Informatik II Übung 7 Gruppe 3
|
|
- Emilia Salzmann
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 Informatik II Übung 7 Gruppe 3 Julia Gygax jgygax@student.ethz.ch Julia Gygax
2 Nachbesprechung Übung 6 Julia Gygax
3 Aufgabe 1 Klassen, Schnittstellen und Typumwandlungen Julia Gygax
4 Aufgabe 1 Klassen, Schnittstellen und Typumwandlungen. was ist nicht möglich davon? - new A() - new B() - new C() - new D() - new E() - new F() interface abstract class interface Julia Gygax
5 Aufgabe 1 Klassen, Schnittstellen und Typumwandlungen Type casts Statisch (implicit cast): nur von Kinderklasse zu Elternklasse Dynamisch (explicit cast): T t = (T)obj; geht, falls das tatsächliche Objekt an der Referenz obj vom Typ T ist (inkl. alle Kindertypen von T) Julia Gygax
6 Aufgabe 1 Klassen, Schnittstellen und Typumwandlungen void c1() { D d = new D(); A a = d; B b = d; C c = d; E e = d; F f = d; } void c2() { F f = new F(); A a = f; B b = f; C c = f; D d = f; E e = f; } void c3() { E e = new E(); A a = e; B b = e; C c = e; D d = e; F f = e; } Julia Gygax
7 Aufgabe 1 Klassen, Schnittstellen und Typumwandlungen void c4() { B b = new D(); A a = b; C c = b; D d = b; E e = b; F f = b; } void c5() { C c = new D(); A a = c; B b = c; D d = c; E e = c; F f = c; } void c6() { C c = new F(); A a = c; B b = c; D d = c; E e = c; F f = c; } Julia Gygax
8 Aufgabe 1 Klassen, Schnittstellen und Typumwandlungen void d1() { A a = new D(); B b = (B) a; C c = (C) a; D d = (D) a; E e = (E) a; F f = (F) a; } void d2() { A a = new E(); B b = (B) a; C c = (C) a; D d = (D) a; E e = (E) a; F f = (F) a; } void d3() { B b = new D(); A a = (A) b; C c = (C) b; D d = (D) b; E e = (E) b; } Julia Gygax
9 Aufgabe 1 Klassen, Schnittstellen und Typumwandlungen Julia Gygax
10 Aufgabe 1 Klassen, Schnittstellen und Typumwandlungen Julia Gygax
11 Aufgabe 2 Schnittstellen und Implementierungen A1: Factory-Methode Julia Gygax
12 Aufgabe 2 Schnittstellen und Implementierungen A2: empty() im Interface: in der Klasse ListStack: A3: in der Klasse Tests: Julia Gygax
13 JUnit Tests AssertEquals kann theoretisch für beliebige Assertions verwendet werden, trägt aber nicht zur Lesbarkeit bei AssertEquals für numerische Assertions AssertTrue/False für boolsche Assertions Universell einsetzbar: Viele Dinge z.b. Zustände oder Formate lassen sich boolsch überprüfen Zustände: is... (z.b. isempty) Formate: has oder contains..., matches,... AssertNull/NotNull für Null-Werte AssertSame/NotSame für Objektidentität Julia Gygax
14 Aufgabe 3 - Polymorphie A1: Factory-Methode: A2: ListUtils: Julia Gygax
15 Aufgabe 3 - Polymorphie Julia Gygax
16 Aufgabe 3 - Polymorphie smallerthan: area(): in rectangle() und triangle() implementieren Julia Gygax
17 Aufgabe 3 - Polymorphie Bei Objekten smallerthan anstelle von < verwenden Julia Gygax
18 Aufgabe 5 Chunked Stack Textaufgaben Performance Test: ChunkedStack ist langsamer. Grund: size() wird rekursiv über die Liste aufgerufen. Der Aufwand wächst linear mit der Listengrösse. Lösung: Es wird deutlich schneller, wenn size() effizienter implementiert wird. Man kann die Grösse des Stacks in einer Klassenvariable speichern, z.b. int size size() gibt dann lediglich size zurück Natürlich muss size bei jeder push() oder pop() Operation angepasst werden Julia Gygax
19 Theorie Generics, binäre Suchbäume, Coding Style Julia Gygax
20 Generics Was sind Generics? Generics erlauben es, Interfaces oder Klassen über einen Typen zu parametrisieren Wozu braucht man Generics? Der Compiler überprüft die Typen bei Generics und ansonsten gibt es einen Error Compile-time errors sind einfacher zum finden als runtime errors. Typenprüfung durch Compiler auch bei der Aufnahme in den Kontainer kein dynamic cast nötig bei Ausnahme Eliminierung von Casts Ermöglicht es, generische Algorithmen zu programmieren Julia Gygax
21 Generics Verwendung von Generics: Naming Conventions T - Type K - Key V - Value E - Element N - Number Julia Gygax
22 Generics Kollektion mit Java Generics class MyPair<T> { public T first; public T second; } Ein Objekt pair vom Typ MyPair<Float> enthält zwei Float-Referenzen: pair.first und pair.second Ein Objekt pair vom Typ MyPair<Int> enthält zwei Int-Referenzen: pair.first und pair.second Julia Gygax
23 Binäre Suchbäume Repetition Bäume Blatt Wurzel Kinder Vater Knoten Höhe Niveau Längster Pfad Julia Gygax
24 Binäre Suchbäume Arten von Bäumen Entarteter Baum Die Niveaus sind nicht voll besetzt. Z.B. links ist ein Baum, der zu einer verketten Liste entartet ist. A A B B D E E H H I Julia Gygax
25 Binäre Suchbäume Arten von Bäumen Voller Baum / ausgefüllter Baum Jeder Knoten hat entweder die maximale Anzahl an Kindern (also 2) oder ist ein Blatt A B D E C H I Julia Gygax
