Produkt zum Begriff Algorithmen:
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Algorithmen
Das Buch Algorithmen enthält unentbehrliches Basiswissen und deckt ein breites Spektrum an Datenstrukturen und Algorithmen zu den Themen Sortieren, Suchen, Graphen- oder Zeichenkettenverarbeitung ab. Für alle vorgestellten Datenstrukturen und Algorithmen liegen im Buch Java-Implementierungen vor, die der Leser nachvollziehen und sofort verwenden kann. Besonders interessant ist der konkrete Einsatz der Algorithmen in realen Anwendungsbeispielen aus Forschung, Technik und Wirtschaft. Dabei kommt auch hier nicht Pseudocode, sondern eine funktionstüchtige Implementierung in Java zum Einsatz. Die didaktisch hervorragend aufbereitenden Kapitel mit historischem Hintergrundwissen, wissenschaftlichen Analysen, klar strukturiertem Code, visualisierten Ablaufprotokollen und Übungen in verschiedenen Schwierigkeitsstufen eignen sich sehr gut zum Einsatz in der Lehre und für ein Selbststudium. EXTRAS ONLINE AUF WWW.PEARSON-STUDIUM.DE: Für Dozenten: Alle Abbildungen aus dem BuchFür Studenten: Link zur Website zum Buch mit Programmcode, Test Dateien, Programmierprojekten, Aufgaben und Übungen
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Algorithmen und Datenstrukturen
Dieses moderne Lehrbuch zum Thema Algorithmen und Datenstrukturen führt auf systematische Art und Weise in die Kunst der Programmierung ein und liefert sowohl das dazu erforderliche Wissen als auch das Handwerkszeug. Es behandelt in drei Teilen nicht nur das Entwerfen, die Gestaltung und die Analyse von Algorithmen und Datenstrukturen, sondern vermittelt auch das Verständnis für ausgewählte Algorithmen zur Lösung von Standardaufgaben sowie die Konzepte und Methoden für das Design der Architektur von größeren Programmsystemen. Ausgehend von einer fundierten Darstellung der Grundlagen wird anhand von vielen Beispielen und illustriert durch eine Fülle von Abbildungen gezeigt, wie man von einer Aufgabenstellung zu ihrer algorithmischen Lösung gelangt. Die Motivation, die Erläuterung und die Anwendung der wichtigsten Paradigmen zur Gestaltung der Architektur von größeren Programmsystemen runden den behandelten Stoff ab. Der durchgängig verwendete, leicht erlern- und gut lesbare Pseudocode gestattet es, den Blick auf das Wesentliche zu richten, und erlaubt eine einfache Übertragung der behandelten Algorithmen in eine konkrete Programmiersprache. Das Buch richtet sich an Studierende der Informatik, Wirtschaftsinformatik und Software Engineering, aber auch an Studierende anderer Studienrichtungen, für die eine Grundausbildung in Algorithmen und Programmierung vorgesehen ist, wie z.B. die Bioinformatik. Über die Autoren Gustav Pomberger ist Vorstand des Instituts für Wirtschaftsinformatik - Software Engineering an der Johannes Kepler Universität in Linz. Heinz Dobler ist Leiter des Masterstudiengangs Software Engineering der Fachhochschule Oberösterreich in Hagenberg. Beide beschäftigen sich seit vielen Jahren sowohl in der Forschung als auch in der Lehre mit der systematischen Entwicklung von Algorithmen, Datenstrukturen und Architekturen großer Softwaresysteme. Über den Inhalt TEIL I: Algorithmen und Datenstrukturen Einführung, Grundbegriffe und elementare Konzepte Struktur und systematischer Entwurf von Algorithmen Grundkonzepte zur Modellierung von Datenobjekten Rekursive Algorithmen und Laufzeitkomplexität von Algorithmen TEIL II: Elementare Algorithmen für Standardaufgaben (Auswahl) Suchalgorithmen und Sortieralgorithmen Algorithmen zur Erzeugung von Zufallszahlen Exhaustionsalgorithmen und Algorithmen auf Zeichenketten TEIL III: Elementare Programmierparadigmen Modulorientierte Programmierung Datenorientierte Programmierung Objektorientierte Programmierung Auf der Companion-Webseite Alle Abbildungen aus dem Buch (Für den Dozenten) Code für ausgewählte Algorithmen Beispielprogramme Compiler-Generator Coco-2
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Bhargava, Aditya Y: Algorithmen kapieren
