Informatik I Tutorium WS 07/08

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Informatik I Tutorium WS 07/08"

Transkript

1 Informatik I Tutorium WS 07/08 Vorlesung: Prof. Dr. F. Bellosa Übungsleitung: Dipl.-Inform. A. Merkel Tutorium: 12 Tutor: Jens Kehne Tutorium 13: Dienstag, 05. Februar 2008

2 Agenda des heutigen Tutoriums Übersicht heute Rückblick Rekursion

3 Rückblick Aufgabenstellungen genau lesen! (Mal wieder) Wenn in der Aufgabe steht geben sie eine Belegung an, dann muss insbesondere eine solche Belegung existieren Anderenfalls hieße es Existiert eine Belegung? Falls ja, geben sie eine an oder Geben sie, falls möglich, eine Belegung an Prozentrechnung wiederholen! Bitmaps am besten in 8 Bit-Wörter aufteilen Aber: Herzlichen Glückwunsch, ihr habt (fast) alle den Schein sicher

4 Rekursion

5 Aus der Vorlesung Rekursion Rekursion = Konstruktionsprinzip aus der Mathematik (Induktion), übertragen auf die Informatik Rekursive Funktionen rufen sich selbst auf direkt m() m() indirekt m() n() m() Rekursion und Iteration sind formal äquivalent

6 Rekursion Dinge, für die Rekursion wichtig ist: Mathematische Folgen: a n = a n für die natürlichen Zahlen EBNF: A = aab ab. für die Sprache a n b n Gewisse Algorithmen lassen sich rekursiv viel leichter implementieren als iterativ Beispiele: Verzeichnisbäume, Quicksort Rekursion und Iteration lassen sich ineinander überführen z.b. for (int i = 1; i <= 10; i++) { n += i; Stattdessen auch möglich: public static int rec (int i, int n) { if (i > 10) { return n; return rec (i + 1,n + i);

7 Aufgabe 2: Rekursion Geben sie informell einen Algorithmus, der eine Liste aller Dateien in einem Verzeichnis und allen seinen Unterverzeichnissen erstellt. Lösung: printfiles (Verzeichnis name) für i von 1 bis (Anzahl Dateien in name) if (Datei[i] ist kein Verzeichnis) Gebe Datei[i] aus else printfiles (Datei[i])

8 Aufgabe 3: Vollständige Induktion und rekursive Funktionen Welche der folgenden Rekursionen realisieren eine Funktion, bei der alle Zahlen zwischen n und 100 aufmultipliziert werden. Gehen Sie dabei davon aus, dass 0 < n <= 100 gilt. Beispiel: Für n = 50 soll berechnet werden: 50 * 51 * 52 *... * 99 * 100. fact ist dabei die aus der Vorlesung bekannte Funktion für die normale Fakultät. Begründen Sie Ihre Antwort. Verwenden Sie im positiven Fall einen Beweis durch vollständige Induktion.

9 Lösung a): Ja! Aufgabe 3: Vollständige Induktion und rekursive Funktionen a) static int fact_a(int n) { // assertion: 0 < n <= 100 if (n < 100) return n * fact_a(n + 1); return 100; Beweis über vollständige Induktion. Induktionsanfang (IA): n = 100: fact_a(100) = 100 Induktionsvoraussetzung (IV): Es gilt für n: fact_a(n) = n * (n + 1) * * 100 Induktionsschluss (IS): n-> n - 1 mit (n - 1) > 0: fact_a(n - 1) = (n - 1) * fact_a(n 1 + 1) = (n - 1) * fact_a(n) = (n - 1) * n * (n + 1) *... * 100

10 Lösung b): Ja! Aufgabe 3: Vollständige Induktion und rekursive Funktionen b) static int fact_b(int n) { // assertion: 0 < n <= 100 if (n == 100) return n; return n * fact_b(n + 1); Beweis über vollständige Induktion. Induktionsanfang (IA): n = 100: fact_b(100) = 100 Induktionsvoraussetzung (IV): Es gilt für n: fact_b(n) = n * (n + 1) * * 100 Induktionsschluss (IS): n-> n - 1 mit (n - 1) > 0: fact_b(n - 1) = (n - 1) * fact_b(n 1 + 1) = (n - 1) * fact_b(n) = (n - 1) * n * (n + 1) *... * 100

11 Aufgabe 3: Vollständige Induktion und rekursive Funktionen c) static int fact_c(int n) { // assertion: 0 < n <= 100 return n * fact_c(n + 1); if (n == 100) return n; Lösung d): Nein! Die Funktion terminiert nicht, da der zweite Befehl des Schleifenrumpfes (if(n==100) return n) nie erreicht wird.

12 Derekursivierung int g(int x) { if (B(x)) { S(x); return g(e(x)); else { T(x); return p(x); Falls g nicht in B, S, T, E und p vorkommt int g(int x) { int x1 = x; while (B(x1)) { S(x1); x1 = E(x1); T(x1); return p(x1);

13 Beispiel 1: Derekursivierung Die Methode anfangabgibt eine Liste um die ersten n Elemente gekürzt zurück (oder null, falls die Liste zu kurz ist). Die ursprüngliche Liste soll nicht verändert werden. interface Liste { public Element holeelement(); public void setzeelement(element element); public Liste holenaechstes(); public void setzenaechstes(liste liste); public Liste anfangab(liste liste, int n) { if (n > 0 && liste!= null) return anfangab(liste.holenaechstes(), n-1); else return liste;

14 Beispiel 1: Derekursivierung Unter Verwendung der vorhergehenden Transformation kann diese rekursive Methode in eine iterative Form gebracht werden. Die Parameterliste wird hierbei als Einheit betrachtet. public Liste anfangab(liste liste, int n) { Liste liste1 = liste; int n1 = n; while ((n1 > 0) && (liste1!= null)) { liste1 = liste1.holenaechstes(); n1 = n1-1; return liste1;

15 Beispiel 2: Derekursivierung Rekursive Binärsuche: public suche(int[] feld, int links, int rechts, int wert) { if (links <= rechts) { int mitte = (links+rechts) / 2; if (feld[mitte] < wert) return suche(feld, mitte+1, rechts, wert); else if (feld[mitte] > wert) return suche(feld, links, mitte-1, wert); else if (feld[mitte] == wert) return mitte; else return -1; Obwohl hier ein rekursiver Aufruf mehrmals vorkommt, ist diese Funktion doch rechtsrekursiv. Eine geringfügige Erweiterung der eingangs erwähnten Regel liefert eine Form iterative Form.

