Klausur zur Veranstaltung Programmierung (fortgeschrittene Konzepte)
|
|
- Roland Fürst
- vor 7 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Klausur zur Veranstaltung Programmierung (fortgeschrittene Konzepte) Bearbeitungszeit: 100 Minuten (14:15-15:55) Gesamtpunktzahl: 80 Punkte + 30 Zusatzpunkte Die Punktzahlen sind in etwa so bemessen, dass es pro Minute Bearbeitungszeit einen Punkt gibt. Zwar sind die Zusatzaufgaben die schwersten, aber wenn Sie Ihnen leichter erscheinen als reguläre Aufgaben, dann bearbeiten Sie lieber diese. Zum Bestehen sind 40 Punkte notwendig. Sollte der Platz auf dem Aufgabenblatt nicht ausreichen, dann verwenden Sie zusätzlich die Rückseite(n). Name, Vorname: Matrikelnummer: Veröffentlichung meines Ergebnisses: Veröffentlichung auf der Webseite der Veranstaltung unter den letzten beiden Ziffern meiner Matrikelnummer. Veröffentlichung auf der Webseite der Veranstaltung unter dem folgenden vierziffrigen Zahlencode: Keine Veröffentlichung meines Ergebnisses auf der Webseite der Veranstaltung.
2 Aufgabe 1 (15 Punkte) Das folgende Codesegment speichert geometrische Objekte unter einem Schlüssel vom Typ String in einer Hashtable. Anschließend werden einige geometrische Objekte mittels ihres Schlüssels aus der Hashtable ausgelesen und ihr Flächeninhalt ausgegeben. Hashtable mytable= new Hashtable(); mytable.put("rechteck1",new Rechteck(2.0,3.5)); mytable.put("kreis1",new Kreis(2.5)); mytable.put("kreis2",new Kreis(4.0)); GeomObjekt g1 = (GeomObjekt)myTable.get("Rechteck1"); System.out.println(g1.flaecheninhalt()); GeomObjekt g2 = (GeomObjekt)myTable.get("Kreis2"); System.out.println(g2.flaecheninhalt()); Wie Sie leicht erkennen können, stammt dieser Code aus einer Zeit, in der es noch keine Generics gab. Sie wollen allerdings auf die Vorteile von Generics nicht verzichten. Schreiben Sie deshalb den Code so um, dass er Generics verwendet. Eplizite Typecasts und instanceof-abfragen sollen in der Lösung nicht vorkommen. Hashtable<String,GeomObjekt> mytable= new Hashtable<String,GeomObjekt>(); mytable.put("rechteck1",new Rechteck(2.0,3.5)); mytable.put("kreis1",new Kreis(2.5)); mytable.put("kreis2",new Kreis(4.0)); GeomObjekt g1 = mytable.get("rechteck1"); System.out.println(g1.flaecheninhalt()); GeomObjekt g2 = mytable.get("kreis2"); System.out.println(g2.flaecheninhalt());
3 Aufgabe 2 (18 Punkte) Anton(A), Berta(B) und Charly(C) sind in einem Chatroom miteinander verbunden, in dem jeder alle Nachrichten von jedem lesen kann. Anton schreibt die Nachricht Wie gehts Euch?. Etwa zur gleichen Zeit, schreibt Charly, bevor er die Nachricht von Anton empfangen hat, die Nachricht Hallo allerseits!. Berta hat bereits die Nachricht von Anton gelesen, hat aber noch nicht die von Charly gelesen und schreibt Mir gehts gut!. Kurz darauf, ebenfalls noch, bevor sie die Nachricht von Charly empfangen hat, schreibt sie hinterher Richtig gut sogar!. Im folgenden sind für obenstehendes Szenario mehrere Beispiele angegeben, wie Anton, Berta und Charly ihre Nachrichten in ihrem Chatfenster sehen. Geben Sie jeweils an, ob die Reihenfolge dabei - eine totale Ordnung darstellt (total) - keine totale Ordnung darstellt, aber mit der Kausalordnung verträglich ist (kausal) - keine totale Ordnung darstellt, nicht mit der Kausalordnung verträglich ist, aber die FIFO- Reihenfolge einhält (FIFO) - weder eine totale Ordnung darstellt, noch mit der Kausalordnung verträglich ist, noch die FIFO-Reihenfolge einhält (ungeordnet) Beispiel 1 Beispiel 2 Beispiel 3 Beispiel 4 Beispiel 5 Beispiel 6 Chatfenster von A Chatfenster von B Chatfenster von C Jede richtige Antwort gibt 3 Punkte. Für falsche Antworten gibt es keinen Punktabzug. Wenn Sie die Antwort nicht wissen, dann raten Sie! Kreuzen Sie jedoch nur ein Feld pro Zeile an. Beispiel 1 Beispiel 2 Beispiel 3 Beispiel 4 Beispiel 5 Beispiel 6 total kausal FIFO ungeordnet