26 Binäre Suchbäume Arten von Bäumen Balancierter Baum (AVL): Alle Niveaus ausser das letzte sind voll, d.h. die Höhen der Knoten unterscheiden sich um maximal 1. A B D E C F G H I Julia Gygax
27 Binäre Suchbäume Arten von Bäumen Vollständiger Baum Jeder Niveau hat die maximale Anzahl an Knoten (also 2 i ) A B D E C F G Julia Gygax
28 Binäre Suchbäume Jeder Knoten hat einen: int Key T Thing BinarySearchTree<T> left BinarySearchTree<T> right Thing ist vom Typ T Beim erstellen eines neuen Suchbaumes wird T definiert. Z.B. BinarySearchTree<Integer> B A D Key bestimmt die Reihenfolge der Dinge im Baum. E C F G H I Julia Gygax
29 Binäre Suchbäume Alle Schlüssel der Knoten links von der Wurzel sind kleiner als der Schlüssel der Wurzel. Alle Schlüssel der Knoten rechts von der Wurzel sind grösser als der Schlüssel der Wurzel. Alle Unterbäume sind auch binäre Suchbäume. Julia Gygax
30 Binäre Suchbäume - Traversieren PreOrder InOrder PostOrder A A A B D B D B D E C F G E C F G E C F G H I H I H I Julia Gygax
31 Binäre Suchbäume Element entfernen Strategie: Element ersetzen durch kleinstes Element des rechten Teilbaums Gehe in den rechten Teilbaum Das kleinste Element befindet sich nun im linken Teilbaum zuunterst Falls es ein Kind hat, dieses an den Vater des kleinsten Elementes verlinken Julia Gygax
32 Warum nur Binärbäume? Allgemeine Bäume können auch als Binärbaume representiert werden: Der linke Teilbaum repräsentiert jeweils den ersten Nachfolger eines Knotens (schwarz). Der rechte Teilbaum repräsentiert die Geschwister des Knotens. (blau). Ein solcher Baum wird left-child-right-sibling binary tree (LCRS tree) genannt Julia Gygax
33 Spielbäume Welche Spiele werden betrachtet? endlich strategisch zwei Spieler Nullsummenspiel perfekte Information Beispiel: Streichholzspiel Julia Gygax
34 Coding Style - kompakter Code Julia Gygax
35 Coding Style kompakter Code Julia Gygax
36 Coding Style Julia Gygax
37 Coding Style - Rekursion Julia Gygax
38 Vorbesprechung Übung 7 Julia Gygax
39 Aufgabenübersicht A1 Array-Listen und Generics A2 TicTacToe-Spielbaum A3 Binäre Suchbäume Textaufgabe A4 Binäre Suchbäume Programmieraufgabe A5 Reversi Teil 1 Julia Gygax
40 Aufgabe 1 - Array-Listen und Generics A1: FilterFactory und (leere) IFilter-Implementierung A2: Implementieren von filterraw Keine Generics: ArrayList als Raw Type (Compilerwarnungen ignorieren) Alle Studenten rausfiltern, die nicht genug Punkte für das Testat haben. -> Type cast nötig A3: Implementieren von filtergeneric ArrayList<T> zeigt an, was darin gespeichert ist -> ArrayList<Student> verwenden. Julia Gygax
41 Aufgabe 2 TicTacToe - Spielbaum Vorgehen wie bei Streichholzspiel Zuerst Spielbaum zeichnen Min und Max anschreiben Von unten mit bewerten beginnen Julia Gygax
42 Aufgabe 3 Binäre Suchbäume Textaufgabe: Elemente entfernen -> ersetzen durch kleinstes Element des rechten Teilbaums Julia Gygax
43 Aufgabe 4 Binäre Suchbäume BinarySearchTreeUtils<T> Klasse erstellen Diese soll IBinarySearchTreeUtils<T> implementieren -> T könnt ihr einfach wie alle anderen Typen verwenden Die factory soll ein Element IBinarySearchTreeUtils<String> erstellen Julia Gygax
44 Reversi Mit dieser Aufgabe startet eine Serie, die zum Ziel hat, einen Reversispieler zu implementieren. Spielregeln und weitere Infos: Reversi-Plattform: Framework API Julia Gygax
45 Reversi Reversi Turnier: Mittwoch, , ab 12:30 Uhr, im CABinett (Stuz 2 ) Abgabe der Spieler Bis Mittwoch, , 23:59 Uhr Tolle Preise! Snacks und Getränke Julia Gygax
46 Reversi Julia Gygax
47 Reversi A1: Selber spielen: -> Anleitung Run configurations: -> in Aufgabe beschrieben A2: RandomPlayer implementieren -> implements ReversiPlayer -> wählt unter allen möglichen Zügen einen aus -> seht euch die API an und benutzt die Methoden von dort Zum spielen: neue Run-configuration anlegen: -t 0 TestGame u7a4.humanplayer u7a4.randomplayer Julia Gygax
48 Viel Spass! Julia Gygax
Datenstrukturen & Algorithmen
Datenstrukturen & Algorithmen Matthias Zwicker Universität Bern Frühling 2010 Übersicht Binäre Suchbäume Einführung und Begriffe Binäre Suchbäume 2 Binäre Suchbäume Datenstruktur für dynamische Mengen
MehrFolge 19 - Bäume. 19.1 Binärbäume - Allgemeines. Grundlagen: Ulrich Helmich: Informatik 2 mit BlueJ - Ein Kurs für die Stufe 12
Grundlagen: Folge 19 - Bäume 19.1 Binärbäume - Allgemeines Unter Bäumen versteht man in der Informatik Datenstrukturen, bei denen jedes Element mindestens zwei Nachfolger hat. Bereits in der Folge 17 haben
MehrBäume. Informatik B - Objektorientierte Programmierung in Java. Vorlesung 10: Collections 4. Inhalt. Bäume. Einführung. Bäume.
