Das in diesem Werk enthaltene Programm-Material ist mit keiner Verpflichtung oder Garantie irgendeiner Art verbunden.

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1 Zusatzmaterial zum Buch "Algorithmen kompakt und verständlich" Das in diesem Werk enthaltene Programm-Material ist mit keiner Verpflichtung oder Garantie irgendeiner Art verbunden. Der Autor übernimmt infolgedessen keine Verantwortung und wird keine daraus folgende oder sonstige Haftung übernehmen, die auf irgendeine Art aus der Benutzung dieses Programm-Materials oder Teilen davon entsteht. Verlag und Autor weisen darauf hin, dass keine Prüfung vorgenommen wurde, ob die Verwertung der beschriebenen Algorithmen und Verfahren mit Schutzrechten Dritter kollidiert. Verlag und Autor schließen insofern jegliche Haftung aus. ISBN Springer Vieweg (c) Springer Fachmedien Wiesbaden Code-Beispiele zu Algorithmen kompakt und verständlich Sofern die Programme eine grafische Oberfläche (GUI) nutzen, wird eine Bildschirmauflösung von mindestens 1280x1024 Punkten vorausgesetzt. Die Beispiel-Implementierungen sollen lediglich die Grundidee des jeweiligen Algorithmus veranschaulichen. Um den Code überschaubar und lesbar zu halten, wurde also insbesondere auf eine ausführliche Fehlerbehandlung verzichtet. Beispiel-Implementierungen in Java Die Klassen verwenden keine eigene Paketstruktur; sie lassen sich bei installierter Java-Umgebung also im jeweiligen Verzeichnis mit javac *.java übersetzen. Das jeweilige Programm lässt sich mit java <Startklasse> starten. Es ist Java in Version 1.5 oder höher erforderlich.

2 Beispiel Beschreibung Konsole oder GUI Startklasse Einstellungen in ameisen entscheidungsbaum formel genetisch genetisch irrgarten landschaft neuronalenetze rsa schach Löst das Handlungsreisenden- Problem mit dem Ameisenalgorithumus Berechnet den Entscheidungsbaum für das Freizeitverhalten Wertet rekursiv eine mathematische Formel aus Berechnet den maximalen Gewinn mit dem genetischen Algorithmus Löst das Rucksackproblem mit dem genetischen Algorithmus Findet einen Weg durch einen Irrgarten mit Hilfe des Maze-Running-Algorithmus Zeichnet eine fraktale Landschaft Erkennt Muster mit Hilfe neuronaler Netze Verschlüsselt und signiert Nachrichten in Form ganzer Zahlen Implementiert einen einfachen Computerspieler für Schach mit Hilfe des GUI, läuft als Trickfilm ab Konsole, der Entscheidungsbaum wird auf der Konsole AmeiseGUI Entscheidungsbaum Konsole Formel - Konsole, der aktuell maximale Gewinn wird auf der Konsole Konsole, die anteilige Erreichung des optimalen Ergebnisses wird auf der Konsole GUI, läuft als Trickfilm ab Gewinn Rucksack IrrgartenGUI AmeiseEinstellungen.java EntscheidungsbaumEinstellungen.java GewinnEinstellungen.java RucksackEinstellungen.java IrrgartenEinstellungen.java GUI FraktalGUI FraktalEinstellungen.java GUI, die 4 Trainingsbeispiele und die 3 Testbeispiele können direkt angewählt werden. Jede Änderung wird interaktiv analysiert NNGUI GUI RSAGUI - NNEinstellungen.java GUI SchachGUI SchachEinstellungen.java

3 allgemeinen Spielalgorithmus threadpool Veranschaulicht die Abarbeitung einer 10- Sekunden-Aufgabe im Grafik-Thread bzw. in einem separaten Thread. Der Effekt ist insbesondere erkennbar, wenn man während der 10 Sekunden das Fenster in seiner Größe verändert GUI, Konsolenausgaben zeigen Arbeitsfortschritt an TPGUI TPEinstellungen.java Beispiel-Implementierungen in C# Es handelt sich jeweils um Projekte für Microsoft Visual Studio 12, es wird.net 4 verwendet. Beispiel Beschreibung Konsole oder GUI Einstellungen in Ameisen Löst das Handlungsreisenden-Problem mit dem Ameisenalgorithumus GUI, läuft als Trickfilm ab Entscheidungsbaum GenetischGewinn GenetischRucksack Berechnet den Entscheidungsbaum für das Freizeitverhalten Berechnet den maximalen Gewinn mit dem genetischen Algorithmus Löst das Rucksackproblem mit dem genetischen Algorithmus Konsole, der Entscheidungsbaum wird auf der Konsole Konsole, der aktuell maximale Gewinn wird auf der Konsole Konsole, die anteilige Erreichung des optimalen Ergebnisses wird auf der Konsole NeuronaleNetze Erkennt Muster mit Hilfe neuronaler Netze GUI, die 4 Trainingsbeispiele und die 3 Testbeispiele können direkt angewählt werden. Jede Änderung wird interaktiv analysiert

4 Hinweis: Die Implementierungen in Java und C# liefern zwar ähnliche, aber nicht identische Ergebnisse. Das liegt daran, dass die Zufallsgeneratoren hier unterschiedlich implementiert sind. Der folgende Code in C# liefert (.NET ): Random r = new Random(42); System.Console.WriteLine(r.Next()); // -> System.Console.WriteLine(r.Next()); // -> System.Console.WriteLine(r.Next()); // -> System.Console.WriteLine(r.Next()); // -> System.Console.WriteLine(r.Next()); // -> Der folgende Code in Java liefert (Java 1.6.0_27-b07): Random e = new Random(42L); System.out.println(e.nextInt()); // -> System.out.println(e.nextInt()); // -> System.out.println(e.nextInt()); // -> System.out.println(e.nextInt()); // -> System.out.println(e.nextInt()); // -> Insbesondere liefert nextint() in Java auch negative Werte, während Next() in C# nur nicht-negative Werte liefert. Selbst wenn nextint(100) bzw. Next(100) verwendet wird, unterscheiden sich die Ergebnisse: Java: 30, 63, 48, 84, 70 C#: 66, 14, 12, 52, 16

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