4 Aufgabe 3 (insgesamt 15 Zusatzpunkte) Aus der Vorlesung ist die Klasse ArrayQueue bekannt. Bei untenstehender Implementierung ist es problematisch, wenn zwei Threads gleichzeitig die Methode enqueue() ausführen. Wir nehmen dabei aus Gründen der Einfachheit an, dass jede Zeile Java-Code unteilbar ist. public class ArrayQueue<E> implements Queue<E> { E[] values; int front = 0; int rear = 0;... public void enqueue(e elem) throws QueueOverflow {... public boolean isempty() { return (rear==front); front rear a) (7 Zusatzpunkte) Angenommen, zwei Threads, Thread1 und Thread2 erhalten ihre Zeitfenster so zugeteilt, dass sich die untenstehende Ausführungsreihenfolge ergibt. Was für eine Folge hat dies für die Datenstruktur, wenn die Queue noch mindestens zwei freie Plätze enthält? Formulieren Sie Ihre Antwort allgemein und nicht anhand des obigen Beispiels. Thread 1 Thread 2 Nur der Wert aus Thread 2 ist eingefügt, statt des Wertes aus Thread 1 ist ein undefinierter Wert eingefügt.
5 3b) (8 Zusatzpunkte) Im Fall, dass es vor den Aufrufen nur noch einen freien Platz in der Queue gab, können zwei gleichzeitige Aufrufe von enqueue() aus zwei Threads dazu führen, dass anschließend die Schlange leer ist. Füllen Sie die untenstehende Tabelle mit einer Ausführungsreihenfolge aus, die dazu führt, dass anschließend die Schlange leer ist, also der Aufruf von isempty() true zurückgeben würde, sich aber beide einzufügenden Werte im Feld values befinden. Thread 1 Thread 2
6 Aufgabe 4 (10 Punkte) Schreiben Sie in Prolog eine Regel mehralseinelement(l) die wahr ist, genau dann, wenn L eine Liste mit mehr als einem Element ist. Dabei soll nicht die Länge des Liste ermittelt und mit 1 verglichen werden, so dass die Auswertung auch bei sehr langen Listen noch effizient ist. mehralseinelement([_,_ _]). Aufgabe 5 (15 Punkte) Schreiben Sie in Haskell eine Funktion inorder :: (Ord a) => BinSearchTree a -> [a] die eine Liste zurückgibt, die alle Elemente eines binären Suchbaums in Inorder-Reihenfolge enthält. Zur Erinnerung: data (Ord a) => BinSearchTree a = Empty Node (BinSearchTree a) a (BinSearchTree a) inorder Empty = [] inorder (Node l r) = inorder l ++ [] ++ inorder r
7 Aufgabe 6 (10 Punkte) Betrachten Sie den untenstehenden binären Suchbaum. Um eine effizientere Implementierung des Iterators in Java zu ermöglichen, soll er in einen gefädelten Baum umgewandelt werden. Zeichnen Sie die benötigten Fäden in diesen Baum ein. Zur Erinnerung: Fäden führen von Knoten, die kein rechtes Kind haben, zum Nachfolger in der Inorder-Reihenfolge
8 Aufgabe 7 (insgesamt 12 Punkte) Aufgabe 7.1 (6 Punkte) Fügen Sie in den untenstehenden binären Suchbaum den Wert 15 ein. Zeichnen Sie den dadurch entstandenen Baum! Fügen Sie anschließend den Wert 26 ein. Zeichen Sie erneut den dadurch entstandenen Baum. Aufgabe 7.2 (6 Punkte) Geben Sie für den Ursprungsbaum sowie für den Baum, der nach dem Einfügen der 15 entstanden ist, und für den Baum, der nach Einfügen der 15 und der 26 entstanden ist, an, ob er die AVL- Eigenschaft erfüllt oder nicht. Jede richtige Antwort gibt dabei 2 Punkte. Für falsche Antworten gibt es keinen Punktabzug. Wenn Sie die Antwort nicht wissen, dann raten Sie! 24 Erfüllt AVL- Eigenschaft JA NEIN Ursprungsbaum Nach Einfügen der Nach Einfügen der 15 und der 26 Binärer Suchbaum nach Einfügen der 15: Binärer Suchbaum nach Einfügen der 15 und der 26:
