Chair of Software Engineering
|
|
- Maike Schräder
- vor 8 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 1 2 Enführung n de Programmerung Bertrand Meyer Vorlesung 13: Contaner-Datenstrukturen Letzte Bearbetung 1. Dezember 2003 Themen für dese Vorlesung 3 Contaner-Datenstrukturen 4 Contaner und Genercty Enthalten andere Objekte ( s ) Statsche Typserung Bespel: Ene Metrolne st unter anderem en Contaner von Haltestellen Lestung von Algorthmen beurtelen: Bg-Oh- Notaton Verkettete Lsten Möglche Operatonen auf enem Contaner: En Item enfügen Herausfnden, ob en Element enthalten st En Element entfernen De Struktur traverseren um ene Operaton auf jedes Item anzuwen Arrays Vele Arten: Lsten (nkl. lnked lst, ublylnked lsts ), zrkuläre Lsten, Arrays, Stacks, Queues, Prorty-Queues, Hashtabellen En Grundproblem von Contanern 5 Ernnerung: Lsten-Konventonen 6 We behandeln wr Varanten ener Contaner- Klasse, de sch nur durch den Typ hrer Items unterscheden? before after Metrolne: Lste von Haltestellen Route: Lste von Segmenten Telefonlste: Lste von Verzechnsenträgen Aga: Lste von Verabredungen 1 start ndex back forth (Der Cursor) 1
2 Ohne Genercty 7 Ohne Genercty 8 class METRO_LINE feature start s forth s : METRO_STOP s put_rght (x: METRO_STOP) s Somethng nvolvng x ext (x: METRO_STOP) s class ROUTE feature start s forth s : SEGMENT s put_rght (x: SEGMENT) s Somethng nvolvng x ext (x: SEGMENT) s Ohne Genercty 9 Ene ncht-genersche Lst-Klasse 10 class AGENDA feature start s forth s : APPOINTMENT s put_rght (x: APPOINTMENT) s Somethng nvolvng x ext (x: APPOINTMENT) s class LIST1 feature start s forth s : ANY s put_rght (x: ANY) s Somethng nvolvng x ext (x: ANY) s Generalserte Lste benutzen 11 Lösungen 12 my_route: LIST1 my_aga: LIST1 my_route.ext (seg) my_aga.ext (app) seg := my_route. app := my_aga. seg: SEGMENT app: APPOINTMENT Code wederholen (ncht wrklch akzeptabel) Konversonen, oder casts, erlauben Ungeprüft: C, C++ Geprüft: Java, C# app?= my_aga. f app /= Vod then app := my_route. --????????? Typen-Parametrserung explzt machen (Effel): Genercty 2
3 Lösung: Genercty 13 Generalserte Lste benutzen 14 class LINKED_LIST [G] feature start s Formaler generscher forth s Parameter : G s put_rght (x: G) s Somethng nvolvng x ext (x: G) s my_route: LIST1 my_aga: LIST1 my_route.ext (seg) my_aga.ext (app) seg := my_route. app := my_aga. app := my_route. --????????? seg: SEGMENT app: APPOINTMENT Genersche Lst-Klasse benutzen 15 Statsche Typserung 16 my_route: LIST [SEGMENT] my_aga: LIST [APPOINTMENT] my_route.ext (seg) my_aga.ext (app) seg := my_route. app := my_aga. seg: SEGMENT app: APPOINTMENT tatsächlcher generscher Parameter Jede Enttät des Programms st mt enem Typen deklarert Jede Zuwesung und jeder Feature-Aufruf muss de Typkompatbltäts-Regeln befolgen Zel: Ne en Feature auf en Objekt anwen, für das deses Feature ncht defnert st app := my_route. -- Type-wrong, rejected Wchtgste Plattüde n der Software-Entwcklung! 17 Ene genersche Klasse: LINKED_LIST 18 Besser enen Fehler früh als spät abfangen Demo (sehe EffelStudo) Besser n der Analyse als m Desgn Besser m Desgn als n der Implementaton Besser n der Komplaton als bem Testen Besser bem Testen als m Ensatz 3
4 Maxmum berechnen, Verson 1 19 Der Routne-Body, Verson 1 20 hghest_name (lne: METRO_LINE): STRING s -- Alphabetsch grösster Statonsname der Lne lne_exsts: lne /= Vod fancy_lne.start ; Result := " nvarant varant fancy_lne.after Result := greater (Result, lne..name) fancy_lne.forth ensure Result /= Vod and then not Result.empty forth fancy_lne.start ; Result := "" fancy_lne.after Result := greater (Result, lne..name) fancy_lne.forth Der Routne-Body, Verson 2 21 Der Routne-Body, Verson 3 22 : INTEGER _th () : INTEGER _th () := 0 ; Result := "" > n := + 1 Result := greater (Result, lne._th ().name) := + 1 ; Result := "" = 0 := 1 Result := greater (Result, lne._th ().name) We schnell st der Algorthmus? 23 Wesentlche Effzenz abschätzen 24 Abhängg von der Hardware, Betrebssystem, Belastung der Maschne Aber am fundamentalsten abhängg vom Algorthmus! We verhält sch de Laufzet (und der Specherverbrauch) des Algorthmus als Funkton der Grösse der Daten, wenn dese Grösse resg wrd? Verson 1: Zet etwa proportonal zu. Versonen 2 und 3: könnte proportonal zu oder zu 2 sen! = * ( + 1) / 2 4