16 Beispiel 2: Derekursivierung Iterative Version: public suche(int[] feld, int links, int rechts, int wert) { int links1 = links; int rechts1 = rechts; while (links1 <= rechts1) { int mitte = (links1+rechts1) / 2; if (feld[mitte] < wert) links1 = mitte+1; else if (feld[mitte] > wert) rechts1 = mitte-1; else if (feld[mitte] == wert) return mitte; return -1;

17 Fragen? Questions? Fragen? Fragen? Questions? Fragen? Ques Fragen? Questions? Fragen? Questions? Fragen? Questions? Fragen? Questions? Fragen? Questions? Fragen? Questions? Questions? Fragen? Questions? estions? Fragen? Questions? Fragen? Questions?

18 Bis bald

19 Credits Erstellung und Zusammenstellung des Materials: Christian Maier (Zusammenstellung) Stephan Kessler (Überarbeitung und Erweiterung) Prof. Walter F. Tichy (Derekursivierung; Auszug aus den Folien zur VL Softwaretechnik) 19

Informatik I Tutorium WS 07/08

Informatik I Tutorium WS 07/08 Informatik I Tutorium WS 07/08 Vorlesung: Prof. Dr. F. Bellosa Übungsleitung: Dipl.-Inform. A. Merkel Tutorium: 12 Tutor: Jens Kehne Tutorium 6: Dienstag, 04. Dezember 2007 Agenda des heutigen Tutoriums

Mehr

Rekursion. Annabelle Klarl. Einführung in die Informatik Programmierung und Softwareentwicklung

Rekursion. Annabelle Klarl. Einführung in die Informatik Programmierung und Softwareentwicklung Rekursion Annabelle Klarl Zentralübung zur Vorlesung Einführung in die Informatik: http://www.pst.ifi.lmu.de/lehre/wise-12-13/infoeinf WS12/13 Aufgabe 1: Potenzfunktion Schreiben Sie eine Methode, die

Mehr

Informatik I Tutorium WS 07/08

Informatik I Tutorium WS 07/08 Informatik I Tutorium WS 07/08 Vorlesung: Prof. Dr. F. Bellosa Übungsleitung: Dipl.-Inform. A. Merkel Tutorium: 12 Tutor: Jens Kehne Tutorium 4: Dienstag 20. November 2007 Agenda des heutigen Tutoriums

Mehr

Informatik I Tutorium WS 07/08

Informatik I Tutorium WS 07/08 Informatik I Tutorium WS 07/08 Vorlesung: Prof. Dr. F. Bellosa Übungsleitung: Dipl.-Inform. A. Merkel Tutorium: 2 Tutor: Jens Kehne Tutorium 7: Dienstag,. Dezember 2007 Agenda des heutigen Tutoriums Übersicht

Mehr

Klassenvariablen, Klassenmethoden

Klassenvariablen, Klassenmethoden Einstieg in die Informatik mit Java, Vorlesung vom 11.12.07 Übersicht 1 Klassenmethoden 2 Besonderheiten von Klassenmethoden 3 Aufruf einer Klassenmethode 4 Hauptprogrammparameter 5 Rekursion Klassenmethoden

Mehr

Test-Driven Design: Ein einfaches Beispiel

Test-Driven Design: Ein einfaches Beispiel Test-Driven Design: Ein einfaches Beispiel Martin Wirsing in Zusammenarbeit mit Matthias Hölzl, Piotr Kosiuczenko, Dirk Pattinson 05/03 2 Ziele Veranschaulichung der Technik des Test-Driven Design am Beispiel

Mehr

Test-Driven Design: Ein einfaches Beispiel

Test-Driven Design: Ein einfaches Beispiel Test-Driven Design: Ein einfaches Beispiel Martin Wirsing in Zusammenarbeit mit Moritz Hammer und Axel Rauschmayer SS 06 2 Ziele Veranschaulichung der Technik des Test-Driven Design am Beispiel eines Programms

Mehr

Informatik I Tutorium WS 07/08

Informatik I Tutorium WS 07/08 Informatik I Tutorium WS 07/08 Vorlesung: Prof. Dr. F. Bellosa Übungsleitung: Dipl.-Inform. A. Merkel Tutorium: 12 Tutor: Jens Kehne Tutorium 1: Dienstag 30. Oktober 2007 Übersicht Tutorium Einführung:

Mehr

Informatik I Tutorium WS 07/08

Informatik I Tutorium WS 07/08 Informatik I Tutorium WS 07/08 Vorlesung: Prof. Dr. F. Bellosa Übungsleitung: Dipl.-Inform. A. Merkel Tutorium: 12 Tutor: Jens Kehne Tutorium 3: Dienstag 13. November 2007 Übersicht Tutorium Übersicht

Mehr

II.3.1 Rekursive Algorithmen - 1 -

II.3.1 Rekursive Algorithmen - 1 - 1. Grundelemente der Programmierung 2. Objekte, Klassen und Methoden 3. Rekursion und dynamische Datenstrukturen 4. Erweiterung von Klassen und fortgeschrittene Konzepte II.3.1 Rekursive Algorithmen -

Mehr

Rekursion. Annabelle Klarl. Einführung in die Informatik Programmierung und Softwareentwicklung

Rekursion. Annabelle Klarl. Einführung in die Informatik Programmierung und Softwareentwicklung Annabelle Klarl Zentralübung zur Vorlesung Einführung in die Informatik: http://www.pst.ifi.lmu.de/lehre/wise-13-14/infoeinf WS13/14 Action required now 1. Smartphone: installiere die App "socrative student"

