Algorithmen und Datenstrukturen Python

Warum Algorithmen und Datenstrukturen?

Theoretische Grundlagen

Verstehen Sie Rekursion, Zeitkomplexität und asymptotische Analyse. Solide mathematische Basis für Algorithmik.

Praktische Implementierung

Alle Algorithmen werden in Python implementiert mit ausführlichen Code-Beispielen und Erklärungen.

Datenstrukturen Meistern

Von Listen und Stacks bis zu Bäumen und Graphen - alle wichtigen Datenstrukturen verstehen und anwenden.

Suchverfahren & Sortierung

Lerne die wichtigsten Sortieralgorithmen und Suchverfahren mit Effizienzanalyse kennen.

Graphalgorithmen

Tiefenbau und Breitensuche, kürzeste Wege, Dijkstra, A* und weitere wichtige Graphalgorithmen.

Interview-Vorbereitung

Perfekte Vorbereitung für technische Interviews bei großen Tech-Unternehmen.

Kursprogramm

1 Rekurrente Beziehungen und Rekursion

1.1Rekurrente Beziehungen
1.1.1Rekurrente Beziehung erster Ordnung
1.1.2Rekurrente Beziehungen höherer Ordnungen
1.2Rekursion in Python

2 Komplexität von Algorithmen

2.1Algorithmus und Bewertung seiner Komplexität
2.1.1Algorithmus und seine Analyse
2.1.2Laufzeit (Running Time)
2.1.3Best-, Worst- und Average-Case Laufzeit
2.2Asymptotische Bewertung der Algorithmuskomplexität
2.2.1O – Notation (Big O)
2.2.2Ω – Notation (Big Omega)
2.2.3Θ – Notation (Big Theta)
2.2.4Asymptotische Analyse von Algorithmen

3 Suche und Sortierung

3.1Suchverfahren
3.1.1Lineare (sequentielle) Suche
3.1.2Binäre Suche
3.1.3Hashing und Hash-Tabellen
3.2Sortierverfahren
3.2.1Bubble Sort
3.2.2Selection Sort
3.2.3Insertion Sort
3.2.4Merge Sort
3.2.5Quick Sort

4 Vollständige Enumeration

4.1Brute-Force Ansatz
4.2Branch and Bound Methode
4.3Divide and Conquer Methode

5 Lineare Datenstrukturen

5.1Stack (Stapel)
5.1.1Definition und Beispiele
5.1.2Anwendungen des Stacks
5.2Queue, Deque, Priority Queue
5.2.1Queue (Warteschlange)
5.2.2Double-ended Queue (Deque)
5.2.3Priority Queue
5.3Listen
5.3.1Einfach verkettete Liste
5.3.2Liste mit aktuellem Element
5.3.3Zirkuläre Liste
5.3.4Doppelt verkettete Liste

6 Bäume

6.1Definition, Beispiele und Implementierung in Python
6.1.1Grundlegende Definitionen
6.1.2Implementierung in Python
6.1.3Algorithmen auf Bäumen
6.2Binäre Bäume
6.2.1Definition und Implementierung
6.2.2Algorithmen auf binären Bäumen
6.2.3Binärer Suchbaum
6.2.4Balancierte Suchbäume
6.2.5Binärer Heap und Prioritätswarteschlange
6.2.6Segmentbaum

7 Graphentheorie

7.1Definition, Beispiele und Implementierung in Python
7.1.1Definitionen und Beispiele
7.1.2Implementierung des Graphen in Python
7.2Algorithmen auf Graphen
7.2.1Tiefensuche (DFS)
7.2.2Breitensuche (BFS)
7.2.3Wellenalgorithmus
7.2.4Kürzester Weg
7.2.5Topologische Sortierung
7.2.6Zusammenhang von Graphen
7.3Wege in Labyrinthen finden
7.3.1Modellierung des Labyrinths
7.3.2Breitensuche und Wellenalgorithmus
7.3.3Wegfindung
7.4Algorithmen auf gewichteten Graphen
7.4.1Bellman-Ford-Algorithmus
7.4.2Dijkstra-Algorithmus
7.4.3A*-Algorithmus
7.4.4Spannbaum und Prim-Algorithmus

Beginnen Sie noch heute mit dem Lernen

Vereinbaren Sie eine kostenlose Beratung und erhalten Sie einen persönlichen Lernplan

Kontaktinformationen

Email autocadmdav@gmail.com

Telegram @yurii_code

Instagram

Facebook

⏰ Öffnungszeiten: Mo–Fr 10:00–21:00, Sa, So

Einen Brief schreiben

Algorithmen &Datenstrukturenin Python