9 Aufgabe 8 (15 Zusatzpunkte) In der Vorlesung wurden Deques (Double-Ended-QUEues) kurz vorgestellt, das sind Schlangen, bei denen man an beiden Enden Elemente anstellen und entfernen kann. Schreiben Sie für die Klasse LinkedDeque, die Deques als doppelt verkettete Liste implementiert, die Methode appendfront(). Alle Methoden stellen sicher dass, wenn der Deque leer ist sowohl front als auch rear auf null zeigen und dass, wenn der Deque nicht leer ist, weder front noch rear auf null zeigen. public class LinkedDeque<E> implements Deque<E> { Cell<E> front = null; Cell<E> rear = null;... public interface Deque<E> { void appendfront(e elem) throws DequeOverflow; void appendrear(e elem) throws DequeOverflow; E removefront() throws DequeUnderflow; E removerear() throws DequeUnderflow; E getfront() throws DequeUnderflow; E getrear() throws DequeUnderflow; boolean isempty(); public class Cell<E> { E value; Cell<E> net; Cell<E> prev; public Cell(E value, Cell<E> net, Cell<E> prev) {... front rear public void appendfront(e elem) { if (front==null) { front = rear = new Cell<E> (elem, null, null); else { front = new Cell<E> (elem, front, null); front.net.prev=front;
Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme
Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Programmieren II Dr. Werner Struckmann 16. August 2013 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr
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
MehrUniversität Augsburg, Institut für Informatik Sommersemester 2001 Prof. Dr. Martin Ester 16. Juli Klausur
Universität Augsburg, Institut für Informatik Sommersemester 2001 Prof. Dr. Martin Ester 16. Juli 2001 Stefan Holland Informatik II Hinweise: Klausur Verwenden Sie für Ihre Lösungen ausschließlich den
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
MehrPrüfung Algorithmen und Datenstrukturen I
Hochschule für angewandte Wissenschaften München Fakultät für Informatik und Mathematik Studiengruppe IF 3 B Wintersemester 2016/17 Prüfung Algorithmen und Datenstrukturen I Datum : 23.01.2017, 08:30 Uhr
MehrPunkte. Teil 1. Teil 2. Summe. 1. Zeigen Sie, dass der untenstehende Suchbaum die AVL-Bedingung verletzt und überführen Sie ihn in einen AVL-Baum.
Hochschule der Medien Prof Uwe Schulz 1 Februar 2007 Stuttgart Klausur Informatik 2, EDV-Nr 40303/42022 Seite 1 von 2 Name: Matr Nr: Teil 1: Keine Hilfsmittel Bearbeitungszeit: 20 Minuten Teil 1 Teil 2
MehrAllgemeine Hinweise:
TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Lehrstuhl für Sprachen und Beschreibungsstrukturen WS 11/12 Einführung in die Informatik I Probe-Klausur Prof. Dr. Helmut Seidl, M. Schwarz, A. Herz,
MehrEinführung in die Objektorientierte Programmierung Vorlesung 18: Lineare Datenstrukturen. Sebastian Küpper
Einführung in die Objektorientierte Programmierung Vorlesung 18: Lineare Datenstrukturen Sebastian Küpper Unzulänglichkeit von Feldern Wenn ein Unternehmen alle Rechnungen eines Jahres verwalten möchte,
Mehr16. Dynamische Datenstrukturen
Datenstrukturen 6. Dynamische Datenstrukturen Eine Datenstruktur organisiert Daten so in einem Computer, dass man sie effizient nutzen kann. Verkettete Listen, Abstrakte Datentypen Stapel, Warteschlange
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
MehrVorlesung Datenstrukturen
Vorlesung Datenstrukturen Binärbaum Suchbaum Dr. Frank Seifert Vorlesung Datenstrukturen - Sommersemester 2016 Folie 356 Datenstruktur Binärbaum Strukturrepräsentation des mathematischen Konzepts Binärbaum
MehrAbschlussklausur Lösung. Bitte in Druckschrift leserlich ausfüllen!
Informatik für Informationsmanager II SS 2006 Universität Koblenz-Landau Institut für Informatik Prof. Dr. Steffen Staab Dr. Manfred Jackel Abschlussklausur 04.08.2006 Lösung Bitte in Druckschrift leserlich
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.
