keine So_ware 2 Bis 1970.; Transistoren, Ferritkern, Band, Trommel, PlaRenspeicher FORTRAN, Cobol, maschinenunabhängige Betriebssysteme, Stapelbetrieb Instruk=onen/sec 3 Bis 1980.; Teilweise integrierte Schaltkreise (LSI), Time sharing, Terminals, Bildschirme, grafische Datenverarbeitung, Großrechner, Einchip Prozessoren, 8 bit Architektur (Z80) Instruk=onen/sec 4 heu=ge.; Hochintegrierte Schaltungen (VLSI), 16/32/64 bit Architekturen, Mul=Core/ManyCore, Netzwerke, Parallelrechner, TB Speicher > Instruk=onen/sec 5 Op=sche, biologische Systeme, Quantencomputer, hochparallele Systeme 13 Prak=sche Informa=k Programme steuern Rechner So_ware, leicht veränderbar (?) Maschinennahe Programmierung, Assembler Höhere Programmiersprachen, Compiler Abstrakte Datenstrukturen, Algorithmen So_waretechnik Modellierung, Generierung von Programmen Compilerbau, Interpreter, Laufzeitumgebungen infoworld.com Versionierung, Wartung, Refaktorisierung, Lebenszyklus Programmiersprachen Portabilität Impera=v: FORTRAN, ALGOL, Basic, Cobol, Pascal, C, Modula 2, Javascript, Ruby, Python, Perl Objekt Orien=ert: Simula, Smalltalk, Objec=ve C, C++, Eiffel, Java, C# Logisch (deklara=v)/funk=onal: Prolog, Lisp, Scheme, ML 14 7

8 Programmiersprachen aboutprogrammers.org Am häufigsten benutzt: C, Java, C++, Python 15 Theore=sche Informa=k Automatentheorie und formale Sprachen Endliche Automaten, fik=ve Maschinen endliche Menge interner Zustände Eingabewort zeichenweise einlesen, Zustandsübergang bei jedem Zeichen Bei Zustandsübergang Ausgabesymbol ausgeben, Eingabewort akzep=eren Automaten mit Speicher Kellerautomaten, Turingmaschine Church Turing These: alle berechenbaren Funk=onen darstellbar Halteproblem der Turing Maschine nicht entscheidbar Berechenbarkeitstheorie Welche Probleme sind mit Maschinen lösbar? Komplexitätstheorie Ressourcenbedarf von algorithmisch behandelbaren Problemen auf verschiedenen mathema=sch definierten formalen Rechnermodellen Speicherbedarf, Laufzeit, O(1), O(n), O(n 3 ) Turing Maschine 16 8

9 Turing Maschine Bestandteile: unendlich langes Speicherband mit unendlich vielen sequen=ell angeordneten Feldern Jedes Feld speichert genau ein Zeichen Blanksymbol bedeutet leeres Feld Blanksymbol gehört nicht zu der Menge der Eingabezeichen. programmgesteuerter Lese und Schreibkopf, der sich auf dem Speicherband feldweise bewegt und Zeichen verändert Eingabe auf dem Band wird nach Programm modifiziert Startposi=on ist am Anfang des Eingabeworts Man kann bes=mmte Zustände als Endzustände definieren Turingmaschine bleibt dann stehen Arbeitsweise: Lese Schreib Kopf liest aktuelles Zeichen, Turing Maschine überschreibt dieses mit einem anderen (oder dem gleichen) Zeichen bewegt sich dann ein Feld nach links oder rechts oder bleibt stehen. Welches Zeichen geschrieben wird und welche Bewegung ausgeführt wird, wird durch eine zu der Turingmaschine gehörende Funk=on definiert Zu Beginn befindet sich die Turingmaschine in einem vorgegebenen Startzustand und geht bei jedem SchriR in einen neuen Zustand über Turing Maschine hat endlich viele Zustände 17 Beispielprogramm Programm schreibt auf ini=al leeres Band zwei Einsen Funk=on der Turing Maschine ist tabellarisch gegeben (Quelle: RosarioVanTulpe) 18 9

