Stackmaschine; Speicheradressierung

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Stackmaschine; Speicheradressierung"

Transkript

1 Stackmaschine; Speicheradressierung Erweiterung um globalen Speicher (Heap, Halde) pro Speicherplatz eine Zahl. Notation ist als Array SP [0..]. Zugriff mittels Adresse (Index): eine Zahl i.a.: Zahlen und Indizes sind nicht unterscheidbar auf dem Stack. Innerer Zustand der Stackmaschine: Stack Programm Programmzeiger globaler Speicher SP [] P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 1

2 Direkte Adressierung: Stackmaschine; Befehle zur Speicheradressierung get a Der Wert SP[a] wird auf den obersten Platz des Stacks abgelegt. put a Der Wert (Stack 0) wird an die Adresse a geschrieben. Danach ein implizites pop. P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 2

3 Stackmaschine mit Speicher: Beispiel Programm mit Zuweisungen: x := x + 1 x-adresse ist get pushk 1 + put P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 3

4 Stackmaschine mit Speicher: Beispiel implizite Annahme der Stackmaschine: Paare von zwei Zahlen sind als Objekte im Hauptspeicher Die Befehle genpair und readpair erzeugt / liest Paare. Die Befehle iget und iput bewirken eine indirekte Adressierung: P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 4

5 Stackmaschine mit Speicher: Befehle iget Stack(0) := SP[Stack(0)]: Die Zahl SP[Stack(0)] wird auf den obersten Platz des Stacks abgelegt. Stack(0) wird dabei überschrieben. iput SP[(Stack 0)] := (Stack 1): Danach pop;pop genpair Zwei Adressen sind oben auf dem Stack. Es wird ein Objekt erzeugt, das diese beiden Adressen enthält, und an einer neuen Adresse steht. Diese wird auf dem Stack abgelegt. readpair Dies Operation nimmt das oberste Element des Stacks als Adresse, liest dort im Speicher das Paar und legt die beiden Adressen des Paars auf dem Stack ab. getmem Legt einen Speicherplatz für eine Zahl an; bzw. findet eine freie Adresse; und legt die Adresse auf dem Stack ab. P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 5

6 Stackmaschine mit Adressierung: Beispiel Verwaltung von Paaren und Listen: Dias Paar (1, 2) kann man erzeugen durch: getmem push 0 pushk 1 iput getmem push 0 pushk 2 iput genpair P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 6

7 Stackmaschine mit Adressierung: Beispiel Programm zu Liste (1, 2): Abarbeitung: Befehl Stack danach Speicher danach getmem... ; 5555 push 0... ; 5555; 5555 pushk 1... ; 5555; 5555; 1 iput... ; getmem... ; 5555; ; push 0... ; 5555;7777; pushk 2... ; 5555;7777;7777; iput... ; 5555;7777; ; genpair... ; 8899; ; ; ; P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 7

8 Stackmaschine: Kodierung Die Stackmaschine ist immer noch zu abstrakt explizitere Angaben notwendig: Die Zahlen müssen von ihrem Speicherbedarf her festgelegt werden (4 byte, 8 byte,??) Die Länge der Adressen muss festgelegt werden. Kodierung der Stackprogramm-Befehle: jeder Befehl ein Halbbyte (Byte, o.ä). Die symbolischen Marken müssen in Adressen bzgl. des Programms umgewandelt werden. Kodierung eines Stackmaschinenbefehls: Kode für den Namen des Befehls hat (z.b. push = X 01, pop = X 02,... ). Danach Kodierung der Argument, bzw. die Argumente, falls der Befehl welche benötigt. P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 8

9 Stackmaschine: Kodierung Kodierung der Sprungziele: Ist die Abfolge der Befehle und Argumente bekannt, Sowie deren Längen in der Kodierung, Dann kann man die Adressen der Sprungziele ermitteln Sprungziele: Angabe relativ zum Programmanfang Bemerkungen: Die gemischte Benutzung von Befehlen mit keinem, einem, zwei oder sogar mehr Argumenten führt zwar zu kurzem Maschinenkode, hat aber Nachteile bei RISC-Architekturen Die Implementierung beliebiger langer Zahlen wie Integer in Haskell erfordert eine eigene Implementierung aller arithmetischen Operationen als Stackmaschinenprogramme. P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 9

10 Code-Optimierungen durch den Compiler Syntaxbaum oder nach der Zwischencodeerzeugung Prozedurersetzung (procedure inlining) Schleifentransformation partielle Auswertung Nach der Kodeerzeugung Gucklochoptimierung Elimination redundanter Sprünge Umstellungen P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 10

11 Gucklochoptimierungen lokale Optimierungen des erzeugten Codes Verkürzung, aber gleicher Effekt Beispiel: push i; pop kann man streichen. Vorgehen: Alternativen Suche nach Mustern im erzeugten Kode Ersetzung entsprechend der Vorgabe Fest vorgegebener Satz von Mustern Allgemeine Suche nach kurzen Sequenzen, bei denen Zustand-Vorher Zustand-Nachher einfacher zu ereichen ist. P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 11

12 Gucklochoptimierungen. Beispiele Stackmaschinenkode der Identitätsfunktion: push 0; slide 1 1 Diese Sequenz ist redundant und kann eliminiert werden. jump m1;... ; m1.; jump m2;...; m2.;... kann ersetzt werden durch: jump m2;... ; m1.; jump m2;...; m2.;... Bemerkungen: bewirkt insgesamt nur leichte Verbesserungen Der Codegenerator wird immer nicht optimalen Code erzeugen, wegen des schematischen Vorgehens P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 12

13 Prozedurersetzung / Inlining Idee: aus (sqrt (quadratsumme x y)) wird durch Ersetzung: (sqrt (x*x + y*y)) Dies erspart einen Prozeduraufruf Programm kann sich dadurch vergrößern! Terminierung? Erhaltung der Semantik? Einsetzungsprozess terminiert nicht für rekursive Prozeduren P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 13

14 Inlining: Beschränkungen Prozedurersetzung erhält nicht immer die Semantik. 1. Auswertungsreihenfol ebenso das Terminierungsverhalten des Programms. 2 Verdopplung von Seit P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 14