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
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
MehrAnwendungsbeispiel MinHeap
Anwendungsbeispiel MinHeap Uns seien n ganze Zahlen gegeben und wir möchten darin die k größten Zahlen bestimmen; zudem gelten, dass n deutlich größer als k ist Wir können das Problem mit Laufzeit in O(n
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
Mehr4.4.1 Implementierung vollständiger Bäume mit Feldern. Reguläre Struktur: Nachfolger des Knoten i sind die Knoten 2*i und 2*i+1.
4.4 Implementierung von Bäumen 4.4.1 Implementierung vollständiger Bäume mit Feldern 1 3 2 7 9 3 4 8 5 17 12 10 6 7 8 13 11 18 9 10 Reguläre Struktur: Nachfolger des Knoten i sind die Knoten 2*i und 2*i+1.
MehrTechnische Universität Braunschweig
Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Programmieren II Dr. Werner Struckmann 28. August 2015 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr
MehrÜbung Algorithmen und Datenstrukturen
Übung Algorithmen und Datenstrukturen Sommersemester 2017 Marc Bux, Humboldt-Universität zu Berlin Agenda 1. (Sortierte) Listen 2. Stacks & Queues 3. Datenstrukturen 4. Rekursion und vollständige Induktion
MehrPhysikalisch Technische Lehranstalt Wedel 31. Januar 2004 Prof. Dr. Uwe Schmidt
Physikalisch Technische Lehranstalt Wedel 31. Januar 2004 Prof. Dr. Uwe Schmidt Aufgaben zur Klausur Objektorientierte Programmierung im WS 2003/04 (IA 252) Zeit: 90 Minuten erlaubte Hilfsmittel: keine
MehrSchnittstellen, Stack und Queue
Schnittstellen, Stack und Queue Schnittstelle Stack Realisierungen des Stacks Anwendungen von Stacks Schnittstelle Queue Realisierungen der Queue Anwendungen von Queues Hinweise zum Üben Anmerkung: In
MehrInstitut für Programmierung und Reaktive Systeme 6. Juli Programmieren II. Übungsklausur
Technische Universität Braunschweig Dr. Werner Struckmann Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 6. Juli 2018 Hinweise: Klausurtermine: Programmieren II Übungsklausur Programmieren I: 27. August
MehrEinführung in die Informatik
Einführung in die Informatik Jochen Hoenicke Software Engineering Albert-Ludwigs-University Freiburg Sommersemester 2014 Jochen Hoenicke (Software Engineering) Einführung in die Informatik Sommersemester
Mehr5.3 Doppelt verkettete Listen
5.3 Doppelt verkettete Listen Einfach verkettete Listen unterstützen das Einfügen und Löschen am Anfang in konstanter Zeit; für das Einfügen und Löschen am Ende benötigen sie jedoch lineare Laufzeit Doppelt
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:
MehrAllgemeine Hinweise:
TECHNISCHE UNIVERSITÄT MÜNCHEN FAKULTÄT FÜR INFORMATIK Lehrstuhl für Sprachen und Beschreibungsstrukturen WS 11/12 Einführung in die Informatik I Probe-Klausur Prof. Dr. Helmut Seidl, M. Schwarz, A. Herz,
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
MehrInstitut für Programmierung und Reaktive Systeme 10. Mai Programmieren II. 11. Übungsblatt
Technische Universität Braunschweig Dr. Werner Struckmann Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 10. Mai 2013 Programmieren II 11. Übungsblatt Hinweis: Dieses Übungsblatt enthält die zweite Pflichtaufgabe.
MehrFachhochschule Wedel 31. Januar 2004 Prof. Dr. Uwe Schmidt
Fachhochschule Wedel 31. Januar 2004 Prof. Dr. Uwe Schmidt Aufgaben zur Klausur C und Objektorientierte Programmierung im WS 2003/04 (WI h103, II h105, MI h353) Zeit: 150 Minuten erlaubte Hilfsmittel:
MehrAlgorithmen und Programmierung III
Musterlösung zum 5. Aufgabenblatt zur Vorlesung WS 2006 Algorithmen und Programmierung III von Christian Grümme Aufgabe 1 Implementieren von ADTs Testlauf der Klasse TestDeque in der z05a1.jar: 10 Punkte
MehrProbeklausur zur Vorlesung
Dr. Jochen Hoenicke Alexander Nutz Probeklausur zur Vorlesung Einführung in die Informatik Sommersemester 2014 Die Klausur besteht aus diesem Deckblatt und elf Blättern mit den Aufgaben, sowie einem Blatt
MehrMengen und Multimengen
Überblick 17. Datenstrukturen 17.1 Einleitung 17.2 Listen 17.3 Assoziative Speicher 17.4 Bäume 17.5 Mengen 17.6 Das Collections-Framework in Java 17.7 Zusammenfassung 17 Datenstrukturen 5 Mengen Informatik
MehrTechnische Universität Braunschweig
Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Programmieren II Dr. Werner Struckmann 19. August 2016 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr
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!