Mehr

Stand der Vorlesung Komplexität von Algorithmen (Kapitel 3)

Stand der Vorlesung Komplexität von Algorithmen (Kapitel 3) Stand der Vorlesung Komplexität von Algorithmen (Kapitel 3) Technische Universität München Motivation: IT gestützte Steuerung, Überwachung, Fertigung, Produktion,. : erfordert effiziente Berechnungsvorschriften

Mehr

( )= c+t(n-1) n>1. Stand der Vorlesung Komplexität von Algorithmen (Kapitel 3)

( )= c+t(n-1) n>1. Stand der Vorlesung Komplexität von Algorithmen (Kapitel 3) Stand der Vorlesung Komplexität von Algorithmen (Kapitel 3) Motivation: IT gestützte Steuerung, Überwachung, Fertigung, Produktion,. : erfordert effiziente Berechnungsvorschriften Ziel: Methoden kennen

Mehr

Methoden. Gerd Bohlender. Einstieg in die Informatik mit Java, Vorlesung vom

Methoden. Gerd Bohlender. Einstieg in die Informatik mit Java, Vorlesung vom Einstieg in die Informatik mit Java, Vorlesung vom 2.5.07 Übersicht 1 2 definition 3 Parameterübergabe, aufruf 4 Referenztypen bei 5 Überladen von 6 Hauptprogrammparameter 7 Rekursion bilden das Analogon

Mehr

Einstieg in die Informatik mit Java

Einstieg in die Informatik mit Java 1 / 18 Einstieg in die Informatik mit Java Klassenvariablen, Klassenmethoden Gerd Bohlender Institut für Angewandte und Numerische Mathematik Gliederung 2 / 18 1 Klassenmethoden 2 Besonderheiten von Klassenmethoden

Mehr

Übungsblatt 7. Thema: Sortieren, Objektorientierung

Übungsblatt 7. Thema: Sortieren, Objektorientierung Informatik I WS 05/06 Prof. Dr. W. May Dipl.-Inform. Oliver Fritzen Dipl.-Inform. Christian Kubczak Übungsblatt 7 Ausgegeben am: Abgabe bis: 9.12.2005 6.1.2006 (Theorie) 6.1.2006 (Praktisch) Thema: Sortieren,

Mehr

Einführung in die Informatik I

Einführung in die Informatik I Einführung in die Informatik I Fortgeschrittene Rekursion Prof. Dr. Nikolaus Wulff Problematische Rekursion Mittels Rekursion lassen sich Spezifikationen recht elegant und einfach implementieren. Leider

Mehr

11. Rekursion, Komplexität von Algorithmen

11. Rekursion, Komplexität von Algorithmen 11. Rekursion, Komplexität von Algorithmen Teil 2 Java-Beispiele: Power1.java Hanoi.java K. Bothe, Institut für Informatik, HU Berlin, GdP, WS 2015/16 Version: 23. Nov. 2015 Anwendung der Rekursion Rekursiv

Mehr

Abschnitt: Algorithmendesign und Laufzeitanalyse

Abschnitt: Algorithmendesign und Laufzeitanalyse Abschnitt: Algorithmendesign und Laufzeitanalyse Definition Divide-and-Conquer Paradigma Divide-and-Conquer Algorithmen verwenden die Strategien 1 Divide: Teile das Problem rekursiv in Subproblem gleicher

Mehr

Informatik I: Einführung in die Programmierung

Informatik I: Einführung in die Programmierung Informatik I: Einführung in die Programmierung 7. Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Bernhard Nebel 31. Oktober 2014 1 31. Oktober 2014 B. Nebel Info I 3 / 20 Um zu, muss man zuerst einmal. Abb. in Public

Mehr

2.4 Schleifen. Schleifen unterscheiden sich hinsichtlich des Zeitpunktes der Prüfung der Abbruchbedingung:

2.4 Schleifen. Schleifen unterscheiden sich hinsichtlich des Zeitpunktes der Prüfung der Abbruchbedingung: 2.4 Schleifen Schleifen beschreiben die Wiederholung einer Anweisung bzw. eines Blocks von Anweisungen (dem Schleifenrumpf) bis eine bestimmte Bedingung (die Abbruchbedingung) eintritt. Schleifen unterscheiden

Mehr

Nachklausur Bitte in Druckschrift leserlich ausfüllen!

Nachklausur Bitte in Druckschrift leserlich ausfüllen! Übungen zur Vorlesung Informatik für Informationsmanager WS 2005/2006 Universität Koblenz-Landau Institut für Informatik Prof. Dr. Bernhard Beckert Dr. Manfred Jackel Nachklausur 24.04.2006 Bitte in Druckschrift

Mehr

Programmieren I. Methoden-Spezial Heusch --- Ratz 6.1, Institut für Angewandte Informatik

Programmieren I. Methoden-Spezial Heusch --- Ratz 6.1, Institut für Angewandte Informatik Programmieren I Methoden-Spezial Heusch --- Ratz 6.1, 6.2 KIT Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu Parameterübergabe bei primitivem Datentypen (Wertkopie) public class MethodParameters

Mehr

Programmieren 1 C Überblick

Programmieren 1 C Überblick Programmieren 1 C Überblick 1. Einleitung 2. Graphische Darstellung von Algorithmen 3. Syntax und Semantik 4. Einstieg in C: Einfache Sprachkonstrukte und allgemeiner Programmaufbau 5. Skalare Standarddatentypen

Mehr

Mathematische Rekursion

Mathematische Rekursion Rekursion Mathematische Rekursion o Viele mathematische Funktionen sind sehr natürlich rekursiv definierbar, d.h. o die Funktion erscheint in ihrer eigenen Definition. Mathematische Rekursion o Viele mathematische