Algorithmen kapieren , Visuelle Erläuterungen mit über 400 anschaulichen Illustrationen Mit einfachen Beispielen aus dem Alltag und zahlreichen Übungen Ausführlich kommentierter Beispielcode in Python Algorithmen kapieren ohne graue Theorie Ab sofort sind Algorithmen nicht mehr langweilig und trocken! Mit diesem Buch wird es dir leichtfallen, ihre Funktionsweise zu verstehen. Alle Algorithmen werden mithilfe von Beispielen aus dem täglichen Leben erläutert, z.B. der Unterschied zwischen Arrays und verketteten Listen anhand der Aufgabe, freie Plätze in einem Kinosaal zu finden. Für den Einsatz in der Praxis Du lernst die wichtigsten Algorithmen kennen, die dir dabei helfen, deine Programme zu beschleunigen, deinen Code zu vereinfachen und die gängigsten Aufgaben bei der Programmierung zu lösen. Dabei beginnst du mit einfachen Aufgaben wie Sortieren und Suchen. Mit diesen Grundlagen gerüstet kannst du auch schwierigere Aufgaben wie Datenkomprimierung oder künstliche Intelligenz in Angriff nehmen. Visuell und praxisnah Zu allen Erläuterungen findest du anschauliche Illustrationen und Diagramme sowie ausführlich kommentierten Beispielcode in Python. Übungsaufgaben mit Lösungen für jedes Kapitel helfen dir, dein Wissen zu testen und zu festigen. Aus dem Inhalt: Such-, Sortier- und Graphenalgorithmen Performance von Algorithmen analysieren (Landau-Notation) Arrays, verkettete Listen und Hashtabellen Bäume und balancierte Bäume Rekursion und Stacks Quicksort und das Teile-und-herrsche-Verfahren Dijkstra-Algorithmus für die Ermittlung des kürzesten Pfads Approximationsalgorithmen und NP-vollständige Probleme Greedy-Algorithmen Dynamische Programmierung Klassifikation und Regression mit dem k-Nächste-Nachbarn-Algorithmus Stimmen zum Buch »Das Buch schafft das Unmögliche: Mathe macht Spaß und ist einfach.« (- Sander Rossel, COAS Software Systems) »Algorithmen sind nicht langweilig! Die Lektüre des Buchs hat mir und meinen Studenten Spaß gemacht und war lehrreich.« (- Christopher Haupt, Mobirobo, Inc.) »Heutzutage gibt es praktisch keinen Aspekt des Lebens, der nicht durch einen Algorithmus optimiert wird. Dieses Buch sollte Ihre erste Wahl sein, wenn Sie eine gut erklärte Einführung in dieses Thema suchen.« (- Amit Lamba, Tech Overture, LLC) , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Steinkamp, Veit: Mathematische Algorithmen mit Python
Mathematische Algorithmen mit Python , Tauchen Sie ein in die Welt der Algorithmen und erforschen Sie die Verbindung zwischen Programmierung und Mathematik. Dr. Veit Steinkamp löst mit Ihnen Aufgaben aus verschiedenen Bereichen und zeigt, wie Rechnungen in Code umgesetzt werden. Sie lernen die grundlegenden Programm- und Datenstrukturen Pythons kennen und erfahren, welche Module Ihnen viel Arbeit abnehmen. Rasch programmieren Sie Algorithmen zum Lösen von Gleichungssystemen nach, automatisieren Kurvendiskussionen und berechnen Integrale. Abstrakte Zusammenhänge werden so deutlich, und ganz nebenbei verbessern Sie Ihre Python-Fähigkeiten und programmieren geschickter und gekonnter. Aus dem Inhalt: Python installieren und anwenden Daten- und Programmstrukturen Module: NumPy, SymPy, SciPy, Matplotlib Zahlen Gleichungssysteme Folgen und Reihen Funktionen Differenzial- und Integralrechnung Differenzialgleichungen Ausgleichsrechnungen Statistik Fraktale Geometrie Die Fachpresse zur Vorauflage: iX - Magazin für professionelle Informationstechnik: »Der Titel verspricht nicht zu viel. Man lernt nicht nur Mathematik, sondern spielend auch die Umsetzung von mathematischen Konzepten in ein Programm und damit die praktische Anwendung von Python.« c't: »Überhaupt beweist der Autor ein gutes didaktisches Händchen. Mit Hintergrundinformationen lockert er seinen Text auf; hinzu kommen zahlreiche Abbildungen mit Funktionsplots sowie gut gewählte Übungen.« , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
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Was sind die Vorteile von Clustering-Algorithmen bei der Analyse großer Datenmengen?