Universität Osnabrück 1 Bäume 3 - Objektorientierte Programmierung in Java Vorlesung 10: Collections 4 Einführung Bäume sind verallgemeinerte Listenstrukturen Lineare Liste Jedes Element hat höchstens
MehrKapiteltests zum Leitprogramm Binäre Suchbäume
Kapiteltests zum Leitprogramm Binäre Suchbäume Björn Steffen Timur Erdag überarbeitet von Christina Class Binäre Suchbäume Kapiteltests für das ETH-Leitprogramm Adressaten und Institutionen Das Leitprogramm
Mehr368 4 Algorithmen und Datenstrukturen
Kap04.fm Seite 368 Dienstag, 7. September 2010 1:51 13 368 4 Algorithmen und Datenstrukturen Java-Klassen Die ist die Klasse Object, ein Pfeil von Klasse A nach Klasse B bedeutet Bextends A, d.h. B ist
MehrTutorium Algorithmen & Datenstrukturen
June 16, 2010 Binärer Baum Binärer Baum enthält keine Knoten (NIL) besteht aus drei disjunkten Knotenmengen: einem Wurzelknoten, einem binären Baum als linken Unterbaum und einem binären Baum als rechten
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen
Algorithmen und Datenstrukturen Dipl. Inform. Andreas Wilkens aw@awilkens.com Überblick Grundlagen Definitionen Elementare Datenstrukturen Rekursionen Bäume 2 1 Datenstruktur Baum Definition eines Baumes
MehrInformatik II. PVK Part1 Severin Wischmann wiseveri@student.ethz.ch n.ethz.ch/~wiseveri
Informatik II PVK Part1 Severin Wischmann wiseveri@student.ethz.ch n.ethz.ch/~wiseveri KAUM JAVA Kaum Java Viel Zeit wird für Java-spezifisches Wissen benützt Wenig wichtig für Prüfung Letztjähriger Assistent
MehrBinäre Bäume Darstellung und Traversierung
Binäre Bäume Darstellung und Traversierung Name Frank Bollwig Matrikel-Nr. 2770085 E-Mail fb641378@inf.tu-dresden.de Datum 15. November 2001 0. Vorbemerkungen... 3 1. Terminologie binärer Bäume... 4 2.
MehrInformatik II, SS 2014
Informatik II SS 2014 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 10 (3.6.2014) Binäre Suchbäume I Algorithmen und Komplexität Zusätzliche Dictionary Operationen Dictionary: Zusätzliche mögliche Operationen:
MehrGrundlagen der Informatik. Prof. Dr. Stefan Enderle NTA Isny
Grundlagen der Informatik Prof. Dr. Stefan Enderle NTA Isny 2 Datenstrukturen 2.1 Einführung Syntax: Definition einer formalen Grammatik, um Regeln einer formalen Sprache (Programmiersprache) festzulegen.
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen Suchbaum
Algorithmen und Datenstrukturen Suchbaum Matthias Teschner Graphische Datenverarbeitung Institut für Informatik Universität Freiburg SS 12 Motivation Datenstruktur zur Repräsentation dynamischer Mengen
Mehr13. Binäre Suchbäume
1. Binäre Suchbäume Binäre Suchbäume realiesieren Wörterbücher. Sie unterstützen die Operationen 1. Einfügen (Insert) 2. Entfernen (Delete). Suchen (Search) 4. Maximum/Minimum-Suche 5. Vorgänger (Predecessor),
Mehr5.14 Generics. Xiaoyi Jiang Informatik I Grundlagen der Programmierung
Motivation für Generics: Containertypen speichern eine Anzahl von Elementen anderer Typen Wie definiert man die Containerklasse ArrayList? In der Definition könnte man als Elementtyp Object angeben maximale
MehrInformatik II, SS 2014
Informatik II SS 2014 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 13 (18.6.2014) Binäre Suchbäume IV (Rot Schwarz Bäume) Algorithmen und Komplexität Rot Schwarz Bäume Ziel: Binäre Suchbäume, welche immer
Mehr1. Einfach verkettete Liste unsortiert 2. Einfach verkettete Liste sortiert 3. Doppelt verkettete Liste sortiert
Inhalt Einführung 1. Arrays 1. Array unsortiert 2. Array sortiert 3. Heap 2. Listen 1. Einfach verkettete Liste unsortiert 2. Einfach verkettete Liste sortiert 3. Doppelt verkettete Liste sortiert 3. Bäume
MehrWiederholung ADT Menge Ziel: Verwaltung (Finden, Einfügen, Entfernen) einer Menge von Elementen
Was bisher geschah abstrakter Datentyp : Signatur Σ und Axiome Φ z.b. ADT Menge zur Verwaltung (Finden, Einfügen, Entfernen) mehrerer Elemente desselben Typs Spezifikation einer Schnittstelle Konkreter
MehrBäume, Suchbäume und Hash-Tabellen
Im folgenden Fokus auf Datenstrukturen, welche den assoziativen Zugriff (über einen bestimmten Wert als Suchkriterium) optimieren Bäume: Abbildung bzw. Vorberechnung von Entscheidungen während der Suche
MehrBinärbäume. Prof. Dr. E. Ehses, 2014 1
Binärbäume Grundbegriffe der Graphentheorie Bäume und Ihre Anwendungen Unterschiedliche Darstellungen von Bäumen und Binärbäumen Binärbäume in Java Rekursive Traversierung von Binärbäumen Ebenenweise Traversierung
MehrInformatik 11 Kapitel 2 - Rekursive Datenstrukturen
Fachschaft Informatik Informatik 11 Kapitel 2 - Rekursive Datenstrukturen Michael Steinhuber König-Karlmann-Gymnasium Altötting 15. Januar 2016 Folie 1/77 Inhaltsverzeichnis I 1 Datenstruktur Schlange
