Programmiertechnik II Klausur WS 15/16 Angewandte Informatik Bachelor
|
|
- Harald Scholz
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Programmiertechnik II Klausur WS 15/16 Angewandte Informatik Bachelor Name Matrikelnummer Aufgabe Punkte Aufgabe Punkte Zwischensumme Summe 120 Note Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz WS 15/16 1/11
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) { next = p; data = x; public static void main(string[] a) { Node p = new Node(2, null); p = new Node(8, p); Node q = p; q = new Node(3, q); p = new Node(5, null); Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz WS 15/16 2/11
3 Aufgabe 2 (10 Punkte) Eine Schlange ist als verkettete Ringliste realisiert. Folgende Abbildung zeigt drei unterschiedliche Zustände einer Schlange. Z.B. stellt (1) eine Schlange mit den Elementen 5, 3 und 7 dar, wobei das vorderste Element 5 und das letzte Element 7 ist. last zeigt immer auf das letzte Element der Schlange. Die Knoten der verketteten Liste sind wie üblich mit folgender Klasse definiert. class Node { int data; Node next; Node(int d, Node n) { data = d; next = n; a) Schreiben Sie (mit Benutzung von last) genau eine Zuweisung, um die Schlange von Zustand (1) in (2) überzuführen. last.next = last.next.next; b) Schreiben Sie (mit Benutzung von last) eine (mehrere) Zuweisung(en), um die Schlange von Zustand (2) in (3) überzuführen. last.next = new Node(8, last.next); last = last.next; c) Schreiben Sie (mit Benutzung von last) eine Schleife zur Ausgabe einer Schlange. Die Schlange soll dabei unverändert bleiben. Bei Schlange (1) wäre die Ausgabe 5, 3, 7. Node p = last; do { p = p.next; println(p.data) while (p!= last); Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz WS 15/16 3/11
4 Aufgabe 3 QuickSort (12 Punkte) Das 11-elementige Feld a = {9, 3, 15, 7, 12, 2, 3, 6, 5, 1, 8 wird mit Quicksort (ohne 3-Median) 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 WS 15/16 4/11
5 Aufgabe 4 Komplexitätsanalyse (12 Punkte) a) containsallv1(a,b) und containsallv2(a,b) prüfen jeweils, ob alle Elemente aus dem Feld a auch im Feld b enthalten sind. containsallv1 sortiert das Feld b mit HeapSort und prüft dann mit binärer Suche, ob jedes Element aus a in b enthalten ist. containsallv2 benutzt dagegen nur ein einfaches Suchverfahren linsearch. Schätzen Sie die Laufzeit T(n) (worst case) der Methoden ab (O-Notation). Gehen Sie dabei davon aus, dass a und b in etwa n Elemente enthalten: static boolean containsallv1(int a[], int b[]) { heapsort(b); for (x : a) if (!binarysearch(x,b)) return false; return true; static boolean containsallv2 (int a[], int b[]) { for (x : a) if (!linsearch(x,b)) return false; return true; T(n) = O(n log n) T(n) = O(n 2 ) static boolean linsearch(int x, int b[]) for (y : b) if (x == y) return true; return false; b) Bei einer konkreten Laufzeitmessung ergeben sich für die Aufrufe von containsallv1(a,b) und containsallv2(a,b) für Feldgrößen von n = 1000 jeweils eine CPU-Zeit von 0.1msec. Mit welcher Laufzeit ist zu rechnen, wenn n um den Faktor 1000 vergrößert wird? containsallv1: T(10 6 ) = 106 log(10 6 ) 0.1msec = 200msec 10 3 log(10 3 ) containsallv2 : T(10 6 ) = * 0.1msec =100sec Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz WS 15/16 5/11
6 Aufgabe 5 Linear verkettete Liste (14 Punkte) Eine soll eine Klasse für linear verkette Listen (ohne Hilfskopfknoten) realisiert werden. Es wird eine Referenz auf den Anfang (head) und eine Referenz auf das Ende (tail) der Liste gespeichert. Ergänzen Sie die Klasse um die folgenden Methoden. a) contains(x) liefert true zurück, falls x in der Liste enthalten ist. b) remove() löscht das Element am vorderen Ende der Liste und liefert true bei Erfolg zurück. c) adde(x) fügt x am hinteren Ende der Liste ein. Für adde(x) wird eine Laufzeit von O(1) garantiert. d) Modifizieren Sie die Methode adde zu einer Methode add, so dass eine Verkettung von Aufrufen möglich wird. Beispiel: List l = new List(); l.add(1).add(2).add(4); // l = 1, 2, 4 public class List { static private class Node { private int data; private Node next; private Node(Node p, int x) {this.data = x; this.next = p; private Node head, tail; public List() { head = tail = null; public boolean contains(int x) { for (Node p = head; p!= null; p = p.next) if (p.data == x) return true; return false; public boolean remove() { if (head == null) return false; head = head.next; if (head == null) tail = null; return true; public void adde(int x) { if (head == null) head = tail = new Node(null, x); else { tail.next = new Node(null, x); tail = tail.next; public List adde(int x) { adde(x); return this; Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz WS 15/16 6/11