Mehr

Vorlesung Programmieren

Vorlesung Programmieren Vorlesung Programmieren 11 Rekursion Jun.-Prof. Dr.-Ing. Anne Koziolek Version 1.1 ARBEITSGRUPPE ARCHITECTURE-DRIVEN REQUIREMENTS ENGINEERING (ARE) INSTITUT FÜR PROGRAMMSTRUKTUREN UND DATENORGANISATION

Mehr

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Beweise)

Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Beweise) WS 2014/15 Diskrete Strukturen Kapitel 2: Grundlagen (Beweise) Hans-Joachim Bungartz Lehrstuhl für wissenschaftliches Rechnen Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www5.in.tum.de/wiki/index.php/diskrete_strukturen_-_winter_14

Mehr

Programmieren in C. Rekursive Funktionen. Prof. Dr. Nikolaus Wulff

Programmieren in C. Rekursive Funktionen. Prof. Dr. Nikolaus Wulff Programmieren in C Rekursive Funktionen Prof. Dr. Nikolaus Wulff Rekursive Funktionen Jede C Funktion besitzt ihren eigenen lokalen Satz an Variablen. Dies bietet ganze neue Möglichkeiten Funktionen zu

Mehr

Übersicht. Schleifen. Schleifeninvarianten. Referenztypen, Wrapperklassen und API. 9. November 2009 CoMa I WS 08/09 1/15

Übersicht. Schleifen. Schleifeninvarianten. Referenztypen, Wrapperklassen und API. 9. November 2009 CoMa I WS 08/09 1/15 Übersicht Schleifen Schleifeninvarianten Referenztypen, Wrapperklassen und API CoMa I WS 08/09 1/15 CoMa I Programmierziele Linux bedienen Code umschreiben strukturierte Datentypen Anweisungen und Kontrollstrukturen

Mehr

Programmieren I. Methoden-Special Heusch --- Ratz 6.1, Institut für Angewandte Informatik

Programmieren I. Methoden-Special Heusch --- Ratz 6.1, Institut für Angewandte Informatik Programmieren I Methoden-Special Heusch --- Ratz 6.1, 6.2 KIT Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft www.kit.edu Parameterübergabe: Wertkopie -By- public class MethodParameters { public

Mehr

Dank. Theoretische Informatik II. Teil II. Registermaschinen. Vorlesung

Dank. Theoretische Informatik II. Teil II. Registermaschinen. Vorlesung Dank Vorlesung Theoretische Informatik II Bernhard Beckert Institut für Informatik Diese Vorlesungsmaterialien basieren zum Teil auf den Folien zu den Vorlesungen von Katrin Erk (gehalten an der Universität

Mehr

Programmierkurs Java

Programmierkurs Java Programmierkurs Java Dr. Dietrich Boles Aufgaben zu UE16-Rekursion (Stand 09.12.2011) Aufgabe 1: Implementieren Sie in Java ein Programm, das solange einzelne Zeichen vom Terminal einliest, bis ein #-Zeichen

Mehr

Einstieg in die Informatik mit Java

Einstieg in die Informatik mit Java 1 / 26 Einstieg in die Informatik mit Java Methoden Gerd Bohlender Institut für Angewandte und Numerische Mathematik Gliederung 2 / 26 1 Methoden 2 Methodendefinition 3 Parameterübergabe, Methodenaufruf

Mehr

Vorkurs Informatik WiSe 17/18

Vorkurs Informatik WiSe 17/18 Java Rekursion Dr. Werner Struckmann / Stephan Mielke, Nicole Naczk, 10.10.2017 Technische Universität Braunschweig, IPS Überblick Einleitung Türme von Hanoi Rekursion Beispiele 10.10.2017 Dr. Werner Struckmann

Mehr

Grundbegriffe der Informatik Tutorium 2

Grundbegriffe der Informatik Tutorium 2 Grundbegriffe der Informatik Tutorium 2 Tutorium Nr. 32 Philipp Oppermann 13. November 2013 KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum

Mehr

Übung zur Vorlesung Berechenbarkeit und Komplexität

Übung zur Vorlesung Berechenbarkeit und Komplexität RWTH Aachen Lehrgebiet Theoretische Informatik Reidl Ries Rossmanith Sanchez Tönnis WS 2012/13 Übungsblatt 7 26.11.2012 Übung zur Vorlesung Berechenbarkeit und Komplexität Aufgabe T15 Entwickeln Sie ein

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 - ! 1. Rekursive Algorithmen! 2. Rekursive (dynamische) Datenstrukturen II.3.2 Rekursive Datenstrukturen - 1 - Ausdruck Ausdruck Grundwert ( Typ ) Präfix-Operator Name Methodenaufruf [ Ausdruck ] ( Ausdruck

Mehr

Vorkurs Informatik WiSe 16/17

Vorkurs Informatik WiSe 16/17 Java Rekursion Dr. Werner Struckmann / Stephan Mielke, Jakob Garbe, 11.10.2016 Technische Universität Braunschweig, IPS Überblick Einleitung Beispiele 11.10.2016 Dr. Werner Struckmann / Stephan Mielke,

Mehr

Rekursion. Sie wissen wie man Programme rekursiv entwickelt. Sie kennen typische Beispiele von rekursiven Algorithmen

Rekursion. Sie wissen wie man Programme rekursiv entwickelt. Sie kennen typische Beispiele von rekursiven Algorithmen Rekursion Sie wissen wie man Programme rekursiv entwickelt Sie kennen typische Beispiele von rekursiven Algorithmen Sie kennen die Vor-/Nachteile von rekursiven Algorithmen Einführung 2 von 40 Rekursiver

Mehr

Praktikum zu Einführung in die Informatik für LogWiIngs und WiMas Wintersemester 2017/18. Vorbereitende Aufgaben

Praktikum zu Einführung in die Informatik für LogWiIngs und WiMas Wintersemester 2017/18. Vorbereitende Aufgaben Praktikum zu Einführung in die Informatik für LogWiIngs und WiMas Wintersemester 2017/18 Fakultät für Informatik Lehrstuhl 14 Lars Hildebrand Übungsblatt 7 Besprechung: 4. 8.12.2017 (KW 49) Vorbereitende