MehrSuchen und Sortieren
(Folie 69, Seite 36 im Skript) 5 6 1 4 Als assoziatives Array geeignet Schlüssel aus geordneter Menge Linke Kinder kleiner, rechte Kinder größer als Elternknoten Externe und interne Knoten Externe Knoten
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
MehrTeil V. Generics und Kollektionen in Java
Teil V Generics und Überblick 1 Parametrisierbare Datenstrukturen in Java 2 Prof. G. Stumme Algorithmen & Datenstrukturen Sommersemester 2009 5 1 Parametrisierbare Datenstrukturen in Java Motivation für
MehrInformatik II Bäume. Beispiele. G. Zachmann Clausthal University, Germany zach@in.tu-clausthal.de. Stammbaum. Stammbaum. Stammbaum
lausthal Beispiele Stammbaum Informatik II. Zachmann lausthal University, ermany zach@in.tu-clausthal.de. Zachmann Informatik - SS 06 Stammbaum Stammbaum / Parse tree, Rekursionsbaum Parse tree, Rekursionsbaum
Mehr4. Jeder Knoten hat höchstens zwei Kinder, ein linkes und ein rechtes.
Binäre Bäume Definition: Ein binärer Baum T besteht aus einer Menge von Knoten, die durch eine Vater-Kind-Beziehung wie folgt strukturiert ist: 1. Es gibt genau einen hervorgehobenen Knoten r T, die Wurzel
MehrEinführung in die Informatik: Programmierung und Software-Entwicklung, WS 11/12. Kapitel 13. Bäume. Bäume
1 Kapitel 13 Ziele 2 Den Begriff des Baums in der Informatik kennenlernen als verkettete Datenstruktur repräsentieren können Rekursive Funktionen auf n verstehen und schreiben können Verschiedene Möglichkeiten
MehrIdee: Wenn wir beim Kopfknoten zwei Referenzen verfolgen können, sind die Teillisten kürzer. kopf Eine Datenstruktur mit Schlüsselwerten 1 bis 10
Binäre Bäume Bäume gehören zu den wichtigsten Datenstrukturen in der Informatik. Sie repräsentieren z.b. die Struktur eines arithmetischen Terms oder die Struktur eines Buchs. Bäume beschreiben Organisationshierarchien
MehrDatenstrukturen und Algorithmen
Datenstrukturen und Algorithmen VO 708.031 Bäume robert.legenstein@igi.tugraz.at 1 Inhalt der Vorlesung 1. Motivation, Einführung, Grundlagen 2. Algorithmische Grundprinzipien 3. Sortierverfahren 4. Halden
MehrSuchbäume. Annabelle Klarl. Einführung in die Informatik Programmierung und Softwareentwicklung
Suchbäume 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
Mehr10. Kapitel (Teil1) BÄUME GRUNDLAGEN. Algorithmen & Datenstrukturen Prof. Dr. Wolfgang Schramm
10. Kapitel (Teil1) BÄUME GRUNDLAGEN Algrithmen & Datenstrukturen Prf. Dr. Wlfgang Schramm Übersicht 1 1. Einführung 2. Algrithmen 3. EigenschaCen vn Prgrammiersprachen 4. Algrithmenparadigmen 5. Suchen
MehrLernziele: Ausgleichstechniken für binäre Bäume verstehen und einsetzen können.
6. Bäume Lernziele 6. Bäume Lernziele: Definition und Eigenschaften binärer Bäume kennen, Traversierungsalgorithmen für binäre Bäume implementieren können, die Bedeutung von Suchbäumen für die effiziente
MehrKap. 4.2: Binäre Suchbäume
Kap. 4.2: Binäre Suchbäume Professor Dr. Lehrstuhl für Algorithm Engineering, LS11 Fakultät für Informatik, TU Dortmund 11. VO DAP2 SS 2009 26. Mai 2009 1 Zusätzliche Lernraumbetreuung Morteza Monemizadeh:
MehrDer linke Teilbaum von v enthält nur Schlüssel < key(v) und der rechte Teilbaum enthält nur Schlüssel > key(v)
Ein Baum T mit Knotengraden 2, dessen Knoten Schlüssel aus einer total geordneten Menge speichern, ist ein binärer Suchbaum (BST), wenn für jeden inneren Knoten v von T die Suchbaumeigenschaft gilt: Der
MehrEndTermTest PROGALGO WS1516 A
EndTermTest PROGALGO WS1516 A 14.1.2016 Name:................. UID:.................. PC-Nr:................ Beachten Sie: Lesen Sie erst die Angaben aufmerksam, genau und vollständig. Die Verwendung von
MehrEine Baumstruktur sei folgendermaßen definiert. Eine Baumstruktur mit Grundtyp Element ist entweder
Programmieren in PASCAL Bäume 1 1. Baumstrukturen Eine Baumstruktur sei folgendermaßen definiert. Eine Baumstruktur mit Grundtyp Element ist entweder 1. die leere Struktur oder 2. ein Knoten vom Typ Element
MehrJava Schulung. Objektorientierte Programmierung in Java Teil V: Die Java Collection Klassen. Prof. Dr. Nikolaus Wulff
Java Schulung Objektorientierte Programmierung in Java Teil V: Die Java Collection Klassen Prof. Dr. Nikolaus Wulff Collections in Java 2 Java 2 Collections: http://java.sun.com/products/jdk/1.2/docs/guide/collections/index.html
Mehr8. Generics Grundlagen der Programmierung 1 (Java)
8. Generics Grundlagen der Programmierung 1 (Java) Fachhochschule Darmstadt Haardtring 100 D-64295 Darmstadt Prof. Dr. Bernhard Humm FH Darmstadt, 6. Dezember 2005 Einordnung im Kontext der Vorlesung 1.