5 Bg Oh Notaton 25 Formell 26 O (f (n)), wobe n de Grösse der Engabe repräsentert, bedeutet n der Grössenordnung von f (n). f st n O (g (n)) bedeutet, es gbt ene Konstante K, so dass für alle n glt: Zet für Verson 1 st O () f (n) / g (n) <= K Zet für Versonen 2 und 3 kann O () oder O ( 2 ) sen. O (1) bedeutet also n konstanter Zet, oder durch ene Konstante beschränkte Zet. Auch verwet: f (n) = 3 n 2 + O (g (n)) Bespele 27 Mt ener 1000mal schnelleren Maschne 28 n 2 = 3 n 2 = 3 n n + 1 = O (n 2 ) O (n 2 ) O (n 2 ) Ver Algorthmen: O (log (n)) Vorherge Maxalgrösse: N Neues Maxmum: N n n + 1 = O (2 n 2 ) O (n) 1000 N O (n 2 ) 32 N 3 n n + 1 = 3 n 2 + O (n) O (2 n ) N + 10 Verkettete Lsten 29 hghest_name, Verson 2 30 Haldenegg rght 3 actve Central (Der Cursor) frst_element rght Hauptbahnhof rght : INTEGER _th () := 0 ; Result := "" > n := + 1 Result := greater (Result, lne._th ().name) 5
6 hghest_name, Verson 3 31 Performance 32 : INTEGER _th () := + 1 ; Result := "" = 0 := 1 Result := greater (Result, lne._th ().name) _th st n O () (n Verson 3) Folglch st hghest_name, und jede andere solche Traverserung, n O ( 2 )! = * ( + 1) / 2 = O ( 2 ) Arrays 33 Array Klassen-Interface 34 class ARRAY [G] feature Indexert von ener unteren bs zu ener oberen Schranke Zugrff auf oder Modfkaton enes Elements st n O (1) (konstante Zet) () lower, upper: INTEGER make (l, h: INTEGER) s -- Allocate wth bound l and h. hgh >= low hgher >= low lower upper Im Memory: n aufenander folgen Stellen gespechert (: INTEGER): G s -- Entry of ndex >= lower <= upper put (x: G; : INTEGER) s -- Replace by x the value of the entry of ndex >= lower <= upper Arrays benutzen 35 Varante: Hashtabellen 36 your_array: ARRAY [REAL] drectory: HASH_TABLE [METRO_STATION, STRING] create your_array.make (1, 100) your_array.put (35.6, 7) your_array.put ( 45.0, 8) create drectory.make (100) drectory.put (Staton_balard, "BALARD") drectory.put (Staton_montrouge, "MONTROUGE") prnt (your_array. (8)) prnt (drectory. ("MONTROUGE")) 6
7 37 Ende der Vorlesung 13 7
18. Dynamisches Programmieren
8. Dynamsches Programmeren Dynamsche Programmerung we gerge Algorthmen ene Algorthmenmethode, um Optmerungsprobleme zu lösen. We Dvde&Conquer berechnet Dynamsche Programmerung Lösung enes Problems aus
Mehrbinäre Suchbäume Informatik I 6. Kapitel binäre Suchbäume binäre Suchbäume Rainer Schrader 4. Juni 2008 O(n) im worst-case Wir haben bisher behandelt:
Informatk I 6. Kaptel Raner Schrader Zentrum für Angewandte Informatk Köln 4. Jun 008 Wr haben bsher behandelt: Suchen n Lsten (lnear und verkettet) Suchen mttels Hashfunktonen jewels unter der Annahme,
MehrERP Cloud Tutorial. E-Commerce ECM ERP SFA EDI. Backup. Preise erfassen. www.comarch-cloud.de
ERP Cloud SFA ECM Backup E-Commerce ERP EDI Prese erfassen www.comarch-cloud.de Inhaltsverzechns 1 Zel des s 3 2 Enführung: Welche Arten von Presen gbt es? 3 3 Beschaffungsprese erfassen 3 3.1 Vordefnerte
MehrGruppe. Lineare Block-Codes
Thema: Lneare Block-Codes Lneare Block-Codes Zele Mt desen rechnerschen und expermentellen Übungen wrd de prnzpelle Vorgehenswese zur Kanalcoderung mt lnearen Block-Codes erarbetet. De konkrete Anwendung
MehrEinführung in die Finanzmathematik
1 Themen Enführung n de Fnanzmathematk 1. Znsen- und Znsesznsrechnung 2. Rentenrechnung 3. Schuldentlgung 2 Defntonen Kaptal Betrag n ener bestmmten Währungsenhet, der zu enem gegebenen Zetpunkt fällg
MehrZinseszinsformel (Abschnitt 1.2) Begriffe und Symbole der Zinsrechnung. Die vier Fragestellungen der Zinseszinsrechnung 4. Investition & Finanzierung
Znsesznsformel (Abschntt 1.2) 3 Investton & Fnanzerung 1. Fnanzmathematk Unv.-Prof. Dr. Dr. Andreas Löffler (AL@wacc.de) t Z t K t Znsesznsformel 0 1.000 K 0 1 100 1.100 K 1 = K 0 + K 0 = K 0 (1 + ) 2
MehrMethoden der innerbetrieblichen Leistungsverrechnung
Methoden der nnerbetreblchen Lestungsverrechnung In der nnerbetreblchen Lestungsverrechnung werden de Gemenosten der Hlfsostenstellen auf de Hauptostenstellen übertragen. Grundlage dafür snd de von den
MehrBackup- und Restore-Systeme implementieren. Technische Berufsschule Zürich IT Seite 1
Modul 143 Backup- und Restore-Systeme mplementeren Technsche Berufsschule Zürch IT Sete 1 Warum Backup? (Enge Zahlen aus Untersuchungen) Wert von 100 MByte Daten bs CHF 1 500 000 Pro Vorfall entstehen
MehrInformatik II. Minimalpolynome und Implikanten. Minimalpolynome. Minimalpolynome. Rainer Schrader. 27. Oktober Was bisher geschah: Definition
Informatk II Raner Schrader und Implkanten Zentrum für Angewandte Informatk Köln 27. Oktober 2005 1 / 28 2 / 28 Was bsher geschah: jede Boolesche Funkton kann durch enfache Grundfunktonen dargestellt werden
MehrPolygonalisierung einer Kugel. Verfahren für die Polygonalisierung einer Kugel. Eldar Sultanow, Universität Potsdam, sultanow@gmail.com.