7 Aufgabe 6 Binärer Suchbaum (12 Punkte) a) Gehen Sie vom abgebildeten Baum aus und führen Sie folgende Operationen durch: Einfügen von: 7, 12, 9, 4 Löschen von: 8, 9, 5. b) Ergänzen Sie folgende (unvollständige) Klassendefinition für einen binären Suchbaum um eine Methode get2succ(), die die Anzahl der Knoten mit genau zwei Kindern ermittelt. Hinweis: eine private Hilfsmethode könnte hilfreich sein. public class BinarySearchTree { static private class Node { private int data; private Node left; private Node right; private Node root = null; public int get2succ() { return get2succ(root); private int get2succ(node p) { if (p == null) return 0; else { int s = 0; if (p.left!= null && p.right!= null) s++; return s + getn2succ(p.left) + getn2succ(p.right); Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz WS 15/16 7/11
8 Aufgabe 7 Java Map (20 Punkte) Die in einem Lexikon beschriebenen Begriffe sollen in einer Verweistabelle verwaltet werden. Beispielsweise verweist der Begriff Katze auf die Begriffe Großkatze und Tiger. Der Begriff Großkatze verweist auf den Begriff Tiger. a) Definieren Sie in der Klasse VerweisTabelle eine Instanzvariable tab vom Typ Map. tab bildet jeden Begriff auf die Menge seiner Verweise ab. b) Definieren Sie eine Methode add(w1,w2), die einen Verweis von w1 auf w2 zur Verweistabelle dazufügt. Beispielsweise baut folgende Anweisungsfolge die in der Abbildung gezeigte Verweisstruktur auf: VerweisTabelle tab = new VerweisTabelle(); tab.add("katze", "Grosskatze"); tab.add("grosskatze", "Tiger"); tab.add("katze", "Tiger"); c) Schreiben Sie eine Methode getverweisziele(w), die die Menge aller Wörter zurückliefert, auf die w verweist. Z.B. liefert getverweisziele("katze") die Menge {"Grosskatze", "Tiger" zurück. d) Schreiben Sie eine Methode getverweisquellen(w), die die Menge alle Wörter zurückliefert, die auf w verweisen. Z.B. liefert getverweisquellen("tiger") die Menge {{"Katze", "Grosskatze" zurück. public class VerweisTabelle { private Map< String, Set<String> > tab = new TreeMap<>(); void add(string w1, String w2) { if (!tab.containskey(w1)) tab.put(w1, new TreeSet<>()); tab.get(w1).add(w2); Set<String> getverweisziele(string w) { return tab.get(w); Set<String> getverweisquellen(string w) { Set<String> res = new TreeSet<>(); for (Map.Entry<String,Set<String>> ver : tab.entryset()) if (ver.getvalue().contains(w)) res.add(ver.getkey()); return res; Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz WS 15/16 8/11
9 Aufgabe 8 Subtyping (17 Punkte) Es sind die folgenden 4 Klassen definiert. class Buch implements Comparable<Buch> { int anzseiten;... class FachBuch extends Buch { class ProgrammierBuch extends FachBuch { class Roman extends Buch { a) Geben Sie für die oben definierten Typen alle direkten Untertypbeziehungen an. Berücksichtigen Sie dabei den Typ Object. b) Folgende Methode berechnet für eine Liste von Büchern die durchschnittliche Anzahl der Seiten. static double durchanzseiten(list<buch> bliste) {... Vom welchem Typ muss ein aktueller Parameter für bliste sein, damit ein Aufruf dieser Methode korrekt ist? Geben Sie in folgender Tabelle für jeden Typ an, ob er korrekt ist ( + ) oder ob er nicht korrekt ist ( - ). Collection<Buch> - List<Object> - LinkedList<Roman> - Set<FachBuch> - ArrayList<Buch> + Set<ProgrammierBuch> - c) In der Methode aus b) wird die Schnittstelle geändert: static double durchanzseiten(list<? extends Buch> bliste) {... Welche Parametertypen sind jetzt korrekt? Collection<Buch> - List<Object> - LinkedList<Roman> + Set<FachBuch> - ArrayList<Buch> + Set<ProgrammierBuch> - Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz WS 15/16 9/11