Clustering-Algorithmen können große Datenmengen automatisch in Gruppen einteilen, was die Datenorganisation und -interpretation erleichtert. Sie helfen dabei, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu erkennen, die sonst möglicherweise übersehen werden würden. Durch die Anwendung von Clustering-Algorithmen können Unternehmen wertvolle Erkenntnisse gewinnen und fundierte Entscheidungen treffen.
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Wie kann man Algorithmen schreiben?
Um Algorithmen zu schreiben, muss man zunächst das Problem verstehen, das gelöst werden soll. Dann kann man den Algorithmus in Schritten oder Pseudocode darstellen, um den Lösungsweg zu planen. Schließlich kann man den Algorithmus in einer Programmiersprache wie Python, Java oder C++ implementieren, um ihn auszuführen und das Problem zu lösen.
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Was bedeutet Stabilität bei Algorithmen?
Stabilität bei Algorithmen bedeutet, dass kleine Änderungen in den Eingabedaten nur zu kleinen Änderungen in den Ergebnissen führen. Ein stabiler Algorithmus ist also robust gegenüber kleinen Störungen oder Ungenauigkeiten in den Daten und liefert konsistente Ergebnisse. Stabilität ist ein wichtiges Qualitätsmerkmal für Algorithmen, insbesondere in Bereichen wie der numerischen Mathematik.
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Wie beeinflusst die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Computern die Effizienz von Algorithmen in der Datenverarbeitung und -analyse?
Die Verarbeitungsgeschwindigkeit von Computern beeinflusst die Effizienz von Algorithmen in der Datenverarbeitung und -analyse, da schnellere Computer in der Lage sind, große Datenmengen schneller zu verarbeiten. Dies ermöglicht es, komplexe Algorithmen in kürzerer Zeit auszuführen und somit die Effizienz der Datenverarbeitung zu steigern. Langsame Computer können die Effizienz von Algorithmen beeinträchtigen, da sie länger brauchen, um die gleiche Menge an Daten zu verarbeiten, was zu Verzögerungen in der Analyse führen kann. Eine schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit ermöglicht es, Algorithmen effizienter zu nutzen und somit die Effizienz der Datenverarbeitung und -analyse zu verbessern.
Ähnliche Suchbegriffe für Algorithmen:
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Algorithmen und Datenstrukturen (Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe)
Algorithmen und Datenstrukturen , Algorithmen und Datenstrukturen von Grund auf verstehen Fundierte Einführung mit klarem didaktischen Aufbau Mit konkreten Anwendungsbeispielen Eine reichhaltige Fundgrube für Lehre und Selbststudium Kenntnisse von Algorithmen und Datenstrukturen sind ein Grundbaustein des Studiums der Informatik und verwandter Fachrichtungen. Das Buch behandelt diese Thematik in Verbindung mit der Programmiersprache Java und schlägt so eine Brücke zwischen den klassischen Lehrbüchern zur Theorie von Algorithmen und Datenstrukturen und den praktischen Einführungen in eine konkrete Programmiersprache. Die konkreten Algorithmen und deren Realisierung in Java werden umfassend dargestellt. Daneben werden die theoretischen Grundlagen vermittelt, die in Programmiersprachen-Kursen oft zu kurz kommen: abstrakte Maschinenmodelle, Berechenbarkeit, Algorithmenparadigmen sowie parallele und verteilte Abläufe. Einen weiteren Schwerpunkt bilden Datenstrukturen wie Listen, Bäume, Graphen und Hashtabellen sowie deren objektorientierte Implementierung mit modernen Methoden der Softwareentwicklung. Die 6. Auflage führt neue Datenstrukturen und Algorithmen (z.B. Skip-Listen, weitere Hashverfahren und Graphalgorithmen) ein und berücksichtigt relevante Neuerungen der aktuellen Java-Versionen. Das Buch richtet sich an Studierende im Grundstudium an Universitäten und Fachhochschulen sowie an alle, die die Grundlagen der praktischen Informatik strukturiert erlernen wollen. Sie erwerben damit die Basis für die theoretischen und praktischen Vertiefungen im Hauptstudium und lernen gleichzeitig die Umsetzung in den »Alltag« der Softwareentwicklung kennen. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Auflage: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Erscheinungsjahr: 202011, Produktform: Leinen, Autoren: Saake, Gunter~Sattler, Kai-Uwe, Auflage: 21006, Auflage/Ausgabe: 6., überarbeitete und erweiterte Auflage, Themenüberschrift: COMPUTERS / Programming / Algorithms, Fachschema: Algorithmus~EDV / Theorie / Programmieren / Datenstrukturen~Informatik~Java (EDV)~Programmiersprachen, Fachkategorie: Programmier- und Skriptsprachen, allgemein~Informatik, Bildungszweck: für die Hochschule, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, Seitenanzahl: XIX, Seitenanzahl: 588, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: Dpunkt.Verlag GmbH, Verlag: "dpunkt.verlag GmbH", Länge: 246, Breite: 175, Höhe: 40, Gewicht: 1217, Produktform: Gebunden, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Vorgänger EAN: 9783864901362 9783898646635 9783898643856 9783898642552 9783898641227, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0002, Tendenz: -1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel, WolkenId: 498657
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Algorithmen und Datenstrukturen für Dummies (Gogol-Döring, Andreas~Letschert, Thomas)
Algorithmen und Datenstrukturen für Dummies , Dieses Buch führt Sie sachte in die Denkweisen des Fachs "Algorithmen und Datenstrukturen" ein. Es erklärt Informatik-Anfängern Terminologie, Notation und zentrale Inhalte des Fachgebiets auf anschauliche und sehr unterhaltsame Weise. Ein Fokus sind die Techniken und Tricks, die Sie brauchen, um effiziente Algorithmen und Datenstrukturen zu bauen. Sie werden auch in die Lage versetzt, Pseudocode in der typischen akademischen Darstellung zu verstehen und in unterschiedlichen Programmiersprachen zu realisieren oder umgekehrt grundlegende algorithmische Ideen als Pseudocode zu dokumentieren. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen , Erscheinungsjahr: 20191002, Produktform: Kartoniert, Titel der Reihe: für Dummies##, Autoren: Gogol-Döring, Andreas~Letschert, Thomas, Seitenzahl/Blattzahl: 485, Keyword: Algorithmen u. Datenstrukturen; Algorithmus; Datenstruktur; Informatik; Informatik-Lehrbuch; Lehrbuch; Pseudocode, Fachschema: Informatik~Algorithmus, Fachkategorie: Informatik, Warengruppe: HC/Informatik, Fachkategorie: Algorithmen und Datenstrukturen, Thema: Verstehen, Text Sprache: ger, UNSPSC: 49019900, Warenverzeichnis für die Außenhandelsstatistik: 49019900, Verlag: Wiley-VCH GmbH, Verlag: Wiley-VCH GmbH, Verlag: Wiley-VCH, Länge: 241, Breite: 180, Höhe: 30, Gewicht: 849, Produktform: Kartoniert, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Genre: Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin, Herkunftsland: DEUTSCHLAND (DE), Katalog: deutschsprachige Titel, Katalog: Gesamtkatalog, Katalog: Kennzeichnung von Titeln mit einer Relevanz > 30, Katalog: Lagerartikel, Book on Demand, ausgew. Medienartikel, Relevanz: 0050, Tendenz: +1, Unterkatalog: AK, Unterkatalog: Bücher, Unterkatalog: Hardcover, Unterkatalog: Lagerartikel,
Preis: 26.99 € | Versand*: 0 € -
Balzer, Wolfgang: Theorien und Methoden der Wissenschaft
Theorien und Methoden der Wissenschaft , Dieses Lehrbuch führt systematisch in die Wissenschaftstheorie und Methodologie ein, indem es vier zentrale Themen darstellt und eigenständig weiterentwickelt: 1) Wissenschaft besteht aus sozialen Systemen und Handlungen, muss in dieser Dimension von Religion, Politik, Wirtschaft und von Internetakteuren abgegrenzt werden und einen eigenen Typ von Verantwortung definieren. 2) Wissenschaft ist geprägt von geistigen Darstellungen in Form von Fakten, Strukturen, Modellen, Theorien, Computerprogrammen, die meist durch Sprache beschrieben, und in Form von Figuren, Bildern und Video-Clips. 