MehrAufgaben NF 11; Seite 1
Aufgabe Ref 1: Gegeben ist die Klasse Schueler public class Schueler { private String name, vorname, kurs; // Konstruktor public Schueler(String n, String vn, String k) { name=n; vorname=vn; kurs=k; public
MehrStädtisches Gymnasium Olpe Java Ht Informatik - Q1 Die Klasse List im Abitur Methoden und Beispielcode Hier alle wichtigen Methoden. Ein Beispielcode
Die Klasse List im Abitur Methoden und Beispielcode Hier alle wichtigen Methoden. Ein Beispielcode folgt im Anschluss. Beispielcode Es gibt eine Klasse Benutzerverwaltung, welche eine Liste mit Benutzern
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
MehrÜbung Datenstrukturen. Bäume
Übung Datenstrukturen Bäume Übung Binärbaum 7 2 10 1 3 5 9 34 8 7 11 13 17 7 25 19 3 Aufgabe 1 Geben Sie die Reihenfolge der besuchten Knoten nach Prä-, In-, Post- und Levelorder an! Übung Binärbaum Aufgabe
MehrB6.1 Introduction. Algorithmen und Datenstrukturen. Algorithmen und Datenstrukturen. B6.1 Introduction. B6.3 Analyse. B6.4 Ordnungsbasierte Methoden
Algorithmen und Datenstrukturen 11. April 2018 B6. Binäre Suchbäume a Algorithmen und Datenstrukturen B6. Binäre Suchbäume 1 Marcel Lüthi and Gabriele Röger Universität Basel 11. April 2018 a Folien basieren
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,
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
MehrDatenstrukturen sind neben Algorithmen weitere wichtige Bausteine in der Informatik
5. Datenstrukturen Motivation Datenstrukturen sind neben Algorithmen weitere wichtige Bausteine in der Informatik Eine Datenstruktur speichert gegebene Daten und stellt auf diesen bestimmte Operationen
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
MehrPrüfung Algorithmen und Datenstrukturen I
Hochschule für angewandte Wissenschaften München Fakultät für Informatik und Mathematik Studiengruppe IF 3 B Wintersemester 2014/15 Prüfung Algorithmen und Datenstrukturen I Datum : 20.01.2015, 10:30 Uhr
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,
Mehrpublic interface Stack<E> { public void push(e e); public E pop();
ADS Zusammenfassung René Bernhardsgrütter 02.04.2012 1 Generics Gewähren Typsicherheit und können für verschiedene Datentypen ohne Casts verwendet werden. Beim Erstellen der Klasse werden Platzhalter für
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,
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)
MehrTechnische Universität Braunschweig
Technische Universität Braunschweig Institut für Programmierung und Reaktive Systeme Programmieren II Dr. Werner Struckmann 18. August 2017 Name: Vorname: Matrikelnummer: Kennnummer: Anrede: Frau Herr
MehrÜbung Algorithmen und Datenstrukturen
Übung Algorithmen und Datenstrukturen Sommersemester 217 Patrick Schäfer, Humboldt-Universität zu Berlin Agenda: Graphen, Suchbäume, AVL Bäume Heute: Graphen und Bäume Binäre Suchbäume AVL-Bäume Nächste
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
Mehr1. Aufgabe (6 Punkte): Java-Programmierung (Arrays)
Der folgende Mitschrieb wurde von Prof. Alexa am 16.07.2008 als Probeklausur in der MPGI2 Vorlesung gezeigt und wurde auf http://www.basicinside.de/2008/node/94 veröffentlicht. Die Abschrift ist unter
MehrGliederung. 5. Compiler. 6. Sortieren und Suchen. 7. Graphen
Gliederung 5. Compiler 1. Struktur eines Compilers 2. Syntaxanalyse durch rekursiven Abstieg 3. Ausnahmebehandlung 4. Arrays und Strings 6. Sortieren und Suchen 1. Grundlegende Datenstrukturen 2. Bäume
MehrProgrammieren in Java
Programmieren in Java Vorlesung 05: Generics Prof. Dr. Peter Thiemann Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Germany SS 2015 Peter Thiemann (Univ. Freiburg) Programmieren in Java JAVA 1 / 19 Inhalt Generics