10 d) Folgende Methode bestimmt alle Bücher aus bliste, deren Seitenzahl über eine bestimmte Schwelle liegt, und fügt sie in die Liste grliste ein. static void grossebuecher(list<buch> bliste, List<Buch> grliste) {... Von welchem Typ müssen die aktuellen Parameter für bliste bzw. grliste sein, damit der Aufruf korrekt ist. ( + oder - ). bliste grliste Korrekt? LinkedList<Roman> ArrayList<Buch> - List<Buch> List<Object> - ArrayList<Buch> List<FachBuch> - LinkedList<Buch> List<Buch> + List<Buch> ArrayList<Buch> + e) In der Methode aus d) wird die Schnittstelle geändert: static void grossebuecher(list<? extends Buch> bliste, List<? super Buch> grliste) Welche Parametertypen sind jetzt korrekt? bliste grliste Korrekt? LinkedList<Roman> ArrayList<Buch> + List<Buch> List<Object> + ArrayList<Buch> List<FachBuch> - LinkedList<Buch> List<Buch> + List<Buch> ArrayList<Buch> + f) Die Java Klasse Collections bietet eine Methode zum Sortieren einer Liste l an: static <T extends Comparable<? super T>> void sort(list<t> l); Begründen Sie, warum mit sort auch eine Liste vom Typ List<FachBuch> sortiert werden darf. Es gilt: FachBuch <: Buch <: Comparable<Buch> <: Comparable<? super Buch> <: Comparable<? super FachBuch > Damit darf T = FachBuch in der Methode sort eingesetzt werden. Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz WS 15/16 10/11
11 Aufgabe 9 Java 8 (17 Punkte) Gegeben sind folgende funktionale Interfaces aus der Java-API. Funktionales Interface Abstrakte Methode Beschreibung Predicate<T> boolean test(t t) 1-stelliges Prädikat BiPredicate<T, U> boolean test(t t, U 2-stelliges Prädikat Function<T, R> u) R apply(t t) 1-stellige Funktion vom Typ T R BiFunction<T, U, R> R apply(t t, U u) 2-stellige Funktion vom Typ T U R UnaryOperator<T> T apply(t t) 1-stelliger Operator vom Typ T T BinaryOperator<T> T apply(t t, T u) 2-stelliger Operator vom Typ T T T Consumer<T> void accept(t t) Funktion, die ein T-Parameter entgegennimmt. Gegeben sind außerdem folgende default-methoden aus der Java API (Schnittstellen sind leicht vereinfacht): Interface Default-Methode Beschreibung Iterable<T> void foreach( Consumer<T> action ) Wende auf jedes Element die Funktion action an. Collection<T> boolean removeif( Predicate<T> p ) an. Entfernt jedes Element x, für das p(x) zutrifft. List<T> void replaceall( UnaryOperator<T> f ) Ersetzt jedes Element x in der Liste durch f(x). a) Definieren Sie ein Prädikat als Lambda-Ausdruck (mit Angabe des Typs), das prüft ob eine Person volljährig ist. Sie können eine Klasse Person voraussetzen mit einer Methode getage(), die das Alter der Person zurückliefert. Predicate<Person> volljaehrig = p -> p.getage() >= 18; b) Definieren Sie einen Lambda-Ausdruck (mit Angabe des Typs), der einen Integer-Wert an einen String anhängt, und als String zurückliefert. BiFunction<String,Integer,String> appint = (s, n) -> s + n; c) Schreiben Sie einen foreach-aufruf, der jede Person aus einer Personen-Liste perslist ausgibt. Setzen Sie voraus, dass die Klasse Person eine geeignete tostring()-methode hat. perslist.foreach(p -> System.out.print(p + ", ")); d) Schreiben Sie einen removeif-aufruf, der jede Person aus einer Personen-Liste perslist entfernt, die nicht volljährig ist. perslist.removeif(p -> p.getage() < 18); e) Schreiben Sie einen replaceall-aufruf, der das Alter jeder Person in einer Personen-Liste um ein Jahr hochsetzt. Beachte: der Rumpf eines Lambda-Ausdrucks kann auch mehrere Anweisungen enthalten. Sie können für die Klasse Person eine Methode setage(n) voraussetzen. perslist.replaceall( p -> { p.setage(p.getage()+1); return p; ); Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz WS 15/16 11/11
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
MehrFortgeschrittene Programmiertechnik Klausur SS 2015 Angewandte Informatik Bachelor
Fortgeschrittene Programmiertechnik Klausur SS 2015 Angewandte Informatik Bachelor Name Matrikelnummer Aufgabe Punkte Aufgabe Punkte Zwischensumme 1 6 2 8 3 12 4 18 5 20 64 6 9 7 17 8 18 9 12 Summe 120
MehrProgrammiertechnik 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.
