Produkt zum Begriff Datenstrukturen:
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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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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
Preis: 44.90 € | Versand*: 0 € -
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 € -
Web and Network Data Science: Modeling Techniques in Predictive Analytics
Master modern web and network data modeling: both theory and applications. In Web and Network Data Science, a top faculty member of Northwestern University’s prestigious analytics program presents the first fully-integrated treatment of both the business and academic elements of web and network modeling for predictive analytics. Some books in this field focus either entirely on business issues (e.g., Google Analytics and SEO); others are strictly academic (covering topics such as sociology, complexity theory, ecology, applied physics, and economics). This text gives today's managers and students what they really need: integrated coverage of concepts, principles, and theory in the context of real-world applications. Building on his pioneering Web Analytics course at Northwestern University, Thomas W. Miller covers usability testing, Web site performance, usage analysis, social media platforms, search engine optimization (SEO), and many other topics. He balances this practical coverage with accessible and up-to-date introductions to both social network analysis and network science, demonstrating how these disciplines can be used to solve real business problems.
Preis: 36.37 € | Versand*: 0 €
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Wie funktionieren hier Relaxationsalgorithmen und Datenstrukturen?
Relaxationsalgorithmen werden verwendet, um den optimalen Wert einer Zielfunktion in einem Optimierungsproblem zu finden. Sie basieren auf der schrittweisen Aktualisierung von Schätzungen des optimalen Zielfunktionswerts. Datenstrukturen werden verwendet, um effizient auf die Daten zuzugreifen, die für die Berechnungen der Relaxationsalgorithmen benötigt werden, z.B. um die Schätzungen des Zielfunktionswerts zu speichern und zu aktualisieren.
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Was sind die Vor- und Nachteile von unveränderlichen Datenstrukturen in der Programmierung?
Vorteile: Unveränderliche Datenstrukturen sind sicherer, da sie nicht versehentlich verändert werden können. Sie sind auch einfacher zu verstehen und zu debuggen, da sie keine Seiteneffekte haben. Außerdem ermöglichen sie eine bessere Parallelisierung von Code. Nachteile: Unveränderliche Datenstrukturen können weniger effizient sein, da bei jeder Änderung eine neue Kopie erstellt werden muss. Sie können auch zu einem höheren Speicherverbrauch führen, da alte Versionen der Datenstruktur nicht automatisch gelöscht werden. Außerdem können sie in manchen Fällen weniger flexibel sein, da Änderungen nicht direkt vorgenommen werden können.
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Was sind Datenstrukturen in der Informatik und wie funktioniert eine Queue?
Datenstrukturen in der Informatik sind organisierte Methoden, um Daten effizient zu speichern und zu verwalten. Eine Queue ist eine Datenstruktur, die nach dem Prinzip "First-In-First-Out" (FIFO) funktioniert. Das bedeutet, dass das Element, das zuerst hinzugefügt wurde, auch als erstes wieder entfernt wird. Neue Elemente werden am Ende der Queue hinzugefügt und entfernt man Elemente, geschieht dies am Anfang der Queue.
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Welche Modellierungstechniken eignen sich am besten für die Visualisierung komplexer Datenstrukturen und Prozesse?
Für die Visualisierung komplexer Datenstrukturen und Prozesse eignen sich am besten Techniken wie Entity-Relationship-Diagramme, UML-Diagramme und BPMN-Diagramme. Diese ermöglichen eine übersichtliche Darstellung von Entitäten, Beziehungen und Abläufen. Durch die Verwendung dieser Modellierungstechniken können komplexe Zusammenhänge leichter verstanden und analysiert werden.
Ähnliche Suchbegriffe für Datenstrukturen:
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Chabert, Antoine: SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics
SAP Analytics Cloud: Predictive Analytics , Today's organizations must be prepared for tomorrow's events. Forecast future behavior in SAP Analytics Cloud with this comprehensive guide to predictive analytics! Start by learning about the data types, scenarios, and methods used in predictive analytics projects. Then follow step-by-step instructions to build, analyze, and apply predictive models to your business data using classification, time series forecasting, and regression analysis. Automate your models and dive into the data science with this all-in-one guide! In this book, you'll learn about: a. Predictive Scenarios and Projects Understand the basics of predictive analytics in SAP Analytics Cloud: scenarios, data types, and actions. Then plan your predictive project, including identifying the key stakeholders and reviewing the methodology. b. Build, Train, Analyze, and Apply Master predictive models from end to end. Create classification, time series, and regression models; then train them to identify business patterns. Analyze and apply the results of your models to data in SAP Analytics Cloud. c. Practical Demonstrations See predictive analytics in action! Identify use cases for predictive modeling. For each data model, understand practical applications through curated examples with sample business data. Highlights include: 1) Predictive scenarios 2) Predictive forecasts 3) Data modeling 4) Planning 5) Time series model 6) Classification model 7) Regression model 8) Multi-actions 9) Data science 10) Stories and dashboards , Schule & Ausbildung > Fachbücher, Lernen & Nachschlagen
Preis: 81.99 € | Versand*: 0 € -
1200W Windkraftanlage zur Eigenstrom-Optimierung!