Verfahren für de Polygonalserung ener Kugel Eldar Sultanow, Unverstät Potsdam, sultanow@gmal.com Abstract Ene Kugel kann durch mathematsche Funktonen beschreben werden. Man sprcht n desem Falle von ener
MehrFunktionsgleichungen folgende Funktionsgleichungen aus der Vorlesung erhält. = e
Andere Darstellungsformen für de Ausfall- bzw. Überlebens-Wahrschenlchket der Webull-Vertelung snd we folgt: Ausfallwahrschenlchket: F ( t ) Überlebenswahrschenlchket: ( t ) = R = e e t t Dabe haben de
Mehr2. Nullstellensuche. Eines der ältesten numerischen Probleme stellt die Bestimmung der Nullstellen einer Funktion f(x) = 0 dar.
. Nullstellensuche Enes der ältesten numerschen Probleme stellt de Bestmmung der Nullstellen ener Funkton = dar. =c +c =c +c +c =Σc =c - sn 3 Für ene Gerade st das Problem trval, de Wurzel ener quadratschen
MehrNetzwerkstrukturen. Entfernung in Kilometer:
Netzwerkstrukturen 1) Nehmen wr an, n enem Neubaugebet soll für 10.000 Haushalte en Telefonnetz nstallert werden. Herzu muss von jedem Haushalt en Kabel zur nächstgelegenen Vermttlungsstelle gezogen werden.
Mehr4. Musterlösung. Problem 1: Kreuzende Schnitte **
Unverstät Karlsruhe Algorthmentechnk Fakultät für Informatk WS 05/06 ITI Wagner 4. Musterlösung Problem 1: Kreuzende Schntte ** Zwe Schntte (S, V \ S) und (T, V \ T ) n enem Graph G = (V, E) kreuzen sch,
Mehr12 LK Ph / Gr Elektrische Leistung im Wechselstromkreis 1/5 31.01.2007. ω Additionstheorem: 2 sin 2 2
1 K Ph / Gr Elektrsche estng m Wechselstromkres 1/5 3101007 estng m Wechselstromkres a) Ohmscher Wderstand = ˆ ( ω ) ( t) = sn ( ω t) t sn t ˆ ˆ P t = t t = sn ω t Momentane estng 1 cos ( t) ˆ ω = Addtonstheorem:
MehrWechselstrom. Dr. F. Raemy Wechselspannung und Wechselstrom können stets wie folgt dargestellt werden : U t. cos (! t + " I ) = 0 $ " I
Wechselstrom Dr. F. Raemy Wechselspannung und Wechselstrom können stets we folgt dargestellt werden : U t = U 0 cos (! t + " U ) ; I ( t) = I 0 cos (! t + " I ) Wderstand m Wechselstromkres Phasenverschebung:!"
MehrFORMELSAMMLUNG STATISTIK (I)
Statst I / B. Zegler Formelsammlng FORMELSAMMLUG STATISTIK (I) Statstsche Formeln, Defntonen nd Erläterngen A a X n qaltatves Mermal Mermalsasprägng qanttatves Mermal Mermalswert Anzahl der statstschen
Mehr1 BWL 4 Tutorium V vom 15.05.02
1 BWL 4 Tutorum V vom 15.05.02 1.1 Der Tlgungsfaktor Der Tlgungsfaktor st der Kehrwert des Endwertfaktors (EWF). EW F (n; ) = (1 + )n 1 T F (n; ) = 1 BWL 4 TUTORIUM V VOM 15.05.02 (1 ) n 1 Mt dem Tlgungsfaktor(TF)
MehrFür jeden reinen, ideal kristallisierten Stoff ist die Entropie am absoluten Nullpunkt gleich
Drtter Hauptsatz der Thermodynamk Rückblck auf vorherge Vorlesung Methoden zur Erzeugung tefer Temperaturen: - umgekehrt laufende WKM (Wärmepumpe) - Joule-Thomson Effekt bs 4 K - Verdampfen von flüssgem
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen 6. Vorlesung
Algorthmen und Datenstrukturen 6. Vorlesung Karl-Henz Nggl. Ma 006 Sorteralgorthmen Bsher behandelte Sorteralgorhtmen: nserton-sort(a[..n]) mt worst-case und average-case Laufzet O(n ) merge-sort(a,p,r)
MehrLineare Regression (1) - Einführung I -
Lneare Regresson (1) - Enführung I - Mttels Regressonsanalysen und kompleeren, auf Regressonsanalysen aserenden Verfahren können schenar verschedene, jedoch nenander üerführare Fragen untersucht werden:
MehrStatistik und Wahrscheinlichkeit
Regeln der Wahrschenlchketsrechnung tatstk und Wahrschenlchket Regeln der Wahrschenlchketsrechnung Relatve Häufgket n nt := Eregnsalgebra Eregnsraum oder scheres Eregns und n := 00 Wahrschenlchket Eregnsse
Mehr1 Definition und Grundbegriffe
1 Defnton und Grundbegrffe Defnton: Ene Glechung n der ene unbekannte Funkton y y und deren Abletungen bs zur n-ten Ordnung auftreten heßt gewöhnlche Dfferentalglechung n-ter Ordnung Möglche Formen snd:
Mehr12) Generische Datenstrukturen
12) Genersche Datenstrukturen Prof. Dr. Uwe Aßmann Lehrstuhl Softwaretechnologe Fakultät für Inmatk TU Dresden Verson 11-0.1, 07.05.11 Softwaretechnologe, Prof. Uwe Aßmann Technsche Unverstät Dresden,
MehrIT- und Fachwissen: Was zusammengehört, muss wieder zusammenwachsen.