10 Angewandte Informa=k Einsatz von Rechnern im Leben Textverarbeitung, Tabellenkalkula=on , online banking, Web Neue Anwendungsgebiete für neue Werkzeuge Smartphone, Organizer, Pablet PCs Mobile Lagerhaltung, intelligenter Terminkalender SchniRstellen Disziplin (bspw. Wirtscha_sinforma=k) Zu Wirtscha_swissenscha_en, Betriebswirtscha_slehre Abbildung von Geschä_sprozessen Buchhaltung in rela=onalen Datenbanksystemen Enterprise Resource Planning Systemen Informa=on Engineering, Informa=onsmanagement Andreas Polze Unit 1: Informa=k ein Überblick, Programmiertechnik 1 19 Transforming cutting-edge research into innovation! Unternehmen SAP Entwicklung Forschung & Wissenschaft Partner 10

11 IT System Engineering Informa=k am HPI Bachelor of Science (6 Semester) Master of Science (4 Semester) Doktorandenprogramm: Forschungskolleg on Service Oriented Systems Engineering Ver=efungsgebiete Business Process & Enterprise Technologies Human Computer Interac=on & Computer Graphics Technology Internet & Security Technology Opera=ng Systems & Informa=on Systems Technology So_ware Architecture & Modeling Technology 21 Lehre in diesem Semester 22 11

12 Ablauf Programmiertechnik 1 Vorlesung: Di 9:15 10:45, HS 1 Do 11:00 12:30, HS 1 Übung: Zweiwöchentlich, Do 11:00 12:30 Übungsgruppen bilden (2 Mitglieder) Übungsaufgaben 50% der Punkte jeder Aufgabenserie müssen zur Prüfungszulassung erreicht werden (ein AufgabenblaR darf ignoriert werden) Aufgabenabgabesystem: hrps:// potsdam.de/pt1prak/ (Anmeldung mit HPI Nutzerkonto und HPI OpenID Provider) Prüfung: Klausur am Semesterende 23 Kursziele Ziel: Erwerb/Ver=efung der Fer=gkeiten zur Programmentwicklung (Programmierung) Erlernen von Fer=gkeit (nach Wikipedia): nicht nur abhängig von Begabung/Talenten, sondern auch Übung bereits Erlerntem (Kenntnisse, Erfahrungen, Reife, Kompetenz) weiteren inneren Voraussetzungen (Mo=va=on, Wille) Konkrete Ziele: Verinnerlichung von Konzepten der strukturierten Programmierung Begriff des abstrakten Datentyps Umgang mit Programmierwerkzeugen Syntax und Seman=k von C, Prolog und Java 24 12

13 Literatur Brian W. Kernighan, Dennis M. Ritchie The C Programming Language, Pren=ce Hall, 1988 Axel T. Schreiner System Programmierung in UNIX, Band 1, Teubner Verlag StuRgart, Gumm, Sommer Einführung in die Informa=k. Oldenburg Verlag, 2004 Barnes, Michael Kölling Objects First with Java A Prac=cal Introduc=on using BlueJ. Pren=ce Hall, 2004 Broy Informa=k Eine grundlegende Einführung. Band 1, Springer 1998 Balzert Lehrbuch Grundlagen der Informa=k. Elsevier Inhalt der Lehrveranstaltung Unit 1: Informa=k als Fachgebiet Technische Informa=k Theore=sche Informa=k Prak=sche Informa=k Angewandte Informa=k Studium am HPI, Einordnung der LV Bits, Bytes, Worte, Dateien Informa=on vs. Daten top down vs. borom up Unit 2: Rechnerarchitektur Aussagenlogik Schaltnetze, Schaltwerke Register von Neumann Rechner CPU, ALU, CU Instruk=onsverarbeitung OpCode Formate, RTL Instruk=onsarten Ein und Ausgabe 26 13