MehrHöhere Programmierkonzepte Testklausur
Höhere Programmierkonzepte Testklausur Prof. Dr. Nikolaus Wulff Zum 15. Januar 2016 1 Ein Google-Map Algorithmus (5 Punkte) 1 2 typedef void X; 3 typedef void Y; 4 5 void map(unsigned int n / tuple length
MehrEinführung in (Binäre) Bäume
edeutung und Ziele inführung in (inäre) äume Marc Rennhard http://www.tik.ee.ethz.ch/~rennhard rennhard@tik.ee.ethz.ch äume gehören ganz allgemein zu den wichtigsten in der Informatik auftretenden atenstrukturen,
MehrBäume. 2006 Jiri Spale, Algorithmen und Datenstrukturen - Bäume 1
Bäume 2006 Jiri Spale, Algorithmen und Datenstrukturen - Bäume 1 Inhalt Grundbegriffe: Baum, Binärbaum Binäre Suchbäume (Definition) Typische Aufgaben Suchaufwand Löschen allgemein, Methode Schlüsseltransfer
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen SS09
Foliensatz 8 Michael Brinkmeier Technische Universität Ilmenau Institut für Theoretische Informatik Sommersemester 29 TU Ilmenau Seite / 54 Binärbäume TU Ilmenau Seite 2 / 54 Binäre Bäume Bäume und speziell
MehrHandbuch für die Erweiterbarkeit
Handbuch für die Erweiterbarkeit Inhalt Pakete für die Erweiterbarkeit... 2 Actions... 2 Items... 2 Itemset... 2 Die UseCaseNewAction... 3 Eigene Shapes... 4 Der Shape Container... 5 User Objects... 6
MehrHTTP://WWW.WIKIPAINTINGS.ORG/EN/FRIEDENSREICH-HUNDERTWASSER/YOU-ARE-A-GUEST-OF-NATURE-BEHAVE Abstrakte Datentypen.
HTTP://WWW.WIKIPAINTINGS.ORG/EN/FRIEDENSREICH-HUNDERTWASSER/YOU-ARE-A-GUEST-OF-NATURE-BEHAVE Abstrakte Datentypen OOPM, Ralf Lämmel (C) Ralf Lämmel, OOPM, Universität Koblenz-Landau 562 Motivation abstrakter
MehrJavakurs für Anfänger
Javakurs für Anfänger Einheit 14: Generics Lorenz Schauer Lehrstuhl für Mobile und Verteilte Systeme Heutige Agenda Generische Klassen (Generics) Motivation Java Typ-Prüfung Warum also Generics? Generische
MehrTutoren Simon Andermatt Lukas Beck. Alexis Peter Thomas Ritter
UNIVERSITÄT BASEL Dozent Prof. Dr. Thomas Vetter Departement Informatik Assistenten Brian Amberg Andreas Forster Tutoren Simon Andermatt Lukas Beck Webseite http://informatik.unibas.ch/lehre/hs10/cs101/index.html
MehrProgrammiertechnik II
Bäume Symboltabellen Suche nach Werten (items), die unter einem Schlüssel (key) gefunden werden können Bankkonten: Schlüssel ist Kontonummer Flugreservierung: Schlüssel ist Flugnummer, Reservierungsnummer,...
MehrAlgorithmik II. a) Fügen Sie in einen anfangs leeren binären Baum die Schlüsselfolge 20, 28, 35, 31, 9, 4, 13, 17, 37, 25 ein.
Aufgabe 10 Binäre Bäume a) Fügen Sie in einen anfangs leeren binären Baum die Schlüsselfolge, 28, 35, 31, 9, 4,, 17, 37, 25 ein. 1. Einfügen von : 3. Einfugen von 35: 2. Einfügen von 28: 28 28 10. Einfügen
MehrTutoraufgabe 1 (Vollständige Induktion): Tutoraufgabe 2 (Rotationen): Datenstrukturen und Algorithmen SS15 Übungsblatt 5 (Abgabe 3.6.