IT- und achwssen: Was zusammengehört, muss weder zusammenwachsen. Dr. Günther Menhold, regercht 2011 Inhalt 1. Manuelle Informatonsverarbetung en ntegraler Bestandtel der fachlchen Arbet 2. Abspaltung
MehrKreditpunkte-Klausur zur Lehrveranstaltung Projektmanagement (inkl. Netzplantechnik)
Kredtpunkte-Klausur zur Lehrveranstaltung Projektmanagement (nkl. Netzplantechnk) Themensteller: Unv.-Prof. Dr. St. Zelewsk m Haupttermn des Wntersemesters 010/11 Btte kreuzen Se das gewählte Thema an:
MehrIch habe ein Beispiel ähnlich dem der Ansys-Issue [ansys_advantage_vol2_issue3.pdf] durchgeführt. Es stammt aus dem Dokument Rfatigue.pdf.
Ich habe en Bespel ähnlch dem der Ansys-Issue [ansys_advantage_vol_ssue3.pdf durchgeführt. Es stammt aus dem Dokument Rfatgue.pdf. Abbldung 1: Bespel aus Rfatgue.pdf 1. ch habe es manuell durchgerechnet
MehrNetzsicherheit I, WS 2008/2009 Übung 3. Prof. Dr. Jörg Schwenk 27.10.2008
Netzscherhet I, WS 2008/2009 Übung Prof. Dr. Jörg Schwenk 27.10.2008 1 Das GSM Protokoll ufgabe 1 In der Vorlesung haben Se gelernt, we sch de Moble Staton (MS) gegenüber dem Home Envroment (HE) mt Hlfe
MehrDie Ausgangssituation... 14 Das Beispiel-Szenario... 14
E/A Cockpt Für Se als Executve Starten Se E/A Cockpt........................................................... 2 Ihre E/A Cockpt Statusüberscht................................................... 2 Ändern
Mehrnonparametrische Tests werden auch verteilungsfreie Tests genannt, da sie keine spezielle Verteilung der Daten in der Population voraussetzen
arametrsche vs. nonparametrsche Testverfahren Verfahren zur Analyse nomnalskalerten Daten Thomas Schäfer SS 009 1 arametrsche vs. nonparametrsche Testverfahren nonparametrsche Tests werden auch vertelungsfree
Mehr1 - Prüfungsvorbereitungsseminar
1 - Prüfungsvorberetungssemnar Kaptel 1 Grundlagen der Buchführung Inventur Inventar Blanz Inventur st de Tätgket des mengenmäßgen Erfassens und Bewertens aller Vermögenstele und Schulden zu enem bestmmten
MehrWie eröffne ich als Bestandskunde ein Festgeld-Konto bei NIBC Direct?
We eröffne ch als Bestandskunde en Festgeld-Konto be NIBC Drect? Informatonen zum Festgeld-Konto: Be enem Festgeld-Konto handelt es sch um en Termnenlagenkonto, be dem de Bank enen festen Znssatz für de
MehrWie eröffne ich als Bestandskunde ein Festgeld-Konto bei NIBC Direct?
We eröffne ch als Bestandskunde en Festgeld-Konto be NIBC Drect? Informatonen zum Festgeld-Konto: Be enem Festgeld-Konto handelt es sch um en Termnenlagenkonto, be dem de Bank enen festen Znssatz für de
MehrAlgorithmen und ihre Programmierung -Teil 3-
Veranstaltung Pr.-Nr.: Algorthmen und hre Programmerung -Tel - Veronka Waue WS / Veronka Waue: Grundstudum Wrtschaftsnformatk WS/ Übung Ersetzen Se n folgendem Bespel de For schlefe durch ene WhleWend-Schlefe
MehrGesetzlicher Unfallversicherungsschutz für Schülerinnen und Schüler
Gesetzlcher Unfallverscherungsschutz für Schülernnen und Schüler Wer st verschert? Lebe Eltern! Ihr Knd st während des Besuches von allgemen bldenden und berufsbldenden Schulen gesetzlch unfallverschert.
MehrDer Satz von COOK (1971)
Der Satz von COOK (1971) Voraussetzung: Das Konzept der -Band-Turng-Maschne (TM) 1.) Notatonen: Ene momentane Beschrebung (mb) ener Konfguraton ener TM st en -Tupel ( α1, α2,..., α ) mt α = xqy, falls
Mehr1.1 Das Prinzip von No Arbitrage
Fnanzmärkte H 2006 Tr V Dang Unverstät Mannhem. Das Prnzp von No Arbtrage..A..B..C..D..E..F..G..H Das Framework Bespele Das Fundamental Theorem of Fnance Interpretaton des Theorems und Zustandsprese No
Mehrphil omondo phil omondo Skalierung von Organisationen und Innovationen gestalten Sie möchten mehr Preise und Leistungen Workshops und Seminare
Skalerung von Organsatonen und Innovatonen gestalten phl omondo Se stehen vor dem nächsten Wachstumsschrtt hrer Organsaton oder haben berets begonnen desen aktv zu gestalten? In desem Workshop-Semnar erarbeten
Mehrd da B A Die gesamte Erscheinung der magnetischen Feldlinien bezeichnet man als magnetischen Fluss. = 1 V s = 1 Wb
S N De amte Erschenng der magnetschen Feldlnen bezechnet man als magnetschen Flss. = V s = Wb Kraftflssdchte oder magnetsche ndkton B. B d da B = Wb/m = T Für homogene Magnetfelder, we se m nneren von
MehrEinbau-/Betriebsanleitung Stahl-PE-Übergang Typ PESS / Typ PESVS Originalbetriebsanleitung Für künftige Verwendung aufbewahren!