Mehr

Tag 5. Repetitorium Informatik (Java) Dozent: Marius Kamp Lehrstuhl für Informatik 2 (Programmiersysteme)

Tag 5. Repetitorium Informatik (Java) Dozent: Marius Kamp Lehrstuhl für Informatik 2 (Programmiersysteme) Tag 5 Repetitorium Informatik (Java) Dozent: Marius Kamp Lehrstuhl für Informatik 2 (Programmiersysteme) Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg Wintersemester 2017/2018 Übersicht Methoden Deklaration

Mehr

Abstrakte Algorithmen und Sprachkonzepte

Abstrakte Algorithmen und Sprachkonzepte Abstrakte Algorithmen und Sprachkonzepte Thomas Röfer Begriff des Algorithmus Algorithmenaufbau Programmiersprachliche Grundkonzepte Interative und rekursive Algorithmen Rückblick Aufbau und Funktionsweise

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen"

Algorithmen und Datenstrukturen Lehrstuhl für Medieninformatik Universität Siegen Fakultät IV 9 Rekursion Version: WS 14/15 Fachgruppe Medieninformatik 9.1 9 Rekursion... Motivation: Rekursive Formulierung von Algorithmen führt in vielen

Mehr

Übung Algorithmen und Datenstrukturen

Übung Algorithmen und Datenstrukturen Übung Algorithmen und Datenstrukturen Sommersemester 2016 Patrick Schäfer, Humboldt-Universität zu Berlin Organisation Vorlesung: Montag 11 13 Uhr Marius Kloft RUD 26, 0 115 Mittwoch 11 13 Uhr Marius Kloft

Mehr

Kasparov versus Deep Blue. Till Tantau. Institut für Theoretische Informatik Universität zu Lübeck

Kasparov versus Deep Blue. Till Tantau. Institut für Theoretische Informatik Universität zu Lübeck Kasparov versus Deep Blue Institut für Theoretische Informatik Universität zu Lübeck 18. Vorlesung zu Informatik A für MLS 14. Dezember 2006 Die Lernziele der heutigen Vorlesung und der Übungen. 1 Das

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen Tafelübung 4. Jens Wetzl 15. November 2011

Algorithmen und Datenstrukturen Tafelübung 4. Jens Wetzl 15. November 2011 Algorithmen und Datenstrukturen Tafelübung 4 Jens Wetzl 15. November 2011 Folien Keine Garantie für Vollständigkeit und/oder Richtigkeit Keine offizielle Informationsquelle LS2-Webseite Abrufbar unter:

Mehr

12. Rekursion Grundlagen der Programmierung 1 (Java)

12. Rekursion Grundlagen der Programmierung 1 (Java) 12. Rekursion Grundlagen der Programmierung 1 (Java) Fachhochschule Darmstadt Haardtring 100 D-64295 Darmstadt Prof. Dr. Bernhard Humm FH Darmstadt, 24. Januar 2006 Einordnung im Kontext der Vorlesung

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Tafelübung 06 Grammatiken, Backus-Naur-Form, Rekursion Clemens Lang T2 1. Juni 2010 14:00 16:00, 00.152 Tafelübung zu AuD 1/20 Aufbau und Begriffe Grammatiken Struktur einer

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2014 / Vorlesung 9, Donnerstag 18.

Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2014 / Vorlesung 9, Donnerstag 18. Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2014 / 2015 Vorlesung 9, Donnerstag 18. Dezember 2014 (Teile und Herrsche, Mastertheorem) Junior-Prof. Dr.

Mehr

Berechenbarkeit und Komplexität Vorlesung 11

Berechenbarkeit und Komplexität Vorlesung 11 Berechenbarkeit und Komplexität Vorlesung 11 Prof. Dr. Wolfgang Thomas Lehrstuhl Informatik 7 RWTH Aachen 7. Dezember 2014 Wolfgang Thomas, Informatik 7 () Vorlesung Berechenbarkeit und Komplexität 7.

Mehr

Grundlagen der Programmierung

Grundlagen der Programmierung Grundlagen der Programmierung Algorithmen und Datenstrukturen Die Inhalte der Vorlesung wurden primär auf Basis der angegebenen Literatur erstellt. Darüber hinaus sind ausgewählte Teile in Anlehnung an

Mehr

Induktion und Rekursion

Induktion und Rekursion Induktion und Rekursion Induktion und Rekursion Vorkurs Informatik Theoretischer Teil WS 013/14. Oktober 013 Vorkurs Informatik WS 013/14 1/1 Vollständige Induktion Vorkurs Informatik WS 013/14 /1 Ziel

Mehr

2. Algorithmenbegriff

2. Algorithmenbegriff 2. Algorithmenbegriff Keine Algorithmen: Anleitungen, Kochrezepte, Wegbeschreibungen,... Algorithmus: Berechnungsvorschrift, die angibt, wie durch Ausführung bestimmter Elementaroperationen aus Eingabegrößen

Mehr

Technische Universität München WS 2012/13 Fakultät für Informatik Lösungsvorschläge zu Blatt 4 Dr. C. Herzog, M. Maalej 12.