14 Inhalt der Lehrveranstaltung (contd.) Unit 3: Informa=onsdarstellung Universalität binärer Daten AbtasRheorem ganze Zahlen 1er Komplement, 2er Komplement Gleitkommaformate ASCII, EBCDIC Unicode Unit 4: Programmiersprachen Spezifika=on, Algorithmen, Programme Impera=ve Programmierung: Modula 2, C Objektorien=erte Programmierung: Smalltalk, C++, Objec=ve C, Java Logische & Funk=onale Programmierung: Prolog, Lisp Formale Beschreibung von Programmiersprachen: EBNF Ein erstes Beispiel in C 27 Inhalt der Lehrveranstaltung (contd.) Unit 5: Werkzeuge und Technologien Interpreter, Compiler Technologieprogramme: make Quellcodeverwaltung: sccs, cvs, subversion, git Debugger: gdb Test: Check, CUnit Betriebssysteme Unit 6: Programmiersprache C Integrale Datentypen Operatoren Ausdrücke Typdefini=onen Vorrangregeln 28 14

15 Inhalt der Lehrveranstaltung (contd.) Unit 7: Kontrollfluss Anweisungen und Blöcke if else, else if, switch Schleifen: while and for, do while, break and con=nue goto and labels Unit 8: Funk=onen und Programmstruktur Grundlagen, Prinzip Funk=onsaufruf, Stack call by value, call by ref, call by copy Rückgabewerte externe Variablen, Scope header files und Übersetzungseinheiten Ini=alisierung Rekursion C Präprozessor 29 Inhalt der Lehrveranstaltung (contd.) Unit 9: Zeiger und Felder Heap und Stack Zeiger und Adressen, Zeiger und Funk=onen ( argumente) Zeiger und Arrays, Adreßarithme=k Beispiel: malloc und Algorithmen zur Speicheralloka=on Mehrdimensionale Felder Ini=alisierung von Feldern Kommandzeilenbearbeitung Funk=onszeiger Komplizierte Deklara=onen Unit 10: Strukturen Grundlagen Strukturen und Funk=onen Felder von Strukturen Zeiger auf Strukturen Selbstreferen=elle Strukturen Unions, typedefs, bit fields Objekte 30 15

16 Inhalt der Lehrveranstaltung (contd.) Unit 11: Ein und Ausgabe (libc) Standard Ein und Ausgabe stdio Forma=erte Ausgabe prin Argumentlisten variabler Länge varargs Forma=erte Eingabe scanf Dateizugriff Fehlerbehandlung stderr und exit Zeilenweise Ein und Ausgabe Weitere Funk=onen Unit 12: BetriebssystemschniRstellen file descriptors low level I/O read and write open, creat, close, unlink lseek Standard library 31 Inhalt der Lehrveranstaltung (contd.) Unit 13: Objektorien=erte Programmierung: Java Virtuelle Maschinen Klassen, Objekte, abstrakte Datentypen Vererbung, virtuelle Methoden Pakete, Programmeinheiten Ausnahmebehandlung Unit 14: Logische Programmierung: Prolog (gprolog) Boolesche Logik Closed World Assump=on Fakten, Prädikate Regeln Listen 32 16

17 Informa=on und Daten Trennung zwischen äußerer Darstellung einer Nachricht und dem Inhalt der Nachricht Es regnet «Дождь идёт» Informa=on nennen wir den abstrakten Gehalt ( Bedeutungsinhalt, Seman=k ) eines Dokuments, einer Aussage, Beschreibung, Anweisung, Nachricht oder MiReilung. Die äußere Form der Darstellung nennen wir die Repräsenta=on (konkrete Form der Nachricht). 33 Was tut eigentlich ein Computer? Fülle von Anwendungen (aufzählen) WeRervorhersage Steuerungssysteme Schachspiel Musik, Kinoeffekte Wie macht ein Computer das? Wie wird das Schachspiel bedient? Wie ist das Programm aufgebaut? Wie sind die Informa=onen zum Spielstand gespeichert? (im Hauptspeicher, auf der FestplaRe) Wie sind Nullen und Einsen in Speicherzellen organisiert? Welche elektrischen Signale beeinflussen Transistoren und Widerstände aus denen Prozessor und Speicher aufgebaut sind? Festlegen auf _eine_ Erklärungsebene Null/Eins niedrigste Ebene der Informa=onsverarbeitung Informa=onen == Daten 34 17