Franz Schuck GmbH Enbau-/Betrebsanletung Stahl-PE-Übergang Typ PESS / Typ PESVS Orgnalbetrebsanletung Für künftge Verwendung aufbewahren! Enletung Dese Anletung st für das Beden-, Instandhaltungs- und
MehrIhr geschützter Bereich Organisation Einfachheit Leistung
Rev. 07/2012 Ihr geschützter Berech Organsaton Enfachhet Lestung www.vstos.t Ihr La geschützter tua area rservata Berech 1 MyVstos MyVstos st ene nformatsche Plattform für den Vstos Händler. Se ermöglcht
MehrUniversität Karlsruhe (TH)
Unverstät Karlsruhe (TH) Forschungsunverstät gegründet 825 Parallele Algorthmen I Augaben und Lösungen Pro. Dr. Walter F. Tchy Dr. Vctor Pankratus Davd Meder Augabe () Gegeben se en N-elementger Zahlenvektor
MehrNernstscher Verteilungssatz
Insttut für Physkalsche Cheme Grundpraktkum 7. NERNSTSCHER VERTEILUNGSSATZ Stand 03/11/2006 Nernstscher Vertelungssatz 1. Versuchsplatz Komponenten: - Schedetrchter - Büretten - Rührer - Bechergläser 2.
Mehr6. Modelle mit binären abhängigen Variablen
6. Modelle mt bnären abhänggen Varablen 6.1 Lneare Wahrschenlchketsmodelle Qualtatve Varablen: Bnäre Varablen: Dese Varablen haben genau zwe möglche Kategoren und nehmen deshalb genau zwe Werte an, nämlch
MehrFür wen ist dieses Buch? Was ist dieses Buch? Besonderheiten. Neu in dieser Auflage
Für wen st deses Bch? Das Taschenbch der Elektrotechnk rchtet sch an Stdentnnen nd Stdenten an nverstäten nd Fachhochschlen n den Berechen Elektrotechnk Nachrchtentechnk Technsche Informatk allgemene Ingenerwssenschaften
MehrW i r m a c h e n d a s F e n s t e r
Komfort W r m a c h e n d a s F e n s t e r vertrauen vertrauen Set der Gründung von ROLF Fensterbau m Jahr 1980 snd de Ansprüche an moderne Kunststofffenster deutlch gestegen. Heute stehen neben Scherhet
Mehr4. Ratenmonotones Scheduling Rate-Monotonic Scheduling (LIU/LAYLAND 1973)
4. Raenmonoones Schedulng Rae-Monoonc Schedulng (LIU/LAYLAND 973) 4.. Tasbeschrebung Tas Planungsenhe. Perodsche Folge von Jobs. T = {,..., n } Tasparameer Anforderungsze, Bereze (release me) Bearbeungs-,
MehrLeistungsmessung im Drehstromnetz
Labovesuch Lestungsmessung Mess- und Sensotechnk HTA Bel Lestungsmessung m Dehstomnetz Nomalewese st es ken allzu gosses Poblem, de Lestung m Glechstomkes zu messen. Im Wechselstomkes und nsbesondee n
MehrLeitliniengerechte psychosoziale Versorgung aus der Sicht des Krankenhausmanagements
Unser Auftrag st de aktve Umsetzung der frohen Botschaft Jesu m Denst am Menschen. Ene Herausforderung, der wr täglch neu begegnen. Mt modernster Technk und Kompetenz. Und vor allem mt Menschlchket. Letlnengerechte
MehrFlußnetzwerke - Strukturbildung in der natürlichen Umwelt -
Flußnetzwerke - Strukturbldung n der natürlchen Umwelt - Volkhard Nordmeer, Claus Zeger und Hans Joachm Schlchtng Unverstät - Gesamthochschule Essen Das wohl bekannteste und größte exsterende natürlche
MehrResultate / "states of nature" / mögliche Zustände / möglicheentwicklungen
Pay-off-Matrzen und Entschedung unter Rsko Es stehen verschedene Alternatven (Strategen) zur Wahl. Jede Stratege führt zu bestmmten Resultaten (outcomes). Man schätzt dese Resultate für jede Stratege und
MehrDie Klinikums App. Index
De Klnkums App Index De Indexsete wrd nur nach dem Anklcken des Klnkums- App-Button angezegt. Nur als Übergangsbld, de App wrd geladen. Anschleßend wrd de Startsete angezegt. Farben: Auszechnung Suchfunkton
Mehrmit der Anfangsbedingung y(a) = y0
Numersce Lösung von Dfferentalglecungen De n den naturwssenscaftlc-tecnscen Anwendungen auftretenden Dfferentalglecungen snd n den wengsten Fällen eplzt lösbar. Man st desalb auf Näerungsverfaren angewesen.
MehrDynamisches Programmieren
Marco Thomas - IOI 99 -. Treffen n Bonn - Dynamsches Programmeren - Unverstät Potsdam - 8.02.999 Dynamsches Programmeren 957 R. Bellmann: Dynamc Programmng für math. Optmerungsprobleme Methode für Probleme,.