15 Inlining-Beschränkungen. Beispiel Das Terminierungsverhalten des Programms wird geändert: def f (x,y): if y == 0 then x else 0 def g (x): return g(x) f(g(x),1) terminiert nicht Nach Prozedurersetzung ergibt sich: if 1 == 0 then g(x) else 0 P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 15

16 Inlining-Beschränkungen. Beispiel Verdopplung von Seiteneffekten ( Zuweisungen, Drucken) def f (x): x*x def g(x): print x;return x Druckt einmal. f (g x) Nach Prozedurersetzung ergibt sich: g(x) * g(x) Druckt zweimal. Diese Verdopplung tritt ein, wenn ein formaler Parameter der ersetzten Prozedur mehr als einmal im Rumpf vorkommt. Vermeiden kann man diesen Effekt durch ein let-konstrukt, wobei allerdings der Optimierungseffekt verloren gehen kann. P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 16

17 partielle Auswertung partielle Auswertung = Berechnungen zur Compilezeit Wichtig: Berechnung darf nicht von einer Eingabe abhängen. statt kompiliert man: 10*10 + y*y y*y Voraussetzung für partielle Auswertung ist eine festgelegte eindeutige Semantik Anwendbar, wenn zur Kompilierzeit ein Interpreter vorhanden ist. ABER: Nichtterminierung des Interpreters muss verhindert werden. Beispiel In einem funktionalen Programm kann im Prinzip jeder geschlossene Ausdruck zur Compilezeit ausgewertet werden (falls das terminiert). P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 17

18 partielle Auswertung: Instanziierung Unerwartete Optimierungen im Beispiel: map f [] = [] map f (x:xs) = (f x) : map f xs... map quadrat x... Optimierung von map quadrat x durch partielle Auswertung: mapq [] = [] mapq (x:xs) = (quadrat x) : mapq xs... mapq x... P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 18

19 partielle Auswertung: Java Schleifen-Vorauswertung: for (int i =1; i > 20; i++) x += 1; Ist ersetzbar durch x += 20 P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.4, 3, (6. Juli2005) Seite 19

Kode-Erzeugung, Abstrakte Maschinen. Grundlagen der Programmierung 2. Rechnerarchitekturen. Rechnerarchitekturen. Dann Kode-Erzeugung

Kode-Erzeugung, Abstrakte Maschinen. Grundlagen der Programmierung 2. Rechnerarchitekturen. Rechnerarchitekturen. Dann Kode-Erzeugung Kode-Erzeugung, Abstrakte Maschinen Grundlagen der Programmierung 2 Kode-Erzeugung (Compiler 5G) Prof. Dr. Manfred Schmidt-Schauß Kode-Erzeugung: Syntaxbaum Ausgabeprogramm Starte mit Syntaxbaum: Wähle

Mehr

Grundlagen der Programmierung 2

Grundlagen der Programmierung 2 Grundlagen der Programmierung 2 Kode-Erzeugung (Compiler 5G) Prof. Dr. Manfred Schmidt-Schauß Sommersemester 2018 Codeerzeugung Quelltext (String) Syntaxbaum Zwischencode Lexikalische Analyse Syntaktische

Mehr

Übersetzer (Compiler): Kodegenerierung

Übersetzer (Compiler): Kodegenerierung Kapitel 5 Übersetzer (Compiler): Kodegenerierung 5.1 Rechnerarchitekturen Maschinenprogramme Software externe Rechnerarchitektur Maschinenbefehlssatz interne Rechnerarchitektur Layout Hardware die externe

Mehr

Kode-Erzeugung, Abstrakte Maschinen, Rechnerarchitekturen

Kode-Erzeugung, Abstrakte Maschinen, Rechnerarchitekturen Kode-Erzeugung, Abstrakte Maschinen, Rechnerarchitekturen Kode-Erzeugung: Syntaxbaum Ausgabeprogramm Starte mit Syntaxbaum: Darstellung des eingegebenen Programms Wähle Zielarchitektur Wähle abstrakte

Mehr

DieÜbersetzung funktionaler Programmiersprachen

DieÜbersetzung funktionaler Programmiersprachen DieÜbersetzung funktionaler Programmiersprachen 107 11 Die Sprache PuF Wir betrachten hier nur die Mini-Sprache PuF( Pure Functions ). Insbesondere verzichten wir(vorerst) auf: Seiteneffekte; Datenstrukturen;

Mehr

Operationen auf Grammatiken

Operationen auf Grammatiken Operationen auf Grammatiken Ziel: Normalisierungen, Vereinfachungen, Elimination bestimmter Konstrukte Erzeugen eines Parsers Transformation G 1 G 2 mit L(G 1 ) = L(G 2 ) I.a. Parsebaum 1 (w) Parsebaum

Mehr

Auswertungsregeln für Listenfunktionen in Python: operationale Semantik

Auswertungsregeln für Listenfunktionen in Python: operationale Semantik Auswertungsregeln für Listenfunktionen in Python: operationale Semantik Operationale Semantik einer imperativen Programmiersprache mit Listen; hier Python Modellierung der Verzeigerung zwischen Objekten

Mehr

Einführung IMP-Syntax Reduktionssemantik Maschinen-Semantik. Teil IV. Semantik imperativer Sprachen

Einführung IMP-Syntax Reduktionssemantik Maschinen-Semantik. Teil IV. Semantik imperativer Sprachen Teil IV Semantik imperativer Sprachen 201 1. Einführung Alternativen zur Beschreibung der Semantik: natürliche Sprache (bisher, unpräzise) operational Reduktionssemantik (vgl. Haskell-Semantik in Kap.