Prof. aa Dr. Ir. Joost-Pieter Katoen Allgemeine Hinweise: Christian Dehnert, Friedrich Gretz, Benjamin Kaminski, Thomas Ströder Die Hausaufgaben sollen in Gruppen von je - Studierenden aus der gleichen
MehrPIWIN 1 Übung Blatt 5
Fakultät für Informatik Wintersemester 2008 André Gronemeier, LS 2, OH 14 Raum 307, andre.gronemeier@cs.uni-dortmund.de PIWIN 1 Übung Blatt 5 Ausgabedatum: 19.12.2008 Übungen: 12.1.2009-22.1.2009 Abgabe:
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
MehrÜbersicht. Rot-schwarz Bäume. Rot-schwarz Bäume. Beispiel. Eigenschaften. Datenstrukturen & Algorithmen. Rot-schwarz Bäume Eigenschaften Einfügen
Datenstrukturen & Algorithmen Übersicht Rot-schwarz Bäume Eigenschaften Einfügen Matthias Zwicker Universität Bern Frühling 2009 2 Rot-schwarz Bäume Binäre Suchbäume sind nur effizient wenn Höhe des Baumes
Mehr1. Einführung und Unit Testing Programmieren / Algorithmen und Datenstrukturen 2
1. Einführung und Unit Testing Programmieren / Algorithmen und Datenstrukturen 2 Prof. Dr. Bernhard Humm FB Informatik, Hochschule Darmstadt Wintersemester 2012 / 2013 1 Agenda Organisation Unit Testing
MehrTutoren Jan Ebbe Pat Mächler Valentino Rugolo Sascha Scherrer. Grundlagen der Programmierung (CS101) - Blatt 8 Theorie [4 Punkte] - Praxis [12 Punkte]
UNIVERSITÄT BASEL Dozent Prof. Dr. Thomas Vetter Departement Informatik Bernoullistrasse 16 CH 4056 Basel Assistenten Bernhard Egger Andreas Forster Tutoren Jan Ebbe Pat Mächler Valentino Rugolo Sascha
MehrTutoraufgabe 1 (2 3 4 Bäume):
Prof. aa Dr. E. Ábrahám Datenstrukturen und Algorithmen SS Übungsblatt (Abgabe.0.0) F. Corzilius, S. Schupp, T. Ströder Allgemeine Hinweise: Die Hausaufgaben sollen in Gruppen von je bis Studierenden aus
MehrBinäre Suchbäume. Ein Leitprogramm von Timur Erdag und Björn Steffen
Binäre Suchbäume Ein Leitprogramm von Timur Erdag und Björn Steffen Inhalt: Bäume gehören zu den bedeutendsten Datenstrukturen in der Informatik. Dieses Leitprogramm gibt eine Einführung in dieses Thema
MehrJava für C++ Programmierer
Java für C++ Programmierer Alexander Bernauer bernauer@inf.ethz.ch Einführung in die Übungen zu Informatik II (D ITET) FS2010 ETH Zürich Ziel Allgemeiner Überblick Kennenlernen der Suchbegriffe Warum Java?
Mehr2 Java: Bäume. 2.1 Implementierung von Bäumen. 2.2 Implementierung eines binären Suchbaums. 2.3 Traversierung von Bäumen
2 2 Java: Bäume 2.1 Implementierung von Bäumen 2.2 Implementierung eines binären Suchbaums 2.3 Traversierung von Bäumen 2.4 Implementierung von Heapsort 19 Teil II Java: Bäume Überblick Implementierung
MehrKONSTRUKTION VON ROT-SCHWARZ-BÄUMEN
KONSTRUKTION VON ROT-SCHWARZ-BÄUMEN RALF HINZE Institut für Informatik III Universität Bonn Email: ralf@informatik.uni-bonn.de Homepage: http://www.informatik.uni-bonn.de/~ralf Februar, 2001 Binäre Suchbäume
MehrDatenstruktur, die viele Operationen dynamischer Mengen unterstützt
Algorithmen und Datenstrukturen 265 10 Binäre Suchbäume Suchbäume Datenstruktur, die viele Operationen dynamischer Mengen unterstützt Kann als Wörterbuch, aber auch zu mehr eingesetzt werden (Prioritätsschlange)
MehrObjektorientierte Programmierung. Kapitel 12: Interfaces
12. Interfaces 1/14 Objektorientierte Programmierung Kapitel 12: Interfaces Stefan Brass Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg Wintersemester 2012/13 http://www.informatik.uni-halle.de/ brass/oop12/
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen Balancierte Suchbäume
Algorithmen und Datenstrukturen Balancierte Suchbäume Matthias Teschner Graphische Datenverarbeitung Institut für Informatik Universität Freiburg SS 12 Überblick Einführung Einfügen und Löschen Einfügen
MehrObjektorientierte Programmierung
Universität der Bundeswehr Fakultät für Informatik Institut 2 Priv.-Doz. Dr. Lothar Schmitz FT 2006 Zusatzaufgaben Lösungsvorschlag Objektorientierte Programmierung Lösung 22 (Java und UML-Klassendiagramm)
Mehr2 i. i=0. und beweisen Sie mittels eines geeigneten Verfahrens die Korrektheit der geschlossenen Form.
für Informatik Prof. aa Dr. Ir. Joost-Pieter Katoen Christian Dehnert, Friedrich Gretz, Benjamin Kaminski, Thomas Ströder Tutoraufgabe (Vollständige Induktion): Finden Sie eine geschlossene Form für die
Mehr7. Objektorientierte Softwareentwicklung/3. Informatik II für Verkehrsingenieure
7. Objektorientierte Softwareentwicklung/3 Informatik II für Verkehrsingenieure Überblick FOLGENDE BEGRIFFE/PRINZIPIEN SOLLTEN BEKANNT SEIN Objekte Klasse Attribute Fähigkeiten ZIEL DER HEUTIGEN LEHRVERANSTALTUNG
MehrJava Einführung Collections
Java Einführung Collections Inhalt dieser Einheit Behälterklassen, die in der Java API bereitgestellt werden Wiederholung Array Collections (Vector, List, Set) Map 2 Wiederholung Array a[0] a[1] a[2] a[3]...