Mehr"Zukunft der Arbeit" Arbeiten bis 70 - Utopie - oder bald Realität? Die Arbeitnehmer der Zukunft
"Zukunft der Arbet" Arbeten bs 70 - Utope - oder bald Realtät? De Arbetnehmer der Zukunft Saldo - das Wrtschaftsmagazn Gestaltung: Astrd Petermann Moderaton: Volker Obermayr Sendedatum: 7. Dezember 2012
MehrPraktikum Physikalische Chemie I (C-2) Versuch Nr. 6
Praktkum Physkalsche Cheme I (C-2) Versuch Nr. 6 Konduktometrsche Ttratonen von Säuren und Basen sowe Fällungsttratonen Praktkumsaufgaben 1. Ttreren Se konduktometrsch Schwefelsäure mt Natronlauge und
MehrGrundlagen der makroökonomischen Analyse kleiner offener Volkswirtschaften
Bassmodul Makroökonomk /W 2010 Grundlagen der makroökonomschen Analyse klener offener Volkswrtschaften Terms of Trade und Wechselkurs Es se en sogenannter Fall des klenen Landes zu betrachten; d.h., de
Mehrtutorial N o 1a InDesign CS4 Layoutgestaltung Erste Schritte - Anlegen eines Dokumentes I a (Einfache Nutzung) Kompetenzstufe keine Voraussetzung
Software Oberkategore Unterkategore Kompetenzstufe Voraussetzung Kompetenzerwerb / Zele: InDesgn CS4 Layoutgestaltung Erste Schrtte - Anlegen enes Dokumentes I a (Enfache Nutzung) kene N o 1a Umgang mt
MehrFree Riding in Joint Audits A Game-Theoretic Analysis
. wp Wssenschatsorum, Wen,8. Aprl 04 Free Rdng n Jont Audts A Game-Theoretc Analyss Erch Pummerer (erch.pummerer@ubk.ac.at) Marcel Steller (marcel.steller@ubk.ac.at) Insttut ür Rechnungswesen, Steuerlehre
MehrUnter der Drehgruppe verstehen wir diegruppe der homogenen linearen Transformationen
Darstellunstheore der SO() und SU() Powtschnk Alexander. Defnton Darstellun Ene Darstellun ener Gruppe G st homomorphe Abbldun von deser Gruppe auf ene Gruppe nchtsnulärer lnearer Operatoren auf enem Vektorraum
MehrEnergiesäule mit drei Leereinheiten, Höhe 491 mm Energiesäule mit Lichtelement und drei Leereinheiten, Höhe 769 mm
Montageanletung Energesäule mt dre Leerenheten, Höhe 491 mm 1345 26/27/28 Energesäule mt Lchtelement und dre Leerenheten, Höhe 769 mm 1349 26/27/28 Energesäule mt sechs Leerenheten, Höhe 769 mm, 1351 26/27/28
MehrSeminar Analysis und Geometrie Professor Dr. Martin Schmidt - Markus Knopf - Jörg Zentgraf. - Fixpunktsatz von Schauder -
Unverstät Mannhem Fakultät für Mathematk und Informatk Lehrstuhl für Mathematk III Semnar Analyss und Geometre Professor Dr. Martn Schmdt - Markus Knopf - Jörg Zentgraf - Fxpunktsatz von Schauder - Ncole
MehrDie Annäherung der Binomialverteilung durch die Normalverteilung am Beispiel eines Modells der Schadenversicherung
am Bespel enes Modells der chadenverscherung Für das Modell ener chadenverscherung se gegeben: s w s. n 4 chaden enes Verscherungsnehmers, wenn der chadenfall entrtt Wahrschenlchket dafür, dass der chadenfall
MehrEntgelte für die Netznutzung, Messung und Abrechnung im Gasverteilnetz
Entgelte für de Netznutzung, Messung und Abrechnung m Gasvertelnetz Gültg vom 22.12.2006 bs 30.09.2007 reslste (netto) 1. Netzentgelt (netto) De Netzentgelte der Kunden der Stadtwerke Osnabrück AG werden
MehrIonenselektive Elektroden (Potentiometrie)
III.4.1 Ionenselektve Elektroden (otentometre) Zelstellung des Versuches Ionenselektve Elektroden gestatten ene verhältnsmäßg enfache und schnelle Bestmmung von Ionenkonzentratonen n verschedenen Meden,
Mehr1.6 Energie 1.6.1 Arbeit und Leistung Wird ein Körper unter Wirkung der Kraft F längs eines Weges s verschoben, so wird dabei die Arbeit
3.6 Energe.6. Arbe und Lesung Wrd en Körper uner Wrkung der Kraf F längs enes Weges s verschoben, so wrd dabe de Arbe W = F s Arbe = Kraf Weg verrche. In deser enfachen Form gülg, wenn folgende Voraussezungen
MehrKennlinienaufnahme des Transistors BC170
Kennlnenufnhme des Trnsstors 170 Enletung polre Trnsstoren werden us zwe eng benchbrten pn-übergängen gebldet. Vorrusetzung für ds Funktonsprnzp st de gegensetge eenflussung beder pn-übergänge, de nur
MehrFacility Location Games
Faclty Locaton Games Semnar über Algorthmen SS 2006 Klaas Joeppen 1 Abstract Wr haben berets sehr häufg von Nash-Glechgewchten und vor allem von deren Exstenz gesprochen. Das Faclty Locaton Game betet
MehrSteigLeitern Systemteile