MehrKlausur Algorithmen und Datenstrukturen SS August Arbeitszeit 90 min
TU Ilmenau, Fakultät für Informatik und Automatisierung FG Komplexitätstheorie und Effiziente Algorithmen Univ.-Prof. Dr. M. Dietzfelbinger, Dipl.-Ing. C. Mattern Klausur Algorithmen und Datenstrukturen
MehrDatenstrukturen Teil 2. Bäume. Definition. Definition. Definition. Bäume sind verallgemeinerte Listen. Sie sind weiter spezielle Graphen
Bäume sind verallgemeinerte Listen Datenstrukturen Teil 2 Bäume Jeder Knoten kann mehrere Nachfolger haben Sie sind weiter spezielle Graphen Graphen bestehen aus Knoten und Kanten Kanten können gerichtet
MehrDatenstrukturen. Mariano Zelke. Sommersemester 2012
Datenstrukturen Mariano Zelke Sommersemester 2012 Kapitel 3: Elementare Datenstrukturen Mariano Zelke Datenstrukturen 2/18 Einfach verkettete Listen Mariano Zelke Datenstrukturen 3/18 Eine Zeiger-Implementierung
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen
Universität Innsbruck Institut für Informatik Zweite Prüfung 16. Oktober 2008 Algorithmen und Datenstrukturen Name: Matrikelnr: Die Prüfung besteht aus 8 Aufgaben. Die verfügbaren Punkte für jede Aufgabe
MehrSoftware Entwicklung 1. Fallstudie: Arithmetische Ausdrücke. Rekursive Klassen. Überblick. Annette Bieniusa / Arnd Poetzsch-Heffter
Software Entwicklung 1 Annette Bieniusa / Arnd Poetzsch-Heffter Fallstudie: Arithmetische Ausdrücke AG Softech FB Informatik TU Kaiserslautern Bieniusa/Poetzsch-Heffter Software Entwicklung 1 2/ 33 Überblick
MehrOtto-von-Guericke-Universität Magdeburg Fakultät für Informatik Institut für Simulation und Graphik Prof. Dr. Holger Theisel
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg Fakultät für Informatik Institut für Simulation und Graphik Prof. Dr. Holger Theisel Magdeburg, 26.07.2011 Klausur Algorithmen und Datenstrukturen Matrikelnummer:
Mehr7. Verkettete Strukturen: Listen
7. Verkettete Strukturen: Listen Java-Beispiele: IntList.java List.java Stack1.java Version: 4. Jan. 2016 Vergleich: Schwerpunkte Arrays verkettete Listen Listenarten Implementation: - Pascal (C, C++):
MehrSchwerpunkte. Verkettete Listen. Verkettete Listen: 7. Verkettete Strukturen: Listen. Überblick und Grundprinzip. Vergleich: Arrays verkettete Listen
Schwerpunkte 7. Verkettete Strukturen: Listen Java-Beispiele: IntList.java List.java Stack1.java Vergleich: Arrays verkettete Listen Listenarten Implementation: - Pascal (C, C++): über Datenstrukturen
MehrBäume. Prof. Dr. Christian Böhm. in Zusammenarbeit mit Gefei Zhang. WS 07/08
Bäume Prof. Dr. Christian Böhm in Zusammenarbeit mit Gefei Zhang http://www.dbs.ifi.lmu.de/lehre/nfinfosw WS 07/08 2 Ziele Standardimplementierungen für Bäume kennen lernen 3 Bäume (abstrakt) Bäume sind
MehrBäume. Martin Wirsing. Ziele. Implementierung von Knoten. Bäume (abstrakt) Standardimplementierungen für Bäume kennen lernen
2 Ziele Bäume Standardimplementierungen für Bäume kennen lernen Martin Wirsing in Zusammenarbeit mit Michael Barth, Philipp Meier und Gefei Zhang 02/0 4 Bäume (abstrakt) Implementierung von Knoten Bäume
MehrInstitut für Programmierung und Reaktive Systeme 7. Mai Programmieren II. 11. Übungsblatt
Technische Universität Braunschweig Dr. Werner Struckmann Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 7. Mai 2018 Programmieren II 11. Übungsblatt Hinweis: Auf diesem und den folgenden Übungsblättern
Mehr12. Dynamische Datenstrukturen
Motivation: Stapel. Dynamische Datenstrukturen Verkettete Listen, Abstrakte Datentypen Stapel, Warteschlange, Implementationsvarianten der verketteten Liste 0 04 Motivation: Stapel ( push, pop, top, empty
MehrName: Seite 1. Beantworten Sie die Fragen in den Aufgaben 1 und 2 mit einer kurzen, prägnanten Antwort.