Mehr

Grundlagen der Programmierung 2. Operationale Semantik

Grundlagen der Programmierung 2. Operationale Semantik Grundlagen der Programmierung 2 Operationale Semantik Prof. Dr. Manfred Schmidt-Schauÿ Künstliche Intelligenz und Softwaretechnologie 29. April 2009 Semantik von Programmiersprachen Semantik = Bedeutung

Mehr

6. Funktionen, Parameterübergabe

6. Funktionen, Parameterübergabe 6. Funktionen, Parameterübergabe GPS-6-1 Themen dieses Kapitels: Begriffe zu Funktionen und Aufrufen Parameterübergabearten call-by-value, call-by-reference, call-by-value-and-result in verschiedenen Sprachen

Mehr

Einführung in die funktionale Programmierung

Einführung in die funktionale Programmierung Einführung in die funktionale Programmierung Prof. Dr. Manfred Schmidt-Schauÿ Künstliche Intelligenz und Softwaretechnologie 26. Oktober 2006 Haskell - Einführung Syntax Typen Auswertung Programmierung

Mehr

Haskell for Hackers... or why functional programming matters

Haskell for Hackers... or why functional programming matters ... or why functional programming matters Franz Pletz CCC München 27-06-2009 @ GPN8 Fahrplan Ablauf Motivation 1 Ablauf Motivation 2 3 4 Ablauf Ablauf Motivation bei Fragen/Unklarheiten:

Mehr

Offenbar hängt das Ergebnis nur von der Summe der beiden Argumente ab...

Offenbar hängt das Ergebnis nur von der Summe der beiden Argumente ab... 0 1 2 0 2 1 1 2 0 2 1 0 Offenbar hängt das Ergebnis nur von der Summe der beiden Argumente ab... 0 1 2 0 1 2 1 1 3 2 2 3 212 Um solche Tabellen leicht implementieren zu können, stellt Java das switch-statement

Mehr

Haskell, Typen, und Objektorientierung

Haskell, Typen, und Objektorientierung Haskell, Typen, und Objektorientierung ZIELE dieses Kapitels Haskells Typisierung Milners Polymorpher Typcheck Haskells Typklassen P raktische Informatik 2, SS 2005, F olien Kap.3, (27. Mai2005) Seite

Mehr

1 Maschinenunabhängige Optimierungen. Maschinenunabhängige Optimierungen Wintersemester 2008/09 1 / 17

1 Maschinenunabhängige Optimierungen. Maschinenunabhängige Optimierungen Wintersemester 2008/09 1 / 17 1 Maschinenunabhängige Optimierungen Maschinenunabhängige Optimierungen Wintersemester 2008/09 1 / 17 Optimierungen Automatische Optimierungen sind nötig, weil unoptimierter Code meist besser lesbar ist.

Mehr

Betriebssysteme Teil 3: Laufzeitsystem für Programme

Betriebssysteme Teil 3: Laufzeitsystem für Programme Betriebssysteme Teil 3: Laufzeitsystem für Programme 23.10.15 1 Literatur [3-1] Stack: http://fbim.fh-regensburg.de/~hab39652/pg1/skriptum/ ausdruecke/maschinenmodell.html [3-2] https://de.wikipedia.org/wiki/dynamischer_speicher

Mehr

Zwischencode-Erzeugung. 2. Juni 2009

Zwischencode-Erzeugung. 2. Juni 2009 Zwischencode-Erzeugung im Rahmen des Seminars "Übersetzung von künstlichen Sprachen" Sebastian Hanneken 2. Juni 2009 1 / 32 1 Einleitung Einordnung Funktion von Zwischencode 3-Adresscode (3AC) 2 Erzeugung

Mehr

Listen und Listenfunktionen. Grundlagen der Programmierung 2 A (Listen) Listen und Listenfunktionen. Listen? Haskell: Listen

Listen und Listenfunktionen. Grundlagen der Programmierung 2 A (Listen) Listen und Listenfunktionen. Listen? Haskell: Listen Listen und Listenfunktionen Grundlagen der Programmierung 2 A (Listen) Haskell: Listen Prof. Dr. Manfred Schmidt-Schauß Listen modellieren Folgen von gleichartigen, gleichgetypten Objekten. Ausdruck im

Mehr

Abstrakte Maschinen und Kode-Erzeugung für Haskell

Abstrakte Maschinen und Kode-Erzeugung für Haskell Abstrakte Maschinen und Kode-Erzeugung für Haskell Implementierung der Reduktion: Compilierung: Terme als Bäume, Reduktion als Transformation auf Bäumen Terme als gerichtete Graphen, Template-Instantiation,

Mehr

Auswertung von Python-Programmen

Auswertung von Python-Programmen Auswertung von Python-Programmen Themen: von-neumann Rechner operationale Semantik: Zustände und Zustandsübergänge lokale Definitionen zunächst ohne Listen P raktische Informatik 1, W S 2004/05, F olien

Mehr

C.3 Funktionen und Prozeduren

C.3 Funktionen und Prozeduren C3 - Funktionen und Prozeduren Funktionsdeklarationen in Pascal auch in Pascal kann man selbstdefinierte Funktionen einführen: Funktionen und Prozeduren THEN sign:= 0 Funktion zur Bestimmung des Vorzeichens

Mehr

Übersetzung von Datenstrukturen

Übersetzung von Datenstrukturen Übersetzung von Datenstrukturen bisher: Übersetzung von Mini-Java-Exp: Datenkeller zur Auswertung arithm. Ausdrücke Mini-Java: Sprünge zur Simulation von Kontrollstrukturen Mini-Java-FunProc: rekursive

Mehr

Listenverarbeitung in Python

Listenverarbeitung in Python Listenverarbeitung in Python Datentypen für Sequenzen von Objekten: Tupel, Listen und Strings Tupel und Listen sind analog zu Haskells Tupel und Listen: (1, 2, 3) 3-Tupel aus den Zahlen 1,2,3, [1, 2, 3]

Mehr

Unterprogramme. Unterprogramme

Unterprogramme. Unterprogramme Unterprogramme Unterprogramme wichtiges Hilfsmittel für mehrfach benötigte Programmabschnitte spielen in höheren Programmiersprachen eine wesentliche Rolle in Assembler sind bestimmte Konventionen nötig

Mehr

Vorlesung: Rechnerstrukturen, Teil 2 (Modul IP7)

Vorlesung: Rechnerstrukturen, Teil 2 (Modul IP7) Vorlesung: Rechnerstrukturen, Teil 2 (Modul IP7) Vorlesung: Rechnerstrukturen, Teil 2 (Modul IP7) J. Zhang zhang@informatik.uni-hamburg.de Universität Hamburg AB Technische Aspekte Multimodaler Systeme

Mehr

Grundlagen der Programmierung 2 (1.A)