Mehr1. Grundlegende Konzepte in Java (6 Punkte)
1. Grundlegende Konzepte in Java (6 Punkte) a) Welches der folgenden Literale ist korrekt und wenn ja, von welchem Typ ist es? "true" nicht korrekt X korrekt vom Typ String 'true' X nicht korrekt korrekt
MehrDatenstrukturen & Algorithmen Lösungen zu Blatt 6 FS 14
Eidgenössische Technische Hochschule Zürich Ecole polytechnique fédérale de Zurich Politecnico federale di Zurigo Federal Institute of Technology at Zurich Institut für Theoretische Informatik 2. April
Mehr14. Rot-Schwarz-Bäume
Bislang: Wörterbuchoperationen bei binären Suchbäume effizient durchführbar, falls Höhe des Baums klein. Rot-Schwarz-Bäume spezielle Suchbäume. Rot-Schwarz-Baum mit n Knoten hat Höhe höchstens 2 log(n+1).
MehrInstitut für Programmierung und Reaktive Systeme 25. August 2014. Programmier-Labor. 04. + 05. Übungsblatt. int binarysearch(int[] a, int x),
Technische Universität Braunschweig Dr. Werner Struckmann Institut für Programmierung und Reaktive Systeme 25. August 2014 Programmier-Labor 04. + 05. Übungsblatt Aufgabe 21: a) Schreiben Sie eine Methode
MehrKapitel : Andere dynamische Datenstrukturen. Algorithmen und Datenstrukturen WS 2012/13. Prof. Dr. Sándor Fekete
Kapitel 4.8-4.11: Andere dynamische Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen WS 2012/13 Prof. Dr. Sándor Fekete 4.6 AVL-Bäume 4.8 Rot-Schwarz-Bäume Idee: Verwende Farben, um den Baum vertikal zu
MehrGrundkonzepte java.util.list
Grundkonzepte java.util.list Eine List ist eine Spezialisierung einer allgemeinen Ansammlung (Collection): Lineare Ordnung ist definiert Zugriff über Rang oder Position Volle Kontrolle wo eingefügt bzw.
MehrAufgabenblatt Nr. 5 Generizität und TicTacToe
Aufgabenblatt Nr. 5 Generizität und TicTacToe 1 Generische Sortier-Methode 1.1 Aufgabe: Entwickeln einer generischen Sortiermethode für Objekte mit der Schnittstelle Comparable Ihnen ist aus der Vorlesung
Mehr1 Polymorphie (Vielgestaltigkeit)
1 Polymorphie (Vielgestaltigkeit) Problem: Unsere Datenstrukturen List, Stack und Queue können einzig und allein int-werte aufnehmen. Wollen wir String-Objekte, andere Arten von Zahlen oder andere Objekttypen
MehrJava Einführung Abstrakte Klassen und Interfaces
Java Einführung Abstrakte Klassen und Interfaces Interface Interface bieten in Java ist die Möglichkeit, einheitliche Schnittstelle für Klassen zu definieren, die später oder/und durch andere Programmierer
MehrÜbung zur Vorlesung Algorithmische Geometrie
Übung zur Vorlesung Algorithmische Geometrie Dipl.-Math. Bastian Rieck Arbeitsgruppe Computergraphik und Visualisierung Interdisziplinäres Zentrum für Wissenschaftliches Rechnen 8. Mai 2012 B. Rieck (CoVis)
Mehr9.4 Binäre Suchbäume. Xiaoyi Jiang Informatik II Datenstrukturen und Algorithmen
9.4 Binäre Suchbäume Erweiterung: Einfügen an der Wurzel Standardimplementierung: Der neue Schlüssel wird am Ende des Suchpfades angefügt (natürlich, weil zuerst festgestellt werden muss, ob der Schlüssel
MehrU08 Entwurfsmuster (II)
U08 Entwurfsmuster (II) Inhalt der Übung Diskussion und Implementierung von Entwurfsmustern Übungsaufgaben Aufgabe 1 (Queue) Gegeben ist das folgende Analysemodell einer Warteschlange (Queue): Eine Warteschlange
MehrAVL-Bäume Analyse. Theorem Ein AVL-Baum der Höhe h besitzt zwischen F h und 2 h 1 viele Knoten. Definition Wir definieren die nte Fibonaccizahl:
AVL-Bäume Analyse (Folie 85, Seite 39 im Skript) Theorem Ein AVL-Baum der Höhe h besitzt zwischen F h und 2 h 1 viele Knoten. Definition Wir definieren die nte Fibonaccizahl: 0 falls n = 0 F n = 1 falls
MehrProbeklausur: Programmierung WS04/05
Probeklausur: Programmierung WS04/05 Name: Hinweise zur Bearbeitung Nimm Dir für diese Klausur ausreichend Zeit, und sorge dafür, dass Du nicht gestört wirst. Die Klausur ist für 90 Minuten angesetzt,
MehrÜbung Algorithmen I
Übung Algorithmen I.6.5 Christoph Striecks Christoph.Striecks@kit.edu (Mit Folien von Julian Arz, Timo Bingmann und Sebastian Schlag.) Roadmap Hinweise zur Übungsklausur (Weitere) Traversierungen von Binärbäumen
MehrSuchen und Sortieren Sortieren. Heaps
Suchen und Heaps (Folie 245, Seite 63 im Skript) 3 7 21 10 17 31 49 28 14 35 24 42 38 Definition Ein Heap ist ein Binärbaum, der die Heapeigenschaft hat (Kinder sind größer als der Vater), bis auf die
MehrSoftware Engineering Klassendiagramme Assoziationen
Software Engineering Klassendiagramme Assoziationen Prof. Adrian A. Müller, PMP, PSM 1, CSM Fachbereich Informatik und Mikrosystemtechnik 1 Lesen von Multiplizitäten (1) Multiplizitäten werden folgendermaßen