3) Wissenschaft ist an Erfahrung gebunden durch Phänomene, Wahrnehmungen, Experimente, Messung sowie deren statistische Aufbereitung. 4) Wissenschaft ist geprägt von charakteristischen Vorgehensweisen (Methoden), die je nach Disziplin und Gegenstand variieren. Die Behandlung dieser Themen ist für Natur-, Sozial-, Geistes- und lnformationswissenschaften und für statistische Theorien gleichermaßen zutreffend. Die allgemeinen Begriffe werden durch Beispiele aus den verschiedensten Fachgebieten belegt. , Studium & Erwachsenenbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 24.90 € | Versand*: 0 € -
Handbuch Klinische Sozialarbeit
Handbuch Klinische Sozialarbeit , Klinische Sozialarbeit blickt auf eine lange Tradition zurück und hat sich in den vergangenen Jahrzehnten in Deutschland als Fachsozialarbeit etabliert. Das Handbuch führt erstmals die vielfältigen theoretischen, konzeptionellen, ethischen und methodischen Grundlagen der Klinischen Sozialarbeit zusammen. Zentrale Vertreter:innen bereiten den aktuellen Wissensstand verständlich, prägnant und praxisnah auf und geben Wissenschaftler:innen, Praktiker:innen und Studierenden einen fundierten Überblick über Entwicklung, Ausgestaltung und Perspektiven Klinischer Sozialarbeit. , Bücher > Bücher & Zeitschriften
Preis: 30.00 € | Versand*: 0 €
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Wie können quantitative Methoden zur Analyse von Daten in der Forschung und Wissenschaft eingesetzt werden?
Quantitative Methoden wie statistische Analysen und mathematische Modelle können verwendet werden, um Daten zu sammeln, zu analysieren und Muster oder Trends zu identifizieren. Diese Methoden ermöglichen es Forschern, Hypothesen zu testen, Zusammenhänge zwischen Variablen zu untersuchen und fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen. Durch die Verwendung quantitativer Methoden können Forscher objektive und reproduzierbare Ergebnisse erzielen, die zur Weiterentwicklung des Wissens in ihren jeweiligen Fachgebieten beitragen.
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Sind Algorithmen und Datenstrukturen wichtig oder nebensächlich?
Algorithmen und Datenstrukturen sind äußerst wichtig in der Informatik. Sie sind grundlegende Konzepte, die bei der Lösung von Problemen und der effizienten Verarbeitung von Daten eine zentrale Rolle spielen. Ohne ein gutes Verständnis und eine solide Anwendung dieser Konzepte können Programme ineffizient sein und möglicherweise nicht die gewünschten Ergebnisse liefern.
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Wie kann die Verwendung von Algorithmen in der Programmierung die Effizienz von Datenverarbeitung und -analyse verbessern?
Die Verwendung von Algorithmen in der Programmierung ermöglicht es, komplexe Datenverarbeitungs- und Analyseaufgaben effizienter zu bewältigen, indem sie spezifische Anweisungen zur Verarbeitung von Daten bereitstellen. Durch die Anwendung von Algorithmen können große Datenmengen schnell und präzise verarbeitet werden, was zu einer verbesserten Effizienz bei der Datenanalyse führt. Algorithmen können auch dabei helfen, Muster und Trends in den Daten zu identifizieren, was zu fundierteren Entscheidungen führt. Darüber hinaus ermöglichen Algorithmen die Automatisierung von Prozessen, was Zeit und Ressourcen spart und die Effizienz der Datenverarbeitung und -analyse weiter verbessert.
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Was sind die gängigsten Analysemethoden zur Auswertung von Daten in der Wissenschaft und Forschung?
Die gängigsten Analysemethoden zur Auswertung von Daten in der Wissenschaft und Forschung sind statistische Analysen wie Regression, t-Tests und ANOVA. Des Weiteren werden auch qualitative Methoden wie Inhaltsanalyse und Grounded Theory verwendet. Zudem gewinnen auch datengetriebene Ansätze wie Machine Learning und Data Mining an Bedeutung.
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