1200W Windkraftanlage zur Eigenstrom-Optimierung! 1x Silent-Wind-Power HY1000W / 110V, 1x Silent-Wind-Wechselrichter 1000W, 1x Silent-Wind Mast 9.6m (Windturm)
Preis: 3200.00 € | Versand*: 119.00 € -
Modern Analytics Methodologies: Driving Business Value with Analytics
Create a complete roadmap for capitalizing on analytics to grow topline revenue and build shareholder value in your unique organization! Modern Analytics Methodologies goes far beyond the classic Analytics Maturity Model to help you overcome the gaps between your current analytics capabilities and where you need to go. Pioneering analytics experts Michele Chambers and Thomas Dinsmore help you implement analytics that supports your strategy, aligns with your culture, and serves your customers and stakeholders. Drawing on work with dozens of leading enterprises, Michele Chambers and Thomas Dinsmore describe high-value applications from many industries, and help you systematically identify and deliver on your company's best opportunities. Writing for both professionals and students, they show how to: Leverage the convergence of macro trends ranging from "flattening" and "green" to Big Data and machine learning Go beyond the Analytics Maturity Model: power your unique business strategy with an equally focused analytics strategy Link key business objectives with core characteristics of your organization, value chain, and stakeholders Take advantage of game changing opportunities before competitors do Effectively integrate the managerial and operational aspects of analytics Measure performance with dashboards, scorecards, visualization, simulation, and more Prioritize and score prospective analytics projects Identify "Quick Wins" you can implement while you're planning for the long-term Build an effective Analytic Program Office to make your roadmap persistent Update and revise your roadmap for new needs and technologies Modern Analytics Methodologies will be an indispensable resource for any executive or professional concerned with analytics, including Chief Analytics Officers; Chief Data Officers; Chief Scientists; Chief Marketing Officers; Chief Risk Officers; Chief Strategy Officers; VPs of Analytics or Big Data; data scientists; business strategists; and line-of-business executives.
Preis: 27.81 € | Versand*: 0 € -
Datenanalyse mit R' Fortgeschrittene Verfahren
Dieses Buch erklärt, wie man mit R fortgeschrittene statistische Analysen durchführt. Die Techniken wurden dabei so ausgewählt, dass sie den Stoff im Masterstudiengang Psychologie und ähnlicher Studiengänge abdecken. In 10 eigenständigen Kapiteln werden die statistischen Verfahren anhand einführender und komplexer Datenbeispiele erläutert. Die Analyseergebnisse werden ausführlich interpretiert. Dabei legt das Buch besonderen Wert auf illustrative grafische Ergebnisdarstellungen. Auch die Voraussetzungen der Verfahren werden diskutiert und, soweit möglich, in R geprüft. Zu jedem Kapitel stehen Datendateien und ein R Script zur Verfügung, damit die Analyse schnell und unkompliziert nachvollzogen werden kann. Das Buch setzt Grundkenntnisse in R voraus und gibt ergänzende Literatur für die theoretischen Grundlagen und die Vertiefung für die fortgeschrittene Datenanalyse an.
Preis: 27.99 € | Versand*: 0 €
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Was sind die verschiedenen Arten von Datenstrukturen und wie werden sie in der Informatik eingesetzt?
In der Informatik gibt es verschiedene Arten von Datenstrukturen, darunter Arrays, Listen, Stapel und Warteschlangen. Diese Datenstrukturen werden verwendet, um Daten effizient zu organisieren, zu speichern und zu verarbeiten. Arrays sind eine geordnete Sammlung von Elementen, Listen sind eine lineare Anordnung von Elementen, Stapel folgen dem Prinzip "Last In, First Out" und Warteschlangen folgen dem Prinzip "First In, First Out". Durch die Verwendung von Datenstrukturen können Algorithmen effizienter implementiert und Probleme in der Informatik gelöst werden.
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"Was sind die verschiedenen Arten von Datenstrukturen und wie werden sie in der Informatik verwendet?"
Die verschiedenen Arten von Datenstrukturen in der Informatik sind Arrays, Listen, Stapel, Warteschlangen, Bäume und Graphen. Diese Datenstrukturen werden verwendet, um Daten effizient zu organisieren, zu speichern und zu verarbeiten. Sie ermöglichen es, auf Daten zuzugreifen, sie zu durchsuchen und zu manipulieren, um komplexe Probleme zu lösen.
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Wie können Unternehmen von der Datenanalyse profitieren und welche Analysetools sind am effektivsten?
Unternehmen können von Datenanalyse profitieren, indem sie Einblicke in Kundenverhalten, Marktrends und interne Prozesse gewinnen, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Die effektivsten Analysetools sind oft branchenspezifisch und können von einfachen Excel-Tabellen bis hin zu komplexen Business Intelligence-Plattformen reichen. Es ist wichtig, die Bedürfnisse des Unternehmens zu berücksichtigen und die richtigen Tools auszuwählen, um die gewünschten Ergebnisse zu erzielen.
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Was sind die grundlegenden Datenstrukturen in der Informatik und wie werden sie in der Programmierung eingesetzt?
Die grundlegenden Datenstrukturen in der Informatik sind Arrays, Listen, Stapel (Stacks) und Warteschlangen (Queues). Sie werden in der Programmierung verwendet, um Daten effizient zu organisieren, zu speichern und zu verarbeiten. Jede Datenstruktur hat spezifische Operationen, die auf sie angewendet werden können, um den Zugriff und die Manipulation der enthaltenen Daten zu erleichtern.
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