Grundlagen der Programmierung 2 (1.A) Grundlagen der Programmierung 2 (1.A) Prof. Dr. Manfred Schmidt-Schauÿ Künstliche Intelligenz und Softwaretechnologie 18. April 2007 Grundlagen der Programmierung 2: Geplanter Inhalt der ersten Hälfte

Mehr

Grundlagen der Programmierung 2 (Comp-D)

Grundlagen der Programmierung 2 (Comp-D) Grundlagen der Programmierung 2 (Comp-D) Prof. Dr. Manfred Schmidt-Schauÿ Künstliche Intelligenz und Softwaretechnologie 31. Mai 2007 Operationen auf Grammatiken Ziel: Normalisierungen, Vereinfachungen

Mehr

7 Laufzeit-Speicherverwaltung

7 Laufzeit-Speicherverwaltung 7.1 Grundlagen Bevor wir die Code-Generierung betrachten, müssen wir uns Gedanken über zur Laufzeit des zu generierenden Programms notwendige Aktivitäten zur Zuordnung und Freigabe von Speicherplatz machen.

Mehr

Grundlagen der Programmierung 2 (2.A)

Grundlagen der Programmierung 2 (2.A) Grundlagen der Programmierung 2 (2.A) Prof. Dr. Manfred Schmidt-Schauß Künstliche Intelligenz und Softwaretechnologie 5. Mai 2011 Listen und Listenfunktionen Listen modellieren Folgen von gleichartigen,

Mehr

Gliederung. n Teil I: Einleitung und Grundbegriffe. n Teil II: Imperative und objektorientierte Programmierung

Gliederung. n Teil I: Einleitung und Grundbegriffe. n Teil II: Imperative und objektorientierte Programmierung Gliederung n Teil I: Einleitung und Grundbegriffe l 1. Organisatorisches l 2. Grundlagen von Programmiersprachen n Teil II: Imperative und objektorientierte Programmierung l 1. Grundelemente der Programmierung

Mehr

Software Entwicklung 1. Rekursion. Beispiel: Fibonacci-Folge I. Motivation. Annette Bieniusa / Arnd Poetzsch-Heffter

Software Entwicklung 1. Rekursion. Beispiel: Fibonacci-Folge I. Motivation. Annette Bieniusa / Arnd Poetzsch-Heffter Software Entwicklung 1 Annette Bieniusa / Arnd Poetzsch-Heffter AG Softech FB Informatik TU Kaiserslautern Rekursion Bieniusa/Poetzsch-Heffter Software Entwicklung 1 2/ 27 Motivation Beispiel: Fibonacci-Folge

Mehr

LR-Parser, Shift-Reduce-Verfahren

LR-Parser, Shift-Reduce-Verfahren LR-Parser, Shift-Reduce-Verfahren Bottom-Up-Syntaxanalyse LR-Parser L: Eingabe von links nach rechts; R: Rechtsherleitung Shift-Reduce-Verfahren Beachte: Kein Backtracking nicht auf jede Grammatik anwendbar

Mehr

Assembler - Adressierungsarten

Assembler - Adressierungsarten Assembler - Adressierungsarten Dr.-Ing. Volkmar Sieh Department Informatik 3: Rechnerarchitektur Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg SS 2008 Assembler - Adressierungsarten 1/31 2008-04-01

Mehr

PostScript -Sprache. Frank Richter

PostScript -Sprache. Frank Richter PostScript -Sprache Frank Richter 27.01.2003 Stack-Operationen exch vertauscht die zwei obersten Stackelemente x y exch => y x dup dupliziert oberstes Stackelement x dup => x x pop löscht oberstes Element

Mehr

Counting - Sort [ [ ] [ [ ] 1. SS 2008 Datenstrukturen und Algorithmen Sortieren in linearer Zeit

Counting - Sort [ [ ] [ [ ] 1. SS 2008 Datenstrukturen und Algorithmen Sortieren in linearer Zeit Counting-Sort Counting - Sort ( A,B,k ). for i to k. do C[ i]. for j to length[ A]. do C[ A[ j ] C[ A[ j ] +. > C[ i] enthält Anzahl der Elemente in 6. for i to k. do C[ i] C[ i] + C[ i ]. > C[ i] enthält

Mehr

Universität München, Hans-Peter Kriegel und Thomas Seidl Informatik II a[0] a[1] a[2] a[3] a[n 1]

Universität München, Hans-Peter Kriegel und Thomas Seidl Informatik II a[0] a[1] a[2] a[3] a[n 1] Universität München, Hans-Peter Kriegel und Thomas Seidl Informatik II -108 Kapitel 5: Arrays Einführung Ein Array ist eine Reihung gleichartiger Objekte. a: a[0] a[1] a[2] a[3] a[n 1] Bezeichner a steht

Mehr

Informatik II, SS 2014

Informatik II, SS 2014 Informatik II SS 2014 (Algorithmen & Datenstrukturen) Vorlesung 7 (21.5.2014) Binäre Suche, Hashtabellen I Algorithmen und Komplexität Abstrakte Datentypen : Dictionary Dictionary: (auch: Maps, assoziative

Mehr

Übungs- und Praktikumsaufgaben zur Systemprogrammierung Dipl.-Ing. H. Büchter (Lehrbeauftragter) FH-Dortmund WS 2001/2002 / SS 2002

Übungs- und Praktikumsaufgaben zur Systemprogrammierung Dipl.-Ing. H. Büchter (Lehrbeauftragter) FH-Dortmund WS 2001/2002 / SS 2002 1. Stellen Sie die schrittweise Verbesserung eines Compilers durch das Bootstrap- Verfahren mit Hilfe von T-Diagrammen dar. Gegeben ist ein auf der Maschine M lauffähiger Compiler C 1, der in S geschrieben

Mehr

5. Übung - Kanalkodierung/Programmierung

5. Übung - Kanalkodierung/Programmierung 5. Übung - Kanalkodierung/Programmierung Informatik I für Verkehrsingenieure Aufgaben inkl. Beispiellösungen 1. Aufgabe: Kanalkodierung a Folgende Kodes stehen Ihnen zur Verfügung: Kode 1: 0000000 Kode

Mehr

Algorithmen und Datenstrukturen

Algorithmen und Datenstrukturen Algorithmen und Datenstrukturen Dynamische Datenobjekte Pointer/Zeiger, Verkettete Liste Eigene Typdefinitionen 1 Zeigeroperatoren & und * Ein Zeiger ist die Speicheradresse irgendeines Objektes. Eine

Mehr

3. Sprachkonzepte und ihre Übersetzungen

3. Sprachkonzepte und ihre Übersetzungen Übersetzung von dynamischen Feldern: var feld: array[u1..o1,,uk..ok] of integer; //ui, oi nicht alle konstant; z.b. Parameter Speicherbelegung: (Felddeskriptor) 0 fiktive Anfangsadresse 1 Feldgröße 2 Subtr.