18 Darstellung von Informa=onen Viele Formen der Repräsenta=on verabredete Zeichen ( Signale ) gesprochenes Wort ( akus=sche Darstellung ) tak=le Reize, Wärmewahrnehmung Zeichnungen Zeichenfolgen (geschriebenes Wort, Text ) Informa=on Repräsentation Daten Den (häufig nur gedanklichen) Übergang von der Repräsenta=on zur abstrakten Informa=on, die Deutung der Repräsenta=on, nennen wir Interpreta=on. Prozess der Interpreta=on im Gehirn: Verstehen formal schwierig erfassbar deshalb: mathema=sch logische Sicht begnügt sich mit der Abbildung der Repräsenta=on auf mathema=sches Modell Verständnis des Modells muss unabhängig erworben werden Abstraktion 35 Bits kleinstmögliche Einheit der Informa=on Antwort auf Frage, die zwei Möglichkeiten zulässt ja oder nein wahr oder falsch schwarz oder weiß hell oder dunkel links oder rechts Kodierung der Informa=on: Festlegung einer Repräsenta=on (eines Codes) Darstellung von Bits: Binärcode Zwei Zeichen: o_ 0 und 1 (auch: 0 und L) Repräsenta=on im Computer: o_ durch Ladungen 0 = ungeladen, 1 = geladen 0 = 0 Volt, 1 = 5 Volt 0 = unmagne=siert, 1 = magne=siert 36 18

19 Bi olgen Repräsenta=on von mehr als zwei Antworten: mehrere Bits Aus welcher Himmelsrichtung (Ost, Süd, Nord, West) weht der Wind? 1. Weht der Wind aus einer der Richtungen Nord oder Ost (ja/nein)? 2. Weht der Wind aus einer der Richtungen West oder Ost (ja/nein)? 0 0: Süd, 0 1: West, 1 0: Nord, 1 1: Ost Mit jedem Bit verdoppelt sich die Zahl der Antworten 3 Bits: Windrichtung mit Zwischenrichtungen = Süd, = Südwest, = West, = Nordwest, = Nord, = Nordost, = Ost, = Südost Es gibt genau 2 n mögliche Bi olgen der Länge n 37 Hexziffern Lange Bi olgen für den Menschen schwer erfassbar Konven=on: Bi olgen werden zu Vierergruppen zusammengefasst 0000 = = = = = = = = = = = A 1011 = B 1100 = C 1101 = D 1110 = E 1111 = F StaR kann man dann 4F61 schreiben 1AF3 = 6899 : 1 * A * F * * * * *

20 Allgemein: Zahlendarstellung in einem Posi=onssystem Verallgemeinerung des Dezimalsystems Zahlensystem zur Basis N: N Ziffern mit Werten von 0..N 1 Ziffer: Symbol aus einer Symbolmenge Sei a m a m 1 a m 2...a 2 a 1 a 0 eine Ziffernfolge zur Basis N, dann ist die durch die Ziffernfolge dargestellte Zahl: a m N m + a m 1 N m 1 + a m 2 N m a 2 N 2 + a 1 N+ a 0 Problem: Darstellung von Zahlen mit verschiedener Basis in einer Programmiersprache 0xF8 (Hex in C), 21h (Hex in Modula 2), 077 (Oktal in C) Darstellung mit unterem Index = = Übliche Posi=onssysteme Dezimalsystem: Basis 10, Ziffern 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 Binärsystem: Basis 2, Ziffern 0,1 Oktalsystem: Basis 8, Ziffern 0,1,2,3,4,5,6,7 Hexadezimalsystem: Basis 16, Ziffern 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,A,B,C,D,E,F o_ star Großbuchstaben auch Kleinbuchstaben verwendet 40 20