MehrFortgeschrittene 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
MehrProgrammiertechnik 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.
MehrKapitel 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
MehrKapitel 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
MehrIn 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
MehrTechnische 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
MehrSchein-/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
MehrÜbung 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
MehrInstitut 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
MehrArten des universellen Polymorphismus
Arten des universellen Polymorphismus enthaltender Polymorphismus durch Untertypbeziehungen: Ersetzbarkeit: ev. unvorhersehbare Wiederverwendung kann Clients von lokalen Codeänderungen abschotten nicht
MehrOOP. Tagesprogramm. Generizität
1 2016-11-23 Tagesprogramm Generizität 2 Universeller Polymorphismus enthaltender Polymorphismus durch Untertypbeziehungen: Ersetzbarkeit: unvorhersehbare Wiederverwendung, kann Clients von lokalen Codeänderungen
MehrInstitut 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
MehrProbeklausur: Programmierung WS04/05
Probeklausur: Programmierung WS04/05 Name: Hinweise zur Bearbeitung Nimm Dir für diese Klausur ausreichend Zeit, und sorge dafür, dass Du nicht gestört wirst. Die Klausur ist für 90 Minuten angesetzt,
MehrALP II Dynamische Datenmengen
ALP II Dynamische Datenmengen Teil III Iteratoren Iterator-Objekt O1 O2 O3 O4 SS 2012 Prof. Dr. Margarita Esponda 22. ALP2-Vorlesung, M. Esponda 2 Motivation: Iteratoren Wir haben für die Implementierung
MehrKapitel 4: Datentyp Keller und Schlange
Kapitel 4: Datentyp Keller und Schlange Keller (Stack) Schlange (Queue) 4-1 Definition Keller und seine Operationen Ein Keller (engl. Stack; Stapel) ist eine endliche Menge von Elementen mit einer LIFO-Organisation
MehrOCP Java SE 8. Lambda
OCP Java SE 8 Lambda Lambda-Ausdruck sieht ähnlich wie eine Deklaration einer Methode ohne Name und Ergebnistyp aus (a, b) -> b.compareto(a) Lambda Vor Java 8 Ausführbarer Programmcode ( Verhalten ) nur
MehrArten des universellen Polymorphismus
Arten des universellen Polymorphismus enthaltender Polymorphismus durch Untertypbeziehungen: Ersetzbarkeit: ev. unvorhersehbare Wiederverwendung kann Clients von lokalen Codeänderungen abschotten nicht
MehrName: Seite 2. Beantworten Sie die Fragen in den Aufgaben 1 und 2 mit einer kurzen, prägnanten Antwort.
Name: Seite 2 Beantworten Sie die Fragen in den Aufgaben 1 und 2 mit einer kurzen, prägnanten Antwort. Aufgabe 1 (8 Punkte) 1. Wie sieht -5 in der 4Bit 2-er Komplementdarstellung aus? 2. Berechnen Sie
MehrProf. Dr. Uwe Schmidt. 30. Januar 2017
Prof. Dr. Uwe Schmidt 30. Januar 2017 Aufgaben zur Klausur Algorithmen und Datenstrukturen im WS 2016/17 ( B Inf, B TInf, B MInf, B CGT, B WInf, B Ecom, B ITE) Zeit: 75 Minuten erlaubte Hilfsmittel: keine
MehrALP II Dynamische Datenmengen Datenabstraktion (Teil 2)
ALP II Dynamische Datenmengen Datenabstraktion (Teil 2) O1 O2 O3 O4 SS 2012 Prof. Dr. Margarita Esponda 49 Einfach verkettete Listen O1 O2 O3 50 Einführung Einfach verkettete Listen sind die einfachsten
Mehr! 1. Rekursive Algorithmen.! 2. Rekursive (dynamische) Datenstrukturen. II.3.2 Rekursive Datenstrukturen - 1 -
! 1. Rekursive Algorithmen! 2. Rekursive (dynamische) Datenstrukturen II.3.2 Rekursive Datenstrukturen - 1 - Ausdruck Ausdruck Grundwert ( Typ ) Präfix-Operator Name Methodenaufruf [ Ausdruck ] ( Ausdruck
MehrTechnische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme
Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Programmieren I Dr. Werner Struckmann 13. März 2017 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr Studiengang:
MehrJava 8. basierend auf Folien von Florian Erhard
Java 8 basierend auf Folien von Florian Erhard Java 8 Erschienen am 18. März 2014 Verbessertes Contended Locking Projekt Lambda Erweiterungen der Collections-API (Streams) Neue Date and Time API Verbesserungen
MehrJAVA 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)
MehrNachklausur Lösung. Bitte in Druckschrift leserlich ausfüllen!