Mehr

Lexikalische Analyse, Tokenizer, Scanner

Lexikalische Analyse, Tokenizer, Scanner Lexikalische Analyse, Tokenizer, Scanner Frühe Phase des Übersetzers Aufgabenteilung: Scanner (lokale) Zeichen (Symbol-)Analyse Parser Syntax-Analyse Aufgabe des Scanners: Erkennung von: Zahlen, Bezeichner,

Mehr

Zwischencode (1) Struktur und Implementierung von Programmiersprachen I

Zwischencode (1) Struktur und Implementierung von Programmiersprachen I Zwischencode (1) 11/1 Zwischencode (2) Form: zusammengesetzt aus elementaren Operationen Beispiel (Dreiadresscode): 100: f := f*n 101: n := n-1 102: if n>0 goto 100 Ausgangspunkt für Codegenerierung eine

Mehr

Programmierung 1 (Wintersemester 2015/16) Wiederholungstutorium Lösungsblatt 15 (Linearer Speicher, Listen, Bäume)

Programmierung 1 (Wintersemester 2015/16) Wiederholungstutorium Lösungsblatt 15 (Linearer Speicher, Listen, Bäume) Fachrichtung 6.2 Informatik Universität des Saarlandes Tutorenteam der Vorlesung Programmierung 1 Programmierung 1 (Wintersemester 2015/16) Wiederholungstutorium Lösungsblatt 15 (Linearer Speicher, Listen,

Mehr

4.4 Imperative Algorithmen Prozeduren

4.4 Imperative Algorithmen Prozeduren 4.4.2 Prozeduren Der Wert eines Ausdrucks u in Zustand z Z lässt sich damit auch leicht definieren (jetzt W Z statt W σ ) Dazu erweitern wir die rekursive Definition von Folie 57 (Wert eines Ausdrucks):

Mehr

Organisatorisches. Folien (u.a.) gibt's auf der Lva-Homepage zum Download

Organisatorisches. Folien (u.a.) gibt's auf der Lva-Homepage zum Download Organisatorisches Folien (u.a.) gibt's auf der Lva-Homepage zum Download Diesen Mi erstes Tutorium (15-17) Ab nächster Woche montags 10-12 (jeweils im Computerraum) 17.10.2017 IT I - VO 3 1 Organisatorisches

Mehr

Programmiersprachen und ihre Übersetzer

Programmiersprachen und ihre Übersetzer Folien zur Vorlesung Programmiersprachen und ihre Übersetzer Kapitel 5 Übersetzung imperativer Sprachen Faculty of Technology robert@techfak.uni-bielefeld.de June 18, 2013 Prozedurmechanismus Seit ALGOL

Mehr

Organisatorisches. Folien (u.a.) auf der Lva-Homepage Skriptum über MU Online

Organisatorisches. Folien (u.a.) auf der Lva-Homepage Skriptum über MU Online Organisatorisches Folien (u.a.) auf der Lva-Homepage Skriptum über MU Online Nächste Woche VO und UE am Dienstag, den 30.10.! UE im CR IL/IT Wissensüberprüfung am Zettel 25.10.2018 IT I - VO 3 1 Organisatorisches

Mehr

III.1 Prinzipien der funktionalen Programmierung - 1 -

III.1 Prinzipien der funktionalen Programmierung - 1 - 1. Prinzipien der funktionalen Programmierung 2. Deklarationen 3. Ausdrücke 4. Muster (Patterns) 5. Typen und Datenstrukturen 6. Funktionale Programmiertechniken III.1 Prinzipien der funktionalen Programmierung

Mehr

INFORMATIK FÜR BIOLOGEN

INFORMATIK FÜR BIOLOGEN Technische Universität Dresden 15012015 Institut für Theoretische Informatik Professur für Automatentheorie INFORMATIK FÜR BIOLOGEN Musterklausur WS 2014/15 Studiengang Biologie und Molekulare Biotechnologie

Mehr

Informatik 1 ( ) D-MAVT F2010. Schleifen, Felder. Yves Brise Übungsstunde 5

Informatik 1 ( ) D-MAVT F2010. Schleifen, Felder. Yves Brise Übungsstunde 5 Informatik 1 (251-0832-00) D-MAVT F2010 Schleifen, Felder Nachbesprechung Blatt 3 Aufgabe 1 ASCII... A > a Vorsicht: Lösen Sie sich von intuitiven Schlussfolgerungen. A ist nicht grösser als a, denn in

Mehr

Stack. Queue. pop() liefert zuletzt auf den Stack gelegtes Element und löscht es push( X ) legt ein Element X auf den Stack

Stack. Queue. pop() liefert zuletzt auf den Stack gelegtes Element und löscht es push( X ) legt ein Element X auf den Stack Stack und Queue Grundlegender Datentyp Menge von Operationen (add, remove, test if empty) auf generischen Daten Ähnlich wie Listen, aber mit zusätzlichen Einschränkungen / Vereinfachungen: Einfügen immer

Mehr

Grundlagen der Programmierung 2 A (Listen)

Grundlagen der Programmierung 2 A (Listen) Grundlagen der Programmierung 2 A (Listen) Haskell: Listen Prof. Dr. Manfred Schmidt-Schauß Sommersemester 2017 Listen und Listenfunktionen Listen modellieren Folgen von gleichartigen, gleichgetypten Objekten.

Mehr

3.2.6 Sprünge. Hier: Beschränkung auf gute Sprünge wie return break continue. Beachte: Ein Sprung hat keinen Effekt auf die Programmvariablen.