Technische Universität München WS 2012/13 Fakultät für Informatik Lösungsvorschläge zu Blatt 4 Dr. C. Herzog, M. Maalej 12. 4/1 Technische Universität München WS 2012/13 Fakultät für Informatik Lösungsvorschläge zu Blatt 4 Dr. C. Herzog, M. Maalej 12. November 2012 Übungen zu Grundlagen der Programmierung Aufgabe 14 (Lösungsvorschlag)

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 I Dr. Werner Struckmann 12. März 2014 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr Studiengang:

Mehr

Inhalt. 3. Spezielle Algorithmen

Inhalt. 3. Spezielle Algorithmen Inhalt 0. Rechner und Programmierung für Kommunikationstechniker und Mechatroniker 1. Algorithmen - Wesen, Eigenschaften, Entwurf 2. Darstellung von Algorithmen mit Struktogrammen und Programmablaufplänen

Mehr

Die Schnittstelle Comparable

Die 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

Mehr

Diskrete Mathematik 1

Diskrete Mathematik 1 Ruhr-Universität Bochum Lehrstuhl für Kryptologie und IT-Sicherheit Prof. Dr. Alexander May M. Ritzenhofen, M. Mansour Al Sawadi, A. Meurer Lösungsblatt zur Vorlesung Diskrete Mathematik 1 WS 2008/09 Blatt

Mehr

Wiederholung Wozu Methoden? Methoden Schreiben Methoden Benutzen Rekursion?! Methoden. Javakurs 2012, 3. Vorlesung

Wiederholung Wozu Methoden? Methoden Schreiben Methoden Benutzen Rekursion?! Methoden. Javakurs 2012, 3. Vorlesung Wiederholung Wozu? Schreiben Benutzen Rekursion?! Javakurs 2012, 3. Vorlesung maggyrz@freitagsrunde.org 5. März 2013 Wiederholung Wozu? Schreiben Benutzen Rekursion?! 1 Wiederholung 2 Wozu? 3 Schreiben

Mehr

Inhalt Kapitel 2: Rekursion

Inhalt Kapitel 2: Rekursion Inhalt Kapitel 2: Rekursion 1 Beispiele und Definition 2 Partialität und Terminierung 3 Formen der Rekursion Endständige Rekursion 4 Einbettung 29 Beispiele und Definition Rekursion 30 Man kann eine Funktion

Mehr

Einführung in die Informatik für Naturwissenschaftler und Ingenieure (alias Einführung in die Programmierung)

Einführung in die Informatik für Naturwissenschaftler und Ingenieure (alias Einführung in die Programmierung) Wintersemester 2007/08 Einführung in die Informatik für Naturwissenschaftler und Ingenieure (alias Einführung in die Programmierung) (Vorlesung) Prof. Dr. Günter Rudolph Fakultät für Informatik Lehrstuhl

Mehr

Grundbegriffe der Informatik Musterlösung zu Aufgabenblatt 2. Jeder Frosch ist glücklich, wenn alle seiner Kinder quaken können.

Grundbegriffe der Informatik Musterlösung zu Aufgabenblatt 2. Jeder Frosch ist glücklich, wenn alle seiner Kinder quaken können. Aufgabe 2.1 (3 Punkte) Gegeben sind folgende Aussagen: Grundbegriffe der Informatik Musterlösung zu Aufgabenblatt 2 Jeder Frosch ist glücklich, wenn alle seiner Kinder quaken können. Alle grünen Frösche

Mehr

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK

TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Lehrstuhl für Sprachen und Beschreibungsstrukturen SS 2011 Einführung in die Informatik I Übungsblatt 5 Prof. Dr. Helmut Seidl, A. Lehmann, A. Herz,

Mehr

Lösungsvorschläge zu Blatt Nr. 6

Lösungsvorschläge zu Blatt Nr. 6 Institut für Algorithmen und Kognitive Systeme Dr. Jörn Müller-Quade Carmen Kempka Christian Henrich Nico Döttling Vorlesung Informatik III Lösungsvorschläge zu Blatt Nr. 6 Aufgabe 1 (K) (4 Punkte) i.)

Mehr

Aufgabe 1 (12 Punkte)

Aufgabe 1 (12 Punkte) Aufgabe 1 (12 Punkte) Schreiben Sie eine Klasse public class ZinsesZins, die zu einem gegebenen Anfangskapital von 100,00 die Kapitalentwicklung bei einer jährlichen nachschüssigen Verzinsung in Höhe von

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 I Dr. Werner Struckmann 8. September 2014 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr

Mehr

Einschub: Anweisungen und Bedingungen für PAP und Struktogramme (1)

Einschub: Anweisungen und Bedingungen für PAP und Struktogramme (1) Einschub: Anweisungen und Bedingungen für PAP und Struktogramme (1) Anweisungen: Eingabeanweisungen, z.b. Eingabe: x Ausgabeanweisungen, z.b. Ausgabe: Das Maximum ist, max Die Symbole x und max werden

Mehr

To know recursion, you must first know recursion. Borchers: Programmierung für Alle (Java), WS 06/07 Kapitel 17 1

To know recursion, you must first know recursion. Borchers: Programmierung für Alle (Java), WS 06/07 Kapitel 17 1 To know recursion, you must first know recursion. Borchers: Programmierung für Alle (Java), WS 06/07 Kapitel 17 1 Rekursion: Beispiele Bier trinken 8-Damen-Problem ipod Shuffle für alle Mitarbeiter Karten

Mehr

Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen

Grundlagen: Algorithmen und Datenstrukturen Technische Universität München Fakultät für Informatik Lehrstuhl für Effiziente Algorithmen Dr. Hanjo Täubig Tobias Lieber Sommersemester 2011 Übungsblatt 1 16. September 2011 Grundlagen: Algorithmen und

Mehr

Rekursive Funktionen

Rekursive Funktionen Um Rekursion zu verstehen, muss man vor allem Rekursion verstehen. http://www2.norwalk-city.k12.oh.us/wordpress/precalc/files/2009/05/mona-lisa-jmc.jpg Rekursive Funktionen OOPM, Ralf Lämmel Was ist Rekursion?