Informatik für Informationsmanger I SS 2006 Universität Kolenz-Landau Institut für Informatik Prof. Dr. Steffen Staa Dr. Manfred Jackel Nachklausur 13.04.2007 Lösung Bitte in Druckschrift leserlich ausfüllen!
MehrInformatik 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,
MehrBäume. Text. Prof. Dr. Margarita Esponda SS 2012 O4 O5 O6 O ALP2-Vorlesung, M. Esponda
Bäume O1 O2 Text O3 O4 O5 O6 O7 Prof. Dr. Margarita Esponda SS 2012 22. ALP2-Vorlesung, M. Esponda Inhalt 1. Einführung 2. Warum Bäume? 3. Listen und Arrays vs. Bäume 4. Einfach verkettete binäre Suchbäume
MehrTechnische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme
Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Programmieren I Dr. Werner Struckmann 17. Februar 2018 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr
Mehr1. 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
MehrInterfaces 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
Mehr13. Dynamische Datenstrukturen
Motivation: Stapel. Dynamische Datenstrukturen Verkettete Listen, Abstrakte Datentypen Stapel, Warteschlange, Sortierte Liste 40 40 Motivation: Stapel ( push, pop, top, empty ) Wir brauchen einen neuen
MehrEinführung 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
MehrEinführung 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
MehrProgrammiertechnik II WS 2017/18
Programmiertechnik II WS 2017/18 Fakultät Informatik Bachelor Angewandte Informatik Prof. Dr. Oliver Bittel bittel@htwg-konstanz.de www-home.htwg-konstanz.de/~bittel WS 17/18 Überblick OOP: Schnittstellen
MehrCoMa 04. Java II. Paul Boeck. 7. Mai Humboldt Universität zu Berlin Institut für Mathematik. Paul Boeck CoMa 04 7.
CoMa 04 Java II Paul Boeck Humboldt Universität zu Berlin Institut für Mathematik 7. Mai 2013 Paul Boeck CoMa 04 7. Mai 2013 1 / 13 Verzweigungen Wenn-Dann Beziehungen if (BEDINGUNG) { else if (BEDINGUNG2)
MehrSoftware 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,
MehrProgrammierkurs Java
Programmierkurs Java Java Generics und Java API (1/2) Prof. Dr. Stefan Fischer Institut für Telematik, Universität zu Lübeck https://www.itm.uni-luebeck.de/people/fischer Datenstrukturen In vielen Sprachen
MehrJava Einführung Collections
Java Einführung Collections Inhalt dieser Einheit Behälterklassen, die in der Java API bereitgestellt werden Wiederholung Array Collections (Vector, List, Set) Map 2 Wiederholung Array a[0] a[1] a[2] a[3]...
MehrProgrammiertechnik II SS Fakultät Informatik Bachelor Angewandte Informatik
Programmiertechnik II SS 2017 Fakultät Informatik Bachelor Angewandte Informatik Prof. Dr. Oliver Bittel bittel@htwg-konstanz.de www-home.htwg-konstanz.de/~bittel SS 2017 Überblick! OOP: Schnittstellen
Mehr3. 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
Mehr3 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
MehrBäume. Informatik B - Objektorientierte Programmierung in Java. Vorlesung 10: Collections 4. Inhalt. Bäume. Einführung. Bäume.