Name: Seite 1 Beantworten Sie die Fragen in den Aufgaben 1 und 2 mit einer kurzen, prägnanten Antwort. Aufgabe 1 (8 Punkte) 1. Wie sieht -13 in der 8Bit 2-er Komplementdarstellung aus? 2. Woraus ergibt
MehrSoftware Entwicklung 1
Software Entwicklung 1 Annette Bieniusa / Arnd Poetzsch-Heffter AG Softech FB Informatik TU Kaiserslautern Fallstudie: Arithmetische Ausdrücke Bieniusa/Poetzsch-Heffter Software Entwicklung 1 2/ 33 Überblick
Mehr13. Bäume: effektives Suchen und Sortieren
13. Bäume: effektives Suchen und Sortieren Java-Beispiele: Baum.java Traverse.java TraverseTest.java Version: 25. Jan. 2016 Schwerpunkte Aufgabe und Vorteile von Bäumen Sortieren mit Bäumen Ausgabealgorithmen:
MehrÜbungsblatt 9. Thema: Methoden-Dispatching, Datenstrukturen, Abstrakte Datentypen
Informatik I WS 05/06 Prof. Dr. W. May Dipl.-Inform. Oliver Fritzen Dipl.-Inform. Christian Kubczak Übungsblatt 9 Ausgegeben am: Abgabe bis: 06.01.2006 17.1.2006 (Theorie) 20.1.2006 (Praktisch) Thema:
MehrStacks, Queues & Bags. Datenstrukturen. Pushdown/Popup Stack. Ferd van Odenhoven. 19. September 2012
, Queues & Ferd van Odenhoven Fontys Hogeschool voor Techniek en Logistiek Venlo Software Engineering 19. September 2012 ODE/FHTBM, Queues & 19. September 2012 1/42 Datenstrukturen Elementare Datenstrukturen
MehrBäume 1. Thomas Röfer
Bäume Thomas Röfer Preisverleihung Begriffsdefinitionen Eigenschaften Implementierung von Bäumen Durchlaufen von Bäumen Breitensuche/Tiefensuche Huffman-Kodierung Rückblick Sortieren Permutieren nach Dijkstra
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
MehrKlausur zur Vorlesung Informatik 1 im Wintersemester 2014/2015 am 18. Februar Bearbeitungszeit: 90 Minuten Gesamtpunktezahl: 90 Punkte
Universität Düsseldorf Mathematisch-naturwissenschaftliche Fakultät Institut für Informatik Prof. Dr. Michael Schöttner Florian Klein Kevin Beineke Janine Haas Klausur zur Vorlesung Informatik 1 im Wintersemester
MehrSemestralklausur Informatik I - Programmierung
RHEINISCH- WESTFÄLISCHE TECHNISCHE HOCHSCHULE AACHEN LEHR- UND FORSCHUNGSGEBIET INFORMATIK II RWTH Aachen D-52056 Aachen GERMANY http://www-i2.informatik.rwth-aachen.de/lufgi2 Prof. Dr. Jürgen Giesl LuFG
MehrWiederholung: Zusammenfassung Felder. Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Definition Abstrakter Datentyp. Programm heute
Wiederholung: Zusammenfassung Felder Algorithmen und Datenstrukturen (für ET/IT) Wintersemester / Dr. Tobias Lasser Computer Aided Medical Procedures Technische Universität München Ein Feld A kann repräsentiert
Mehr13. Bäume: effektives Suchen und Sortieren
Schwerpunkte Aufgabe und Vorteile von Bäumen 13. Bäume: effektives Suchen und Sortieren Java-Beispiele: Baum.java Traverse.java TraverseTest.java Sortieren mit Bäumen Ausgabealgorithmen: - Preorder - Postorder
MehrKlausur zur Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen
Klausur zur Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen Die Dauer der Klausur beträgt 120 Minuten. Erlaubte Hilfsmittel: Ein selbst handschriftlich beschriebenes DIN A4 Blatt, das komplette Skript zur Vorlesung
MehrProf. Dr. Uwe Schmidt. 1. Februar Aufgaben zur Klausur C und Objektorientierte Programmierung im WS 2010/11 (WI h103, II h105, MI h353)