Mehr

II. Grundlagen der Programmierung. Beispiel: Merge Sort. Beispiel: Merge Sort (Forts. ) Beispiel: Merge Sort (Forts. )

II. Grundlagen der Programmierung. Beispiel: Merge Sort. Beispiel: Merge Sort (Forts. ) Beispiel: Merge Sort (Forts. ) Technische Informatik für Ingenieure (TIfI) WS 2006/2007, Vorlesung 9 II. Grundlagen der Programmierung Ekkart Kindler Funktionen und Prozeduren Rekursion Datenstrukturen Merge S ( split, s, merge ) Beispiel:

Mehr

Übersicht. Einführung in die Programmierung. main. main. main. main. Speicherverwaltung. Definition nach ANSI C:

Übersicht. Einführung in die Programmierung. main. main. main. main. Speicherverwaltung. Definition nach ANSI C: Übersicht Einführung in die Programmierung Bachelor of Science die -Funktion Prof. Dr. Rethmann Fachbereich Elektrotechnik und Informatik Hochschule Niederrhein WS 009/0 Einführung in die Programmierung

Mehr

Themen: Kubische Gleichungen, Ungleichungen, Induktion

Themen: Kubische Gleichungen, Ungleichungen, Induktion Lo sungen zu U bungsblatt Mathematik fu r Ingenieure Maschinenbauer und Sicherheitstechniker), 1. Semester, bei Prof. Dr. G. Herbort im WiSe1/14 Dipl.-Math. T. Pawlaschyk, 05.11.1 Themen: Kubische Gleichungen,

Mehr

Ein Algorithmus heißt rekursiv, wenn er sich selbst aufruft. Meist werden nur einzelne Module eines Gesamtalgorithmus rekursiv verwendet.

Ein Algorithmus heißt rekursiv, wenn er sich selbst aufruft. Meist werden nur einzelne Module eines Gesamtalgorithmus rekursiv verwendet. 3.6 Rekursion Ein Algorithmus heißt rekursiv, wenn er sich selbst aufruft. Meist werden nur einzelne Module eines Gesamtalgorithmus rekursiv verwendet. Klassisches Beispiel: Berechnung von n! (Fakultät

Mehr

Matrikelnummer:

Matrikelnummer: Übungen zur Informatik A Hauptklausur 20.02.2003 Universität Koblenz-Landau Institut für Informatik WS 2002/3 Prof. Dr. Dietrich Paulus Dr. Manfred Jackel Bitte lösen Sie jede Aufgabe auf dem jeweiligen

Mehr

Algorithmen & Datenstrukturen Blatt 4

Algorithmen & Datenstrukturen Blatt 4 Algorithmen & Datenstrukturen Blatt 4 Dr. Matthias Thimm Tina Walber, Leon Kastler, Martin Leinberger und Maximilian Strauch Fachbereich Informatik, Universität Koblenz-Landau 7. Dezember 2013 1 1 Experimentelle

Mehr

Grundbegriffe der Informatik Tutorium 2

Grundbegriffe der Informatik Tutorium 2 Grundbegriffe der Informatik Tutorium 2 Tutorium Nr. 16 Philipp Oppermann 9. November 2014 KARLSRUHER INSTITUT FÜR TECHNOLOGIE KIT Universität des Landes Baden-Württemberg und nationales Forschungszentrum

Mehr

4. Fortgeschrittene Algorithmen 4.1 Rekursion 4.2 Daten und Datenstrukturen 4.3 Bäume

4. Fortgeschrittene Algorithmen 4.1 Rekursion 4.2 Daten und Datenstrukturen 4.3 Bäume 4. Fortgeschrittene Algorithmen 4.1 Rekursion 4.2 Daten und Datenstrukturen 4.3 Bäume 4.1-1 4.1 Rekursion Ein Algorithmus heißt rekursiv, wenn er sich selbst aufruft. Meist werden nur einzelne Module eines

Mehr

Übersicht. Berechnung der Potenz für zwei ganze Zahlen Klausuraufgabe SS 2010! Berechnung der Cosinus-Funktion Klausuraufgabe WS 2010/2011!

Übersicht. Berechnung der Potenz für zwei ganze Zahlen Klausuraufgabe SS 2010! Berechnung der Cosinus-Funktion Klausuraufgabe WS 2010/2011! Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2012/13 8. Vorlesung Algorithmen in Java Jan-Henrik Haunert Lehrstuhl für Informatik I Übersicht Berechnung der Potenz für zwei ganze Zahlen Klausuraufgabe

Mehr

Algorithmen & Datenstrukturen 1. Klausur

Algorithmen & 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

Mehr

II.4.5 Generische Datentypen - 1 -

II.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

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 I Dr. Werner Struckmann 13. März 2017 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr Studiengang:

Mehr

Übung Algorithmen und Datenstrukturen

Übung Algorithmen und Datenstrukturen Übung Algorithmen und Datenstrukturen Sommersemester 2017 Patrick Schäfer, Humboldt-Universität zu Berlin Agenda: Suchen und Amortisierte Analyse Heute: Suchen / Schreibtischtest Amortisierte Analyse Nächste

Mehr

Lösungsvorschläge zum Übungsblatt 11: Übersetzung von Programmiersprachen (WS 05/06)

Lösungsvorschläge zum Übungsblatt 11: Übersetzung von Programmiersprachen (WS 05/06) Prof. Dr. A. Poetzsch-Heffter Dipl.-Inform. M. Gawkowski Technische Universität Kaiserslautern Fachbereich Informatik AG Softwaretechnik Lösungsvorschläge zum Übungsblatt 11: Übersetzung von Programmiersprachen

Mehr

Inhalt. 7 Rekursionen Eine unendliche Geschichte Fakultät Türme von Hanoi Dr.

Inhalt. 7 Rekursionen Eine unendliche Geschichte Fakultät Türme von Hanoi Dr. Inhalt 7 Rekursionen... 7-2 7.1 Eine unendliche Geschichte... 7-2 7.2 Fakultät... 7-3 7.3 Türme von Hanoi... 7-5 Propädeutikum 7-1/6 7 Rekursionen 7.1 Eine unendliche Geschichte >> Es war einmal ein Mann,

Mehr

Grundlagen der Programmierung WS 15/16 (Vorlesung von Prof. Bothe)

Grundlagen der Programmierung WS 15/16 (Vorlesung von Prof. Bothe) Humboldt-Universität zu Berlin Institut für Informatik Grundlagen der Programmierung WS 15/16 (Vorlesung von Prof. Bothe) Übungsblatt 4: Felder und Rekursion Abgabe: bis 9:00 Uhr am 14.12.2015 über Goya