Universität Osnabrück 1 Bäume 3 - Objektorientierte Programmierung in Java Vorlesung 10: Collections 4 Einführung Bäume sind verallgemeinerte Listenstrukturen Lineare Liste Jedes Element hat höchstens
Mehr12 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,
MehrTechnische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme
Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Programmieren II Dr. Werner Struckmann 31. März 2014 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr Studiengang:
MehrTechnische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme
Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Programmieren I Dr. Werner Struckmann 12. März 2014 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr Studiengang:
MehrTechnische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme
Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Programmieren I Dr. Werner Struckmann 6. März 2013 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr Studiengang:
MehrKlausur: 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.
MehrEinführung 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
MehrEinstieg 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
MehrHochschule Augsburg, Fakultät für Informatik Name:... Prüfung "Programmieren 1", IN1bac, WS 10/11 Seite 1 von 6
Prüfung "Programmieren 1", IN1bac, WS 10/11 Seite 1 von 6 Datum, Uhrzeit: 24. 01. 2011, 10.30 Uhr Semester: IN1 Note:... Prüfer: Prof. Meixner Dauer: 60 Min. Hilfsmittel: keine Punkte:... Diese Prüfung
MehrALP II Dynamische Datenmengen Datenabstraktion
ALP II Dynamische Datenmengen Datenabstraktion O1 O2 O3 O4 SS 2012 Prof Dr Margarita Esponda M Esponda-Argüero 1 Dynamische Datenmengen Dynamische Datenmengen können durch verschiedene Datenstrukturen
MehrAufgabe 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
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen. Übersicht. Interfaces und Generics. InsertionSort für Punkte. InsertionSort für Punkte
Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2012/13 21. Vorlesung Übersicht Liste und InsertionSort für e für Objekte beliebiger Klassen für Objekte von Klassen, die ein(e) Nutzer(in) festlegen kann
MehrAlgorithmen & Datenstrukturen 1. Klausur
Algorithmen & Datenstrukturen 1. Klausur 7. Juli 2010 Name Matrikelnummer Aufgabe mögliche Punkte erreichte Punkte 1 35 2 30 3 30 4 15 5 40 6 30 Gesamt 180 1 Seite 2 von 14 Aufgabe 1) Programm Analyse
MehrArten des universellen Polymorphismus
Arten des universellen Polymorphismus enthaltender Polymorphismus durch Untertypbeziehungen: Ersetzbarkeit: ev. unvorhersehbare Wiederverwendung kann Clients von lokalen Codeänderungen abschotten nicht
MehrTechnische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme
Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Programmieren I Dr. Werner Struckmann 8. September 2014 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr
MehrKapitel 10. Komplexität von Algorithmen und Sortieralgorithmen
Kapitel 10 Komplexität von Algorithmen und Sortieralgorithmen Arrays 1 Ziele Komplexität von Algorithmen bestimmen können (in Bezug auf Laufzeit und auf Speicherplatzbedarf) Sortieralgorithmen kennenlernen:
MehrII.4.2 Abstrakte Klassen und Interfaces - 1 -
1. Unterklassen und Vererbung 2. Abstrakte Klassen und Interfaces 3. Modularität und Pakete 4. Ausnahmen (Exceptions) 5. Generische Datentypen 6. Collections II.4.2 Abstrakte Klassen und Interfaces - 1
MehrÜbung 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 (
MehrVorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen
Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (12 Hashverfahren: Verkettung der Überläufer) Prof. Dr. Susanne Albers Möglichkeiten der Kollisionsbehandlung Kollisionsbehandlung: Die Behandlung
MehrGeordnete Binärbäume
Geordnete Binärbäume Prof. Dr. Martin Wirsing in Zusammenarbeit mit Gilbert Beyer und Christian Kroiß http://www.pst.ifi.lmu.de/lehre/wise-09-10/infoeinf/ WS 09/10 Einführung in die Informatik: Programmierung
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2014 / Vorlesung 10, Donnerstag 8.
Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2014 / 2015 Vorlesung 10, Donnerstag 8. Januar 2015 (Verkettete Listen, Binäre Suchbäume) Junior-Prof. Dr.