140 unten 420 2 0 9 12 1540 1820 Länge 140 StegLetern Leterntele/Leterverbnder Materal Alumnum Stahl verznkt Sprossenabstand 2 mm Leternholme 64 mm x 25 mm 50 x 25 mm Leternbrete außen 500 mm Sprossen
MehrBildverarbeitung Herbstsemester 2012. Bildspeicherung
Bldverarbetung Herbstsemester 2012 Bldspecherung 1 Inhalt Bldformate n der Überscht Coderung m Überblck Huffman-Coderung Datenredukton m Überblck Unterabtastung Skalare Quantserung 2 Lernzele De wchtgsten
Mehr3.2 Die Kennzeichnung von Partikeln 3.2.1 Partikelmerkmale
3. De Kennzechnung von Patkeln 3..1 Patkelmekmale De Kennzechnung von Patkeln efolgt duch bestmmte, an dem Patkel mess bae und deses endeutg beschebende physka lsche Gößen (z.b. Masse, Volumen, chaaktestsche
MehrDatenträger löschen und einrichten
Datenträger löschen und enrchten De Zentrale zum Enrchten, Löschen und Parttoneren von Festplatten st das Festplatten-Denstprogramm. Es beherrscht nun auch das Verklenern von Parttonen, ohne dass dabe
MehrStandortplanung. Positionierung von einem Notfallhubschrauber in Südtirol. Feuerwehrhaus Zentrallagerpositionierung
Standortplanung Postonerung von enem Notfallhubschrauber n Südtrol Postonerung von enem Feuerwehrhaus Zentrallagerpostonerung 1 2 Postonerung von enem Notfallhubschrauber n Südtrol Zu bekannten Ensatzorten
MehrBedingte Entropie. Bedingte Entropie. Bedingte Entropie. Kapitel 4: Bedingte Entropie I(X;Y) H(X Y) H(Y) H(X) H(XY)
Bedngte Entrope Kaptel : Bedngte Entrope Das vorherge Theorem kann durch mehrfache Anwendung drekt verallgemenert werden H (... H ( = Ebenso kann de bedngt Entrope defnert werden Defnton: De bedngte Entrope
MehrEinführungsaufwand von Filesystemen für virtualisierte parallele Datenbanken
Enführungsaufwand von Flesystemen für vrtualserte parallele Datenbanken best Systeme GmbH, Unterföhrng Wolfgang Stef stef@best.de Dpl.-Ing. (FH) Systemngeneur Unx 2004-07-08 GIMS Zugsptze 1/17 P Agenda
Mehr9 Komplexe Zahlen ( ) ( ) 9.1 Ziele. 9.2 Warum braucht man komplexe Zahlen? 9.3 Darstellung von komplexen Zahlen. r 2. j 2. j 1.
Mathematk I / Komplexe Zahlen 9 Komplexe Zahlen 9. Zele Am Ende deses Kaptels hast Du ene Grundvorstellung was komplexe Zahlen snd. Du kannst se grafsch darstellen und enfache Berechnungen durchführen.
MehrDas Typsystem von Scala. L. Piepmeyer: Funktionale Programmierung - Das Typsystem von Scala
Das Typsystem von Scala 1 Eigenschaften Das Typsystem von Scala ist statisch, implizit und sicher 2 Nichts Primitives Alles ist ein Objekt, es gibt keine primitiven Datentypen scala> 42.hashCode() res0:
MehrProjektmanagement / Netzplantechnik Sommersemester 2005 Seite 1
Projektmanagement / Netzplantechnk Sommersemester 005 Sete 1 Prüfungs- oder Matrkel-Nr.: Themenstellung für de Kredtpunkte-Klausur m Haupttermn des Sommersemesters 005 zur SBWL-Lehrveranstaltung Projektmanagement
MehrMULTIVAC Kundenportal Ihr Zugang zur MULTIVAC Welt
MULTIVAC Kundenportal Ihr Zugang zur MULTIVAC Welt Inhalt MULTIVAC Kundenportal Enletung Errechbarket rund um de Uhr Ihre ndvduellen Informatonen Enfach und ntutv Hlfrech und aktuell Ihre Vortele m Überblck
Mehr1.1 Grundbegriffe und Grundgesetze 29
1.1 Grundbegrffe und Grundgesetze 9 mt dem udrtschen Temperturkoeffzenten 0 (Enhet: K - ) T 1 d 0. (1.60) 0 dt T 93 K Betrchtet mn nun den elektrschen Wderstnd enes von enem homogenen elektrschen Feld
MehrAufgabenteil. - wird nicht mit abgegeben - 21.03.2011, 18.00-20.00 Uhr. Fakultät für Wirtschaftswissenschaft
Fakultät für Wrtschaftswssenschaft Lehrstuhl für Volkswrtschaftslehre, nsb. Makroökonomk Unv.-Prof. Dr. Helmut Wagner Klausur: Termn: Prüfer: Makroökonome 2.03.20, 8.00-20.00 Uhr Unv.-Prof. Dr. Helmut
MehrRte de Tavel 10 - Case postale / Postfach Fribourg - Tél. 026 / Fax 026 /
2011.03.30 Benutzeranletung Onlne Termnreservaton Zu unseren Interndenstlestungen gelangen Se unter www.ocn.ch 1. ASS ONLINE NLINE anklcken 2. Termne Technsche Kontrollen anklcken a Rte de Tavel 10 - Case
MehrFunds Transfer Pricing. Daniel Schlotmann
Danel Schlotmann Fankfut, 8. Apl 2013 Defnton Lqudtät / Lqudtätssko Lqudtät Pesonen ode Untenehmen: snd lqude, wenn se he laufenden Zahlungsvepflchtungen jedezet efüllen können. Vemögensgegenstände: snd
MehrEntscheidungsprobleme der Marktforschung (1)