3.2.6 Sprünge. Hier: Beschränkung auf gute Sprünge wie return break continue. Beachte: Ein Sprung hat keinen Effekt auf die Programmvariablen. 3.2.6 Sprünge (1.3.5 ) Hier: Beschränkung auf gute Sprünge wie return break continue Beachte: Ein Sprung hat keinen Effekt auf die Programmvariablen. { P }... { Q } break L;... { Q } { P } L : {... { Q

Mehr

Einfügen immer nur am Kopf der Liste Löschen auch nur an einem Ende (2 Möglichkeiten!)

Einfügen immer nur am Kopf der Liste Löschen auch nur an einem Ende (2 Möglichkeiten!) Stack und Queue Grundlegender Datentyp Menge von Operationen (add, remove, test if empty) auf generischen Daten Ähnlich wie Listen, aber mit zusätzlichen Einschränkungen / Vereinfachungen: Einfügen immer

Mehr

Haskell und Python. pures Programmieren, Auswerten von Ausdrücken rekursives Programmieren, Typsystem. Python: Eine prozedurale Programmiersprache

Haskell und Python. pures Programmieren, Auswerten von Ausdrücken rekursives Programmieren, Typsystem. Python: Eine prozedurale Programmiersprache Haskell und Python Haskell: Eine funktionale Programmiersprache funktional, nicht-strikt, hat ein polymorphes und starkes Typsystem, flexible Datenstrukturen, gute Abstraktionseigenschaften, Ziele: pures

Mehr

1. Referenzdatentypen: Felder und Strings. Referenz- vs. einfache Datentypen. Rückblick: Einfache Datentypen (1) 4711 r

1. Referenzdatentypen: Felder und Strings. Referenz- vs. einfache Datentypen. Rückblick: Einfache Datentypen (1) 4711 r 1. Felder und Strings Eigenschaften von Referenzdatentypen 1. Referenzdatentypen: Felder und Strings Referenzdatentypen sind Konstrukte, mit deren Hilfe wir aus einfachen Datentypen neue eigene Typen erzeugen

Mehr

1. Referenzdatentypen: Felder und Strings

1. Referenzdatentypen: Felder und Strings 1. Felder und Strings Eigenschaften von Referenzdatentypen 1. Referenzdatentypen: Felder und Strings Referenzdatentypen sind Konstrukte, mit deren Hilfe wir aus einfachen Datentypen neue eigene Typen erzeugen

Mehr

Haskell, Typen, und Typberechnung. Grundlagen der Programmierung 3 A. Einige andere Programmiersprachen. Typisierung in Haskell

Haskell, Typen, und Typberechnung. Grundlagen der Programmierung 3 A. Einige andere Programmiersprachen. Typisierung in Haskell Haskell, Typen, und Typberechnung Grundlagen der Programmierung 3 A Typen, Typberechnung und Typcheck Prof. Dr. Manfred Schmidt-Schauß Ziele: Haskells Typisierung Typisierungs-Regeln Typ-Berechnung Milners

Mehr

Kode-Erzeugung für Registersatz-Maschinen

Kode-Erzeugung für Registersatz-Maschinen Kode-Erzeugung für Registersatz-Maschinen Die meisten Maschinen sind heutzutage Registersatzmaschinen, die einen Satz von 16-32 Universalregistern besitzen. Üblich sind Dreiadress-Befehle OP DEST, SRC1,

Mehr

Funktionale Programmierung

Funktionale Programmierung Funktionale Programmierung Jörg Kreiker Uni Kassel und SMA Solar Technology AG Wintersemester 2011/2012 2 Teil II Typen mit Werten und Ausdruck, sogar listenweise 3 Haskell Programme Programm Module ein

Mehr

Programmierung und Modellierung

Programmierung und Modellierung Programmierung und Modellierung Funktionen höherer Ordnung Martin Wirsing in Zusammenarbeit mit Moritz Hammer SS 2009 2 Inhalt Kap. 6 Funktionen höherer Ordnung 1. Funktionen als Parameter und Wert von

Mehr

Workshop Einführung in die Sprache Haskell

Workshop Einführung in die Sprache Haskell Workshop Einführung in die Sprache Haskell Nils Rexin, Marcellus Siegburg und Alexander Bau Fakultät für Informatik, Mathematik und Naturwissenschaften Hochschule für Technik, Wirtschaft und Kultur Leipzig

Mehr

4. Objektorientierte Programmierung mit C++

4. Objektorientierte Programmierung mit C++ 4. Objektorientierte Programmierung mit C++ Einführung C++ / Entwicklung der Sprachfamilie Erweiterungen der Sprache C: Ein- und Ausgabe, Referenzen, Speicherallokation und Freigabe Grundlagen des Typkonzepts

Mehr

Geheimnisprinzip: (information hiding principle, Parnas 1972)

Geheimnisprinzip: (information hiding principle, Parnas 1972) 2. Abstrakte Datentypen 2.0 Begriffe Geheimnisprinzip: (information hiding principle, Parnas 1972) Zugriffe auf Teile einer Programmeinheit, die für die reguläre Benutzung nicht erforderlich sind, sollten

Mehr

Praktische Informatik 3

Praktische Informatik 3 Praktische Informatik 3 Christian Maeder WS 03/04 Vorlesung vom 12.1.2004: Ein/Ausgabe in funktionalen Sprachen Vorlesung vom 12.1.2004: Ein/Ausgabe in funktionalen Sprachen 3 Inhalt Wo ist das Problem?

Mehr

Problem: Gegeben Spezifikation (P,Q) und Implementierung S Gesucht formaler (automatisierbarer?) Beweis, dass S (P,Q) erfüllt.