21 Bytes und Worte Rechner verarbeiten Bits immer in Gruppen: übliche Gruppengröße: 8 Bits, 16 Bits, 32 Bits, 64 Bits heutzutage üblicherweise Vielfache von 8 Byte: Zusammenfassung von 8 Bit exakte Begriffsdefini=on variiert C Standard: Byte == Datenmenge, die in Wert von Typ char gespeichert wird Zur Klarstellung wird auch der Begriff OkteR (octet) verwendet Worte: Natürliche Gruppierung von Bits im Rechner Historisch (16 Bit Rechner): Wort = 2 Byte, Doppelwort = 4 Byte, Quadwort = 8 Byte Begriffsdefini=on stark uneinheitlich; auf einem 32 Bit Rechner meint man o_ mit Wort 4 Byte (Halbwort: 2 Byte) 41 Dateien Folgen von Bytes auf einem Speichermedium (FestplaRe, CD ROM, USB S=ck...) Folge nur im einfachsten (weit verbreitetem) Fall Flexiblere Gruppierung anstelle sequen=eller Folgen möglich (Records, Blöcke, Index sequen=eller Zugriff) Organisa=on von mehreren Dateien in einem Computerüblicherweise durch hierarchische Dateinamen Interpreta=on des Inhalts einer Datei durch Programm oder Nutzer Erkennung der Art der Daten durch Namenskonven=onen (etwa: Dateinamensanhänge) oder Dateiformat (Festlegung spezifischer Bytes etwa am Dateianfang) 42 21

22 Dateigrößen Üblich: Zählung der Bytes in einer Datei ohne Zählung der Bytes in Dateinamen und sons=gen DateiaRributen Abkürzung B für Bytes: 245B Große Zahlen (z.b.: B) schlecht handhabbar Lösungsidee: metrisches System (kb = 1000B, MB = B) Aber: Speicher ist o_ in Zweierpotenzen organisiert Sektorgröße auf FestplaRen: 512B Größe eines modernen Speichermoduls: B 43 Dateigrößen (contd.) Lösung: 2 10 = = 10 3 Einheitenpräfixe ähnlich dem metrischen System 2 10 = 1024 = k = kilo (ki = kibi) 2 20 = 1024 * 1024 = M = mega (Mi = Mebi) 2 30 = 1024 * 1024 * 1024 = G = giga (Gi = Gibi) 2 40 = 1024 * 1024 * 1024 * 1024 = T = tera (Ti = Tebi) 2 50 = 1024 * 1024 * 1024 * 1024 * 1024 = P = peta (Pi = Pebi) 2 60 = 1024 * 1024 * 1024 * 1024 * 1024 * 1024 = E = Exa (Ei = Exbi) Die mathema=sch falsche Verwendung ist nach wie vor üblich kb als wird Kilobyte ausgesprochen und als 1024 Byte verstanden Wird manchmal auch metrisch rich=g verwendet (etwa bei FestplaRengrößen: 1GB dann 10 9 B) Die IEC (Interna=onal Electrotechnical Commission) schlug 1996 vor, die zweierpotenz basierten Größenordnungen mit einem i zu kennzeichnen Verwendung: kib (Kibibyte), MiB (Mebibyte), GiB (Gibibyte) (Addendum zu IEC ) 44 22

23 Gängige Größenordnungen Anhaltspunkte für das Speichern von Daten auf Geräten: 200 B Textno=z 4 kb dafür benö=gter FestplaRenplatz 100 kb forma=erter Brief, Excel Datei, pdf Dokument 1,4 MB Kapazität einer DiskeRe 4 MB Musik=tel im mp3 Format, Windows Programm 40 MB Musik=tel im wav Format 700 MB CD ROM Kapazität 4 GB Hauptspeicher im PC, DVD 16 GB USB S=ck, SD Karte 25 GB Blu ray Disc (dual layer: 50 GB) 2 TB aktuelle FestplaRe Komprimierung?, Codierung? 45 Ausblick Darstellung spezieller Informa=onen Zahlen Text Programme Bilder und Musik 46 23

24 Top down vs. BoRom up Top down: Entwurf beginnt mit abstrahierten Objekten, die dann konkre=siert werden Spezifika=on, Modell, abstrakte Beschreibung SchriRweise Verfeinerung Codierung, Test Versus BoRom up: Es wird von Detail Aufgaben ausgegangen, die zur Erledigung übergeordneter Prozesse benö=gt werden Proof of concept SchriRweise Verallgemeinerung Risiko des Scheiterns 47 Zusammenfassung Was ist Informa=k? Algorithmenbegriff Technische Informa=k Theore=sche Informa=k Prak=sche Informa=k Angewandte Informa=k Studium am HPI Fokus So_waretechnik Einordnung der Lehrveranstaltung Informa=onsverarbeitung Bits, Bytes, Worte, Dateien Informa=on vs. Daten Top down vs. borom up 48 24