Prof. Dr. Uwe Schmidt 1. Februar 2011 Aufgaben zur Klausur C und Objektorientierte Programmierung im WS 2010/11 (WI h103, II h105, MI h353) Zeit: 165 Minuten erlaubte Hilfsmittel: keine Bitte tragen Sie
MehrGrundlagen der Informatik / Algorithmen und Datenstrukturen. Aufgabe 143
Aufgabe 143 Aufgabe 143 Aufgabenstellung Gegeben ist der folgende AVL-Baum: a) Fügen Sie in diesen AVL-Baum nacheinander Knoten mit den Inhalten 34, 42, 1701 und 30 ein. Führen Sie die ggf. notwendigen
MehrKlausur zur Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen
Klausur zur Vorlesung Algorithmen und Datenstrukturen Die Dauer der Klausur beträgt 120 Minuten. Erlaubte Hilfsmittel: Ein selbst handschriftlich beschriebenes DIN A4 Blatt, das komplette Skript zur Vorlesung
Mehr7. Dynamische Datenstrukturen Bäume. Informatik II für Verkehrsingenieure
7. Dynamische Datenstrukturen Bäume Informatik II für Verkehrsingenieure Übersicht dynamische Datenstrukturen Wozu? Oft weiß man nicht von Beginn an, wieviele Elemente in einer Datenstruktur untergebracht
MehrPrüfung Softwareentwicklung II (IB)
Hochschule für angewandte Wissenschaften München Fakultät für Informatik und Mathematik Studiengruppe IB 2 B, IB 2 C Sommersemester 2013 Prüfung Softwareentwicklung II (IB) Datum : 11.07.2013, 08:30 Uhr
Mehr1. Die rekursive Datenstruktur Liste
1. Die rekursive Datenstruktur Liste 1.4 Methoden der Datenstruktur Liste Die Warteschlange (Queue) ist ein Sonderfall der Datenstruktur Liste. Bei der Warteschlange werden Einfügen und Entfernen nach
MehrEinführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 17/18. 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
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
MehrPrüfung Informatik D-MATH/D-PHYS :00 17:00
Prüfung Informatik D-MATH/D-PHYS 9. 8. 0 5:00 7:00 Prof. Bernd Gartner Kandidat/in: Name:. Vorname:. Stud.-Nr.:. Ich bezeuge mit meiner Unterschrift, dass ich die Prufung unter regularen Bedingungen ablegen
MehrÜbungsblatt 13. Abgabe / Besprechung in Absprache mit dem Tutor
Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Institut für Informatik Einführung in die Informatik Sommersemester 2013 PD Dr. Cyrill Stachniss Dr. Rainer Kümmerle Übungsblatt 13 Abgabe / Besprechung in Absprache
MehrKlausur "ADP" SS 2015
PD Dr. J. Reischer 20.7.2015 Klausur "ADP" SS 2015 Nachname, Vorname Abschluss (BA, MA, FKN etc.) Matrikelnummer, Semester Versuch (1/2/3) Bitte füllen Sie zuerst den Kopf des Angabenblattes aus! Die Klausur
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
MehrMengen und Multimengen
Überblick 21. Datenstrukturen 21.1 Einleitung 21.2 Listen 21.3 Assoziative Speicher 21.4 Bäume 21.5 Mengen 21.6 Das Collections-Framework in Java 21 Datenstrukturen 5 Mengen Einf. Progr. (WS 08/09) 870
MehrProf. Dr. Uwe Schmidt. 21.August Aufgaben zur Klausur Objektorientierte Programmierung im SS 2007 (BInf 211, BTInf 211, BMInf 211, BWInf 211)
Prof. Dr. Uwe Schmidt 21.August 2007 Aufgaben zur Klausur Objektorientierte Programmierung im SS 2007 (BInf 211, BTInf 211, BMInf 211, BWInf 211) Zeit: 75 Minuten erlaubte Hilfsmittel: keine Bitte tragen
MehrObjektorientierung III
Lehrstuhl für Bioinformatik Einführung in die Programmierung für Bioinformatiker Prof. B. Rost, Dr. L. Richter Blatt 10 9.1.2017 Objektorientierung III Aufgabe 10.1. Wir sind doch alle gleich In der Vorlesung
Mehr