Prof. Dr. Danel Baer. Enführung 2. Informatonsbedarf 3. Datengewnnung 2. Informatonsbedarf Entschedungsprobleme der () Informatonsbedarf Art Qualtät Menge Informatonsbeschaffung Methodk Umfang Häufgket
Mehr13.Selbstinduktion; Induktivität
13Sebstndukton; Induktvtät 131 Sebstndukton be En- und Ausschatvorgängen Versuch 1: Be geschossenem Schater S wrd der Wderstand R 1 so groß gewäht, dass de Gühämpchen G 1 und G 2 gech he euchten Somt snd
Mehrwissenschaftliche Einrichtung elektronik
wssenscaftlce Enrctung elektronk Oberscwngungen, Begrffe und Defntonen Prof.. Burgolte Labor Elektromagnetsce Verträglcket Facberec ngeneurwssenscaften Begrff Störgröße (dsturbance) Störfestgket (mmunty)
MehrHochschule Darmstadt Fachbereich Informatik
Hochschule Darmstadt Fachbereich Informatik Entwicklung webbasierter Anwendungen 1 Hochschule Darmstadt Fachbereich Informatik PHP 7 2 Releasekalender http://php.net/supported-versions.php 3 Historie Urpsrünglicher
MehrKapitel 15: Geldpolitische Instrumente
Kaptel 15: Geldpoltsche Instrumente Schaubld 15.1: De Instrumente müssen be der Aufgabenerfüllung des Eurosystems zweckdenlch sen Aspekte be der Durchführung der Geldpoltk Instrumente Offenmarktpoltk Fazltäten
MehrJava: Vererbung. Teil 3: super() www.informatikzentrale.de
Java: Vererbung Teil 3: super() Konstruktor und Vererbung Kindklasse ruft SELBSTSTÄNDIG und IMMER zuerst den Konstruktor der Elternklasse auf! Konstruktor und Vererbung Kindklasse ruft SELBSTSTÄNDIG und
MehrÜbung zur Vorlesung - Theorien Psychometrischer Tests II
Übung zur Vorlesung - Theoren Psychometrscher Tests II N. Rose 9. Übung (15.01.2009) Agenda Agenda 3-parametrsches logstsches Modell nach Brnbaum Lnkfunktonen 3PL-Modell nach Brnbaum Modellglechung ( =
MehrCKE Trainingsbausteine. Portfoliomanagement und Risikomanagement Strom und Erdgas Fünf kreative Tage, die Sie weiterbringen werden
CKE Tranngsbaustene Portfolomanagement und Rskomanagement Strom und Erdgas Fünf kreatve Tage, de Se weterbrngen werden Ihr Zel Se nteresseren sch für den Energemarkt n all senen Facetten, möchten Produkte
MehrBeim Wiegen von 50 Reispaketen ergaben sich folgende Gewichte X(in Gramm):
Aufgabe 1 (4 + 2 + 3 Punkte) Bem Wegen von 0 Respaketen ergaben sch folgende Gewchte X(n Gramm): 1 2 3 4 K = (x u, x o ] (98,99] (99, 1000] (1000,100] (100,1020] n 1 20 10 a) Erstellen Se das Hstogramm.
MehrObjektorientierte Programmierung
Objektorientierte Programmierung 1 Geschichte Dahl, Nygaard: Simula 67 (Algol 60 + Objektorientierung) Kay et al.: Smalltalk (erste rein-objektorientierte Sprache) Object Pascal, Objective C, C++ (wiederum
MehrAbbildung 3.1: Besetzungszahlen eines Fermigases im Grundzustand (a)) und für eine angeregte Konfiguration (b)).
44 n n F F a) b) Abbldung 3.: Besetzungszahlen enes Fermgases m Grundzustand (a)) und für ene angeregte Konfguraton (b)). 3.3 Ferm Drac Statstk In desem Abschntt wollen wr de thermodynamschen Egenschaften
Mehri itel itel p i p a a K K Inhalt Inhalt i itel itel p i p a a K K Inhalt Inhalt
Kaptel Sete II Kaptel Vorwort....................................... X Vorwort von Jon Pars........................ XIV Kaptel 1 Wllkommen be WDSC....................... 1 1.1 Was st WDSC?.........................
Mehr9 Komplexe Zahlen ( ) ( ) 9.1 Ziele. 9.2 Warum braucht man komplexe Zahlen? 9.3 Darstellung von komplexen Zahlen. r 2. j 2. j 1.
Mathematk I / Komplexe Zahlen 9 Komplexe Zahlen 9. Zele Am Ende deses Kaptels hast Du ene Grundvorstellung was komplexe Zahlen snd. Du kannst se grafsch darstellen und enfache Berechnungen durchführen.
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen SS09. Foliensatz 13. Michael Brinkmeier. Technische Universität Ilmenau Institut für Theoretische Informatik
Folensatz Mchael Brnkmeer Technsche Unverstät Ilmenau Insttut für Theoretsche Informatk Sommersemester 009 TU Ilmenau Sete / Sorteren TU Ilmenau Sete / Das Sorterproblem Das Sorterproblem Daten: ene total
MehrDaten sind in Tabellenform gegeben durch die Eingabe von FORMELN können mit diesen Daten automatisierte Berechnungen durchgeführt werden.
Ene kurze Enführung n EXCEL Daten snd n Tabellenform gegeben durch de Engabe von FORMELN können mt desen Daten automatserte Berechnungen durchgeführt werden. Menüleste Symbolleste Bearbetungszele aktve
Mehr