MehrKapitel 9. Komplexität von Algorithmen und Sortieralgorithmen
1 Kapitel 9 Komplexität von Algorithmen und Sortieralgorithmen Ziele 2 Komplexität von Algorithmen bestimmen können (in Bezug auf Laufzeit und auf Speicherplatzbedarf) Sortieralgorithmen kennenlernen:
MehrVorlesung Datenstrukturen
Vorlesung Datenstrukturen Binärbaum Suchbaum Dr. Frank Seifert Vorlesung Datenstrukturen - Sommersemester 2016 Folie 356 Datenstruktur Binärbaum Strukturrepräsentation des mathematischen Konzepts Binärbaum
MehrTeil 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
MehrII.4.5 Generische Datentypen - 1 -
1. Unterklassen und Vererbung 2. Abstrakte Klassen und Interfaces 3. Modularität und Pakete 4. Ausnahmen (Exceptions) 5. Generische Datentypen 6. Collections II.4.5 Generische Datentypen - 1 - Ähnliche
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen
Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2012/13 13. Vorlesung Elementare Datenstrukturen: Stapel + Schlange + Liste Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I 2. Test Termin: (voraussichtlich)
Mehr16. Dezember 2004 Dr. M. Schneider, P. Ziewer
Technische Universität München WS 2004/2005 Fakultät für Informatik Lösungsvorschläge zu Blatt 8 A. Berlea, M. Petter, 16. Dezember 2004 Dr. M. Schneider, P. Ziewer Übungen zu Einführung in die Informatik
MehrLösungen zum Übungsblatt 10: Entwicklung von Softwaresystemen I (WS 2003/04)
Prof. Dr. A. Poetzsch-Heffter Dipl.-Inform. N. Rauch Dipl.-Inform. C. Stenzel Technische Universität Kaiserslautern Fachbereich Informatik AG Softwaretechnik Lösungen zum Übungsblatt 10: Entwicklung von
MehrProbeklausur: Programmierung WS04/05
Probeklausur: Programmierung WS04/05 Name: Hinweise zur Bearbeitung Nimm Dir für diese Klausur ausreichend Zeit, und sorge dafür, dass Du nicht gestört wirst. Die Klausur ist für 90 Minuten angesetzt,
MehrAllgemeine Hinweise:
TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Lehrstuhl für Sprachen und Beschreibungsstrukturen WS 12/13 Einführung in die Informatik I Wiederholungsklausur Prof. Dr. Helmut Seidl, A. Lehmann,
MehrKapitel 9. Komplexität von Algorithmen und Sortieralgorithmen
Kapitel 9 Komplexität von Algorithmen und Sortieralgorithmen Arrays 1 Ziele Komplexität von Algorithmen bestimmen können (in Bezug auf Laufzeit und auf Speicherplatzbedarf) Sortieralgorithmen kennenlernen:
Mehr! 1. Unterklassen und Vererbung! 2. Abstrakte Klassen und Interfaces! 3. Modularität und Pakete. II.4.2 Abstrakte Klassen und Interfaces - 1 -
! 1. Unterklassen und Vererbung! 2. Abstrakte Klassen und Interfaces! 3. Modularität und Pakete II.4.2 Abstrakte Klassen und Interfaces - 1 - Ähnliche Programmteile public class Bruchelement { Bruch wert;
Mehr// Objekt-Methoden: public void insert(int x) { next = new List(x,next); } public void delete() { if (next!= null) next = next.next; } public String
// Objekt-Methoden: public void insert(int x) { next = new List(x,next); } public void delete() { if (next!= null) next = next.next; } public String tostring() { String result = "["+info; for(list t=next;
MehrEinstieg in die Informatik mit Java
Vorlesung vom 18.4.07, Grundlagen Übersicht 1 Kommentare 2 Bezeichner für Klassen, Methoden, Variablen 3 White Space Zeichen 4 Wortsymbole 5 Interpunktionszeichen 6 Operatoren 7 import Anweisungen 8 Form
Mehr3. Übungsbesprechung Programmkonstruktion
3. Übungsbesprechung Programmkonstruktion Karl Gmeiner karl@complang.tuwien.ac.at November 16, 2011 K Gmeiner (karl@complang.tuwien.ac.at) 3. Übungsbesprechung PK November 16, 2011 1 / 22 Rückblick und
MehrProgrammieren I. Kapitel 13. Listen
Programmieren I Kapitel 13. Listen Kapitel 13: Listen Ziel: eigene Datenstrukturen erstellen können und eine wichtige vordefinierte Datenstruktur( familie) kennenlernen zusammengehörige Elemente zusammenfassen
MehrInformatik II, SS 2014
Informatik II SS 2014 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 7 (21.5.2014) Binäre Suche, Hashtabellen I Algorithmen und Komplexität Abstrakte Datentypen : Dictionary Dictionary: (auch: Maps, assoziative