Problem: Gegeben Spezifikation (P,Q) und Implementierung S Gesucht formaler (automatisierbarer?) Beweis, dass S (P,Q) erfüllt. Formale Verifikation von Algorithmen 1.3 Verifikation Problem: Gegeben Spezifikation (P,Q) und Implementierung S Gesucht formaler (automatisierbarer?) Beweis, dass S (P,Q) erfüllt. Bisher nicht möglich

Mehr

1 pulsierender Speicher

1 pulsierender Speicher 1 pulsierender Speicher 1.1 Aufgabentyp Gegeben sei das folgende C-Programm: [...] (a) Geben Sie den Gültigkeitsbereich jedes Objektes des Programms an. (b) Stellen Sie die Rechnung des Programms für die

Mehr

Vorlesung Programmieren

Vorlesung Programmieren Vorlesung Programmieren Speicherverwaltung und Parameterübergabe Prof. Dr. Stefan Fischer Institut für Telematik, Universität zu Lübeck http://www.itm.uni-luebeck.de/people/fischer Gültigkeitsbereich von

Mehr

Operationale Semantik: Haskell

Operationale Semantik: Haskell Kapitel 4 Operationale Semantik: Haskell 4.1 Semantik von Programmiersprachen Programme sind zunächst mal nur Text. Programme sollen aber etwas im Rechner bewirken bzw. eine Funktion oder Funktionalität

Mehr

Grundlagen der Programmierung 3 A

Grundlagen der Programmierung 3 A Grundlagen der Programmierung 3 A Typen, Typberechnung und Typcheck Prof. Dr. Manfred Schmidt-Schauß Sommersemester 2016 Haskell, Typen, und Typberechnung Ziele: Haskells Typisierung Typisierungs-Regeln

Mehr

Zwischencodeerzeugung Compiler II

Zwischencodeerzeugung Compiler II Zwishenodeerzeugung Compiler II Prof. Dr. Ursula Goltz 14.09.2012 Einleitung Front-End... Parser Sem. Analys Zwishenodegenerator Bak-End Codegenerator... Zwishendarstellung (Zwishenode) evtl. mashinennunabh.

Mehr

4.1 Bäume, Datenstrukturen und Algorithmen. Zunächst führen wir Graphen ein. Die einfachste Vorstellung ist, dass ein Graph gegeben ist als

4.1 Bäume, Datenstrukturen und Algorithmen. Zunächst führen wir Graphen ein. Die einfachste Vorstellung ist, dass ein Graph gegeben ist als Kapitel 4 Bäume 4.1 Bäume, Datenstrukturen und Algorithmen Zunächst führen wir Graphen ein. Die einfachste Vorstellung ist, dass ein Graph gegeben ist als eine Menge von Knoten und eine Menge von zugehörigen

Mehr

Semantik von Programmiersprachen SS 2017

Semantik von Programmiersprachen SS 2017 Lehrstuhl für Programmierparadigmen Denis Lohner Sebastian Ullrich denis.lohner@kit.edu sebastian.ullrich@kit.edu Semantik von Programmiersprachen SS 2017 http://pp.ipd.kit.edu/lehre/ss2017/semantik Lösungen

Mehr

Abschnitt 11: Korrektheit von imperativen Programmen

Abschnitt 11: Korrektheit von imperativen Programmen Abschnitt 11: Korrektheit von imperativen Programmen 11. Korrektheit von imperativen Programmen 11.1 11.2Testen der Korrektheit in Java Peer Kröger (LMU München) in die Programmierung WS 16/17 931 / 961

Mehr

Software Entwicklung 1

Software Entwicklung 1 Software Entwicklung 1 Annette Bieniusa Peter Zeller AG Softech FB Informatik TU Kaiserslautern Speichermanagement Wie viel Speicher braucht ein Programm? Wofür wird Speicher benötigt? Wie ist der Speicher

Mehr

Praxis der Programmierung

Praxis der Programmierung Funktionen, Header-Dateien, Pointer Institut für Informatik und Computational Science Universität Potsdam Henning Bordihn 1 Organisatorische Bemerkungen 2 Modul Programmierung Pflichtmodul für BSc INF

Mehr

C++ - Objektorientierte Programmierung Konstante und statische Elemente

C++ - Objektorientierte Programmierung Konstante und statische Elemente C++ - Objektorientierte Programmierung Konstante und statische Elemente hat eine Kantenlänge hat eine Füllfarbe Kantenlänge setzen Füllfarbe lesen Volumen berechnen Leibniz Universität IT Services Anja

Mehr

Korrektheit und Hoare-Kalkül für Imperative Programme

Korrektheit und Hoare-Kalkül für Imperative Programme Korrektheit und Hoare-Kalkül für Imperative Programme Martin Wirsing in Zusammenarbeit mit Moritz Hammer und Axel Rauschmayer SS 06 Ziele Partielle und totale Korrektheit kennen lernen Die Regeln des Hoare-Kalkül

Mehr

Das Kontrollfluss-Diagramm für Ò ¼ µ:

Das Kontrollfluss-Diagramm für Ò ¼ µ: Das Kontrollfluss-Diagramm für Ò ¼ µ: find0(a,x,n1,n2) t = (n1+n2)/2; no a[t]==x yes no n1==n2 yes return t; no x > a[t] yes return 1; no n1 < t yes return find0(a,x,t+1,n2); return 1; return find0(a,x,n1,t

Mehr

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

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

Mehr

Technische Informatik I - HS 18

Technische Informatik I - HS 18 Institut für Technische Informatik und Kommunikationsnetze Prof. L. Thiele Technische Informatik I - HS 18 Musterlösung zu Übung 3 Datum : 25.-26. Oktober 2018 Aufgabe 1: Wurzelverfahren nach Heron Das

Mehr

Übung Praktische Informatik II

Übung Praktische Informatik II Übung Praktische Informatik II FSS 2009 Benjamin Guthier Lehrstuhl für Praktische Informatik IV Universität Mannheim guthier@pi4.informatik.uni-mannheim.de 20.03.09 4-1 Heutige große Übung Ankündigung

Mehr

Programmierkurs. Steffen Müthing. January 18, Interdisciplinary Center for Scientific Computing, Heidelberg University

Programmierkurs. Steffen Müthing. January 18, Interdisciplinary Center for Scientific Computing, Heidelberg University Programmierkurs Steffen Müthing Interdisciplinary Center for Scientific Computing, Heidelberg University January 18, 2019 Konzepte Standard-Konzepte für Code Reuse: Polymorphie/Vererbung Funktionalität

Mehr

Grundbegriffe der Informatik

Grundbegriffe der Informatik Grundbegriffe der Informatik Kapitel 22: Mima-X Thomas Worsch KIT, Institut für Theoretische Informatik Wintersemester 2015/2016 GBI Grundbegriffe der Informatik KIT, Institut für Theoretische Informatik