MehrWie ich lernte die API zu lieben. 19. März 2013. bernhard.groehling@sicsec.de 08142-4425 037 sic[!]sec GmbH Industriestraße 29-31 82194 Gröbenzell
Burp- Burp- Wie ich lernte die zu lieben 19. März 2013 bernhard.groehling@sicsec.de 08142-4425 037 sic[!]sec GmbH Industriestraße 29-31 82194 Gröbenzell Burp- Was erwartet uns? Das erwartet euch Theorie:
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
MehrÜbungen zu Programmierung I - Blatt 8
Dr. G. Zachmann A. Greß Universität Bonn Institut für Informatik II 1. Dezember 2004 Wintersemester 2004/2005 Übungen zu Programmierung I - Blatt 8 Abgabe am Mittwoch, dem 15.12.2004, 15:00 Uhr per E-Mail
MehrKapitel : Andere dynamische Datenstrukturen. Algorithmen und Datenstrukturen WS 2013/14. Prof. Dr. Sándor Fekete
Kapitel 4.8-4.11: Andere dynamische Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen WS 2013/14 Prof. Dr. Sándor Fekete 1 4.6 AVL-Bäume 2 4.8 Rot-Schwarz-Bäume Rudolf Bayer Idee: Verwende Farben, um den
MehrWas bisher geschah ADT Menge mit Operationen: Suche nach einem Element Einfügen eines Elementes Löschen eines Elementes Realisierung durch
Was bisher geschah ADT Menge mit Operationen: Suche nach einem Element Einfügen eines Elementes Löschen eines Elementes Realisierung durch verschiedene Datenstrukturen: lineare Datenstrukturen: Array,
MehrTheorie zu Übung 8 Implementierung in Java
Universität Stuttgart Institut für Automatisierungstechnik und Softwaresysteme Prof. Dr.-Ing. M. Weyrich Theorie zu Übung 8 Implementierung in Java Klasse in Java Die Klasse wird durch das class-konzept
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
MehrSuchbäume mit inneren Knoten verschiedener Knotengrade.
Was bisher geschah rekursive Datenstrukturen: lineare Datenstrukturen: Liste, Stack, Queue hierarchische Datenstrukturen: Bäume allgemeine Bäume Binäre Bäume Unäre Bäume = Listen Tiefe eines Knotens in
MehrProgrammierung und Modellierung
Programmierung und Modellierung Terme, Suchbäume und Pattern Matching Martin Wirsing in Zusammenarbeit mit Moritz Hammer SS 2009 2 Inhalt Kap. 7 Benutzerdefinierte Datentypen 7. Binärer Suchbaum 8. Anwendung:
MehrEinführung in die Programmierung
Technische Universität München WS 2003/2004 Institut für Informatik Prof. Dr. Christoph Zenger Testklausur Einführung in die Programmierung Probeklausur Java (Lösungsvorschlag) 1 Die Klasse ArrayList In
MehrSortierverfahren für Felder (Listen)
Sortierverfahren für Felder (Listen) Generell geht es um die Sortierung von Daten nach einem bestimmten Sortierschlüssel. Es ist auch möglich, daß verschiedene Daten denselben Sortierschlüssel haben. Es
MehrJava Generics & Collections
Java Praktikum Effizientes Programmieren (Sommersemester 2015) Dennis Reuling Agenda 1 2 3 1 / 30 Praktikum Effizientes Programmieren (Sommersemester 2015) Java Subtyping Teil 1 2 / 30 Praktikum Effizientes
MehrProgrammieren in Java
Programmieren in Java objektorientierte Programmierung 2 2 Zusammenhang Klasse-Datei In jeder *.java Datei kann es genau eine public-klasse geben wobei Klassen- und Dateiname übereinstimmen. Es können
Mehr5.5.8 Öffentliche und private Eigenschaften
5.5.8 Öffentliche und private Eigenschaften Schnittstellen vs. Implementierungen: Schnittstelle einer Klasse beschreibt, was eine Klasse leistet und wie sie benutzt werden kann, ohne dass ihre Implementierung
MehrAlgorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2013 / 2014 Vorlesung 11, Donnerstag, 16.
Algorithmen und Datenstrukturen (ESE) Entwurf, Analyse und Umsetzung von Algorithmen (IEMS) WS 2013 / 2014 Vorlesung 11, Donnerstag, 16. Januar 2013 (Balancierte Suchbäume) Junior-Prof. Dr. Olaf Ronneberger
MehrDatenstrukturen in Java
Datenstrukturen in Java SEP 350 Datenstrukturen Datenstrukturen ermöglichen Verwaltung von / Zugriff auf Daten (hier: Objekte) Datenstrukturen unterscheiden sich duch Funktionalität Implementierung modulares
MehrIn vergleichsbasierten Suchbäumen wird nicht in Schlüssel hineingeschaut.
Binäre Suchbäume Tries (Folie 182, Seite 58 im Skript) In vergleichsbasierten Suchbäumen wird nicht in Schlüssel hineingeschaut. In Tries entspricht die ite Verzweigung dem iten Zeichen des Schlüssels.
MehrProgrammierstil. Objektsammlungen. Konzepte. Zwischenspiel: Einige beliebte Fehler... Variablennamen Kommentare Layout Einrückung
Programmierstil Objektsammlungen Einführung in Sammlungen Variablennamen Kommentare Layout Einrückung (siehe: Stilrichtlinien im Buchanhang) 4.0 Konzepte Sammlungen (besonders: ArrayList) Schleifen: die
Mehr