Mehr

Der Dreyfus-Wagner Algorithmus für das Steiner Baum Problem

Der Dreyfus-Wagner Algorithmus für das Steiner Baum Problem Der Dreyfus-Wagner Algorithmus für das Steiner Baum Problem Andreas Moser Dietmar Ebner Christian Schauer Markus Bauer 9. Dezember 2003 1 Einführung Der in der Vorlesung gezeigte Algorithmus für das Steiner

Mehr

Lösungsvorschlag Serie 2 Rekursion

Lösungsvorschlag Serie 2 Rekursion (/) Lösungsvorschlag Serie Rekursion. Algorithmen-Paradigmen Es gibt verschiedene Algorithmen-Paradigmen, also grundsätzliche Arten, wie man einen Algorithmus formulieren kann. Im funktionalen Paradigma

Mehr

Selbststudium OOP7 & ALG2 Auftrag

Selbststudium OOP7 & ALG2 Auftrag Selbststudium OOP7 & ALG2 Auftrag Kapitel 5.6 1. zu bearbeitende Aufgaben: 5.24 bis 5.30 5.24: Return Method Set entryset() V get(object key) Set keyset() V put(k key, V value) void

Mehr

Einführung in die Informatik 1

Einführung in die Informatik 1 Einführung in die Informatik 1 Prof. Dr. Harald Räcke, R. Palenta, A. Reuss, S. Schulze Frielinghaus 18.04.2017 Wiederholungsklausur Vorname Nachname Matrikelnummer Unterschrift Füllen Sie die oben angegebenen

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen (Th. Ottmann und P. Widmayer) Folien: Spezielle Sortierverfahren Autor: Sven Schuierer

Algorithmen und Datenstrukturen (Th. Ottmann und P. Widmayer) Folien: Spezielle Sortierverfahren Autor: Sven Schuierer Algorithmen und Datenstrukturen (Th. Ottmann und P. Widmayer) Folien: Spezielle Sortierverfahren Autor: Sven Schuierer Institut für Informatik Georges-Köhler-Allee Albert-Ludwigs-Universität Freiburg 1

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2004/ November T(n) = T(n a) + T(a) + n

Algorithmen und Datenstrukturen Wintersemester 2004/ November T(n) = T(n a) + T(a) + n Lehrstuhl für Praktische Informatik III Norman May B6, 29, Raum C0.05 68131 Mannheim Telefon: (0621) 181 2517 Email: norman@pi3.informatik.uni-mannheim.de Matthias Brantner B6, 29, Raum C0.05 68131 Mannheim

Mehr

Probeklausur Programmieren in C Sommersemester 2007 Dipl. Biol. Franz Schenk 12. April 2007, Uhr Bearbeitungszeit: 105 Minuten

Probeklausur Programmieren in C Sommersemester 2007 Dipl. Biol. Franz Schenk 12. April 2007, Uhr Bearbeitungszeit: 105 Minuten Probeklausur Programmieren in C Sommersemester 2007 Dipl. Biol. Franz Schenk 12. April 2007, 13.00-14.45 Uhr Bearbeitungszeit: 105 Minuten Schalten Sie ihr Mobiltelefon aus. Bei der Klausur ist als einziges

Mehr

Informatik Abitur Bayern 2017 / II - Lösung

Informatik Abitur Bayern 2017 / II - Lösung Informatik Abitur Bayern 2017 / II - Lösung Autoren: Wolf (1) Wagner (2) Scharnagl (3-5) 1a 5 1b Diese Methode vergleicht den Namen des Interpreten eines jeden Elements der Liste mit dem gegebenen Namen.

Mehr

Beispiel 1: Fakultät

Beispiel 1: Fakultät 16. Rekursion Beispiel 1: Fakultät Rekursive Definition der Fakultät (Mathematik) n! = 1 falls n=0 n*(n-1)! falls n>0 Programmierung mittels einer rekursiven Funktion in C++ double fakultaet(int n) if

Mehr

Grundbegriffe der Informatik Aufgabenblatt 6

Grundbegriffe der Informatik Aufgabenblatt 6 Grundbegriffe der Informatik Aufgabenblatt 6 Matr.nr.: Nachname: Vorname: Tutorium: Nr. Name des Tutors: Ausgabe: 27. November 23 Abgabe: 6. Dezember 23, 2:3 Uhr im GBI-Briefkasten im Untergeschoss von

Mehr

4. Algorithmen und Datenstrukturen I Grundlagen der Programmierung 1 (Java)

4. Algorithmen und Datenstrukturen I Grundlagen der Programmierung 1 (Java) 4. Algorithmen und Datenstrukturen I Grundlagen der Programmierung 1 (Java) Fachhochschule Darmstadt Haardtring 100 D-64295 Darmstadt Prof. Dr. Bernhard Humm FH Darmstadt, 8./15. November 2005 Einordnung

Mehr

Übungen zu Algorithmen

Übungen zu Algorithmen Institut für Informatik Universität Osnabrück, 08.11.2016 Prof. Dr. Oliver Vornberger http://www-lehre.inf.uos.de/~ainf Lukas Kalbertodt, B.Sc. Testat bis 16.11.2016, 14:00 Uhr Nils Haldenwang, M.Sc. Übungen

Mehr

WS 2013/14. Diskrete Strukturen

WS 2013/14. Diskrete Strukturen WS 2013/14 Diskrete Strukturen Prof. Dr. J. Esparza Lehrstuhl für Grundlagen der Softwarezuverlässigkeit und theoretische Informatik Fakultät für Informatik Technische Universität München http://www7.in.tum.de/um/courses/ds/ws1314

Mehr

Grundlagen der Theoretischen Informatik

Grundlagen der Theoretischen Informatik Grundlagen der Theoretischen Informatik 4. Kellerautomaten und kontextfreie Sprachen (II) 11.06.2015 Viorica Sofronie-Stokkermans e-mail: sofronie@uni-koblenz.de 1 Übersicht 1. Motivation 2. Terminologie

Mehr