Mehr

Funktionale Programmierung ALP I. Funktionen höherer Ordnung SS Prof. Dr. Margarita Esponda. Prof. Dr. Margarita Esponda

Funktionale Programmierung ALP I. Funktionen höherer Ordnung SS Prof. Dr. Margarita Esponda. Prof. Dr. Margarita Esponda ALP I SS 2011 Funktionstypen Funktionen haben einen Datentyp, der folgende allgemeine Form hat: functionname :: T 1 -> T 2, wobei T 1, T 2 wiederum beliebige Datentypen sind Beispiel: T 1 T 2 Der Datentyp

Mehr

Grundlagen der Programmierung 3 A

Grundlagen der Programmierung 3 A Grundlagen der Programmierung 3 A Typen, Typberechnung und Typcheck Prof. Dr. Manfred Schmidt-Schauß Sommersemester 2017 Haskell, Typen, und Typberechnung Ziele: Haskells Typisierung Typisierungs-Regeln

Mehr

Methoden zur Interpretation LISPähnlicher. Programmiersprachen. Seminarvortrag / 53 FH AACHEN FACHBEREICH 9 TOBIAS STUMM MATR.-NR.

Methoden zur Interpretation LISPähnlicher. Programmiersprachen. Seminarvortrag / 53 FH AACHEN FACHBEREICH 9 TOBIAS STUMM MATR.-NR. Methoden zur Interpretation LISPähnlicher Programmiersprachen Seminarvortrag 20.01.2017 FACHBEREICH 9 TOBIAS STUMM MATR.-NR. 4012917 1 Inhalt Motivation Lisp > Definition > Scheme Interpreter > Definition

Mehr

Programmieren I. Kapitel 5. Kontrollfluss

Programmieren I. Kapitel 5. Kontrollfluss Programmieren I Kapitel 5. Kontrollfluss Kapitel 5: Kontrollfluss Ziel: Komplexere Berechnungen im Methodenrumpf Ausdrücke und Anweisungen Fallunterscheidungen (if, switch) Wiederholte Ausführung (for,

Mehr

HASKELL KAPITEL 2.1. Notationen: Currying und das Lambda-Kalkül

HASKELL KAPITEL 2.1. Notationen: Currying und das Lambda-Kalkül HASKELL KAPITEL 2.1 Notationen: Currying und das Lambda-Kalkül Bisheriges (Ende VL-Teil 1) weite :: (Float,Float) ->Float weite (v0, phi) = (square(v0)/9.81) * sin(2 * phi) (10, 30 ) smaller ::(Integer,

Mehr

Grundlagen der Programmierung 2 (1.A)

Grundlagen der Programmierung 2 (1.A) Grundlagen der Programmierung 2 (1.A) Prof. Dr. Manfred Schmidt-Schauÿ Künstliche Intelligenz und Softwaretechnologie 20. April 2006 Grundlagen der Programmierung 2: Geplanter Inhalt der ersten Hälfte

Mehr

Programmierung 2. Übersetzer: Code-Erzeugung. Sebastian Hack. Klaas Boesche. Sommersemester 2012. hack@cs.uni-saarland.de. boesche@cs.uni-saarland.

Programmierung 2. Übersetzer: Code-Erzeugung. Sebastian Hack. Klaas Boesche. Sommersemester 2012. hack@cs.uni-saarland.de. boesche@cs.uni-saarland. 1 Programmierung 2 Übersetzer: Code-Erzeugung Sebastian Hack hack@cs.uni-saarland.de Klaas Boesche boesche@cs.uni-saarland.de Sommersemester 2012 Bytecodes Der Java Übersetzer erzeugt keine Maschinensprache

Mehr

Last Def Analyse (Reaching Definitions)

Last Def Analyse (Reaching Definitions) Last Def Analyse (Reaching Definitions) Idee: Jedes Vorkommen einer Variablen v wird mit Zeigern auf die Programmstellen annotiert, an denen der letzte Wert entstanden sein kann. Kriterien: Die Programmstelle

Mehr

2.5 Listen. Kurzschreibweise: [42; 0; 16] Listen werden mithilfe von [] und :: konstruiert.

2.5 Listen. Kurzschreibweise: [42; 0; 16] Listen werden mithilfe von [] und :: konstruiert. 2.5 Listen Listen werden mithilfe von [] und :: konstruiert. Kurzschreibweise: [42; 0; 16] # let mt = [];; val mt : a list = [] # let l1 = 1::mt;; val l1 : int list = [1] # let l = [1;2;3];; val l : int

Mehr

Haskell, Typen, und Typberechnung. Grundlagen der Programmierung 3 A. Überladung und Konversion in Haskell. Typisierung in Haskell

Haskell, Typen, und Typberechnung. Grundlagen der Programmierung 3 A. Überladung und Konversion in Haskell. Typisierung in Haskell Haskell, Typen, und Typberechnung Grundlagen der Programmierung 3 A Typen, Typberechnung und Typcheck Prof. Dr Manfred Schmidt-Schauß Ziele: Haskells Typisierung Typisierungs-Regeln Typ-Berechnung Sommersemester

Mehr

Programmieren in Java

Programmieren in Java Programmieren in Java Vorlesung 10: Ein Interpreter für While Prof. Dr. Peter Thiemann Albert-Ludwigs-Universität Freiburg, Germany SS 2015 Peter Thiemann (Univ. Freiburg) Programmieren in Java JAVA 1

Mehr

zu große Programme (Bildschirmseite!) zerlegen in (weitgehend) unabhängige Einheiten: Unterprogramme

zu große Programme (Bildschirmseite!) zerlegen in (weitgehend) unabhängige Einheiten: Unterprogramme Bisher Datentypen: einfach Zahlen, Wahrheitswerte, Zeichenketten zusammengesetzt Arrays (Felder) zur Verwaltung mehrerer zusammengehörender Daten desselben Datentypes eindimensional, mehrdimensional, Array-Grenzen

Mehr

2.2 Syntax, Semantik und Simulation

2.2 Syntax, Semantik und Simulation 2.2 Syntax, Semantik und Simulation Ein Java Programm ist eine Folge von Buchstaben. Nicht jede Folge von Buchstaben ist ein korrektes Java Programm! Wie kann man alle korrekten Java Programme beschreiben?

Mehr