MehrObjektorientierte Programmierung Studiengang Medieninformatik
Objektorientierte Programmierung Studiengang Medieninformatik Hans-Werner Lang Hochschule Flensburg Vorlesung 5 12.04.2017 Was bisher geschah... Objektorientierte Programmierung Klassen und Objekte, Attribute
MehrAbgabe: (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,
MehrÜbung Algorithmen und Datenstrukturen
Übung Algorithmen und Datenstrukturen Sommersemester 2017 Patrick Schäfer, Humboldt-Universität zu Berlin Agenda 1. Sortierte Listen 2. Stacks & Queues 3. Teile und Herrsche Nächste Woche: Vorrechnen (first-come-first-served)
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen
1 Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2016/17 11. Vorlesung Elementare Datenstrukturen: Stapel + Schlange + Liste Prof. Dr. Alexander Wolff Lehrstuhl für Informatik I 2-4 Zur Erinnerung Datenstruktur:
MehrEinführung 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
Mehr14 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
MehrProgrammieren 2 Java Überblick
Programmieren 2 Java Überblick 1 Klassen und Objekte 2 Vererbung 3 Schnittstellen 5 Exceptions 6 Funktionsbibliothek 7 Datenstrukturen und Algorithmen 8 Ein-/Ausgabe 9 Graphische Benutzeroberflächen 10
MehrDie Schnittstelle Comparable
Die Schnittstelle Comparable Wir wollen Such- und Sortieroperationen für beliebige Objekte definieren. Dazu verwenden wir die vordefinierte Schnittstelle Comparable: public interface Comparable { int compareto(object
Mehr14 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.
MehrTeil 1: Suchen. Ausgeglichene Bäume B-Bäume Digitale Suchbäume. M.O.Franz, Oktober 2007 Algorithmen und Datenstrukturen - Binärbäume 1-1
Teil : Suchen Problemstellung Elementare Suchverfahren Hashverfahren Binäre Suchbäume (Wiederholung aus Prog 2) Bäume: Begriffe, Eigenschaften und Traversierung Binäre Suchbäume Gefädelte Suchbäume Ausgeglichene
MehrEinfach verkettete Liste
5. Listen Verkettete Listen Einfach verkettete Liste Für jedes einzelne Element der Liste wird ein Hilfsobjekt erzeugt. Jedes Hilfsobjekt enthält zwei Instanzvariablen: den zu speichernden Wert bzw. einen
MehrKapitel 7: Java Collection Teil I
Kapitel 7: Java Collection Teil I! Übersicht! Bemerkungen! Collection! List! LinkedList und ArrayList! Queue und Deque! ArrayDeque Prof. Dr. O. Bittel, HTWG Konstanz Programmiertechnik II Java Collection
MehrKlausur 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,
MehrDatenstrukturen und Abstrakte Datentypen
Datenstrukturen und Abstrakte Datentypen Abstrakter Datentyp Idee der sequentiellen Struktur Einfach verkettete Liste Iteratorkonzept Prof. Dr. E. Ehses, 2014 1 Definition: Ein abstrakter Datentyp (ADT)
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen
Übung 3: Die generische Klasse BinärerSuchbaum in Java 1 Datenelemente der Klasse BinaererSuchbaum Das einzige Datenelelement in dieser Klasse ist die Wurzel vom Typ BinaerBaumknoten. Die Klasse BinaerBaumknoten
MehrII. Grundlagen der Programmierung. 9. Datenstrukturen. Daten zusammenfassen. In Java (Forts.): In Java:
Technische Informatik für Ingenieure (TIfI) WS 2005/2006, Vorlesung 9 II. Grundlagen der Programmierung Ekkart Kindler Funktionen und Prozeduren Datenstrukturen 9. Datenstrukturen Daten zusammenfassen
MehrProbeklausur Informatik 2 Sommersemester 2013
Probeklausur Informatik 2 Sommersemester 2013 1 Probeklausur Informatik 2 Sommersemester 2013 Name: Matrikelnummer: Hilfsmittel: Es sind alle schriftlichen Unterlagen, aber keine elektronischen Hilfsmittel
MehrVorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen. (07 - Skiplisten) Prof. Dr. Susanne Albers
Vorlesung Informatik 2 Algorithmen und Datenstrukturen (07 - Skiplisten) Prof. Dr. Susanne Albers Skiplisten. Perfekte Skiplisten 2. Randomisierte Skiplisten 3. Verhalten von randomisierten Skiplisten
Mehr