Title: Grundlagen der Informatik
Tags: Formel Wichtig Grundlagen

Q: Nenne die Charakteristika eines Algorithmuses
A: Finitheit, Detterminismus, Determiniertheit und desweiteren Platzkomplexität und Terminiertheit (Zeitkomplexität)

Q: Was bedeutet Finitheit eines Algorithmuses?
A: Die Vorschrift ist mit endlichen Mitteln beschreiben.

Q: Was bedeutet Detterminismus bei Algorithmen?
A: Es ist immer eindeutig definiert, welche Regel in der Vorschrift als nächstes anzuwenden ist.

Q: Was bedeutet Determiniertheit bei Algorithmen?
A: Die Ausgabe ist immer eindeutig bestimmt.

Q: Beschreibe die Platzkomplexität eines Algorithmuses?
A: Das Verfahren darf zu jedem Zeitpunkt nur angemessen viel Speicherplatz benötigen.

Q: Was versteht man unter Zeitkomplexität (Terminiertheit) bei Algorithmen?
A: Das Verfahren sollte zu einem angemessenen Zeitpunkt terminieren.

Vorderseite: Wie funktioniert QuickSort?
Rückseite: Teile die Liste durch 2 und nehme das Element in der Mitte als Pivotelement. Lege zwei neue Listen (Liste1 und Liste2) an. Nun Sortiere die Elemente der Liste die kleiner/gleich dem Pivotelement sind in die Liste1 und alle die größer dem Pivotelement sind in Liste2. Wiederhole diesen Vorgang für jede Liste bis die Liste nur noch aus einem Element besteht. Nun füge die Listen wieder zusammen.
Gegenrichtung hinzufügen: Welchen Suchalgorithmus wird beschrieben?

Q: Was ist die Binärzahl 1101 in Hexadezimal?
A: D

Q: Mit welchem Verfahren rechnet man Binärzahlen in Hexadezimalzahlen um?
A: Durch das Aufteilen der Binärzahl von hinten in 4er Packete und das Umrechnen in ihren Dezimalwert lässt sie sich in eine Hexadezimalzahl umwandeln.

Q: Welchen Wert hat die Dezimalzahl 11 in Hexadezimal?
A: B

Q: Weg zur Umrechnung von Dezimalzahlen in Binärzahlen?
A: Durch das teilen mit Rest durch 2 bis man bei 0 angelangt ist. Die Binärzahl ist nun der Rest der Teilungen rückwärts aufgeschrieben.

Q: Welcher Datentyp bildet ganze Zahlen ab?
A: int, Integer

Q: Welcher Datentyp beinhaltet logische Werte?
A: boolean

Q: Welche Werte nimmt boolean an?
A: logische Werte, true und false.

Q: Wie lautet die Definizion von Informatik?
A: Informatik ist die Wissenschaft, die sich mit den theoretischen Grundlagen, den Mitteln und Methoden sowie mit der Anwendung der elektronischen Datenverarbeitung beschäftigt, das heißt mit der Informationsverarbeitung unter Einsatz von Computern.

Q: Beschreibe den Aufbau einer Turing Maschine
A: 1. Ein Band mit beliebig vielen Speicherstellen
2. Einem Lese/Schreibkopf um diese Speicherstellen auszulesen, zu löschen, zu beschreiben oder so zu belassen.
3. Der Lese/Schreibkopf kann um eine Stelle nach links oder rechts rücken oder stehen bleiben.
4. Schreiben kann der Kopf ein Alphabet aus endlich vielen Zeichen, zu denen immer das Leerzeichen "Blank" gehören muss.
5. Das Alphateb hängt vom jeweiligen Programm der Turing-Maschine ab.
6. Das Programm wird durch Anweisungen und verschiedene Zustände der Maschine beschrieben.

Q: Nenne Algorithmen die nach dem Prinzip "teile und herrsche" funktionieren.
A: QuickSort und MergeSort

Q: Beschreibe den Ablauf des Boyer-Moore-Matching
A: 1. String S in dem das Pattern P gesucht wird.
2. Man vergelicht die letzte Stelle von P mit der gleichen Position in S.
3. Stimmen beide überein überprüft man die stellen davor.
4. Gibt es keine Übereinstimmung dann kontrolliert man ob die letzte übereinstimmende stelle mit irgendeiner der übrigen in P übereinstimmt.
5. Man verschiebt P bis zu dieser Stelle oder um die länge von P und beginnt von vorne.

Q: Wie lautet die Formel des MasterTheorem falls [$]n > {n}_{0}[/$]
A: [$]T(n)= a \cdot T(n/b)+{n}^{k}[/$]

Q: Wann gilt [$]T(n) = O({n}^{k})[/$]
A: Wenn [$]a < {b}^{k}[/$]

Q: Wann gilt [$]O({n}^{k} \cdot {log}_{2}(n))[/$]?
A: Wenn [$] a = {b}^{k}[/$]

Q: Wann gilt [$]O\left({n}^{{log}_{b}a}\right)[/$]?
A: Wenn [$]a>{b}^{k}[/$]

Q: Wie lautet die Formel des Theorem 2 (Chip and (Be) Conquer(ed))?
A: [$]T(n) = b \cdot T(n-c) + f(n)[/$]

Q: Wie lautet der Fall "Chip and Be Conquered"?
A: [$]T(n) = O \left({b}^{n/c} \right)[/$] falls [$]b > 1[/$]

Q: Welche Komplexität hat der 1. Fall im MasterTheorem?
A: [$]O({n}^{k})[/$]

Q: Welche Komplexität hat der Fall 2 des MasterTheorems?
A: [$]O({n}^{k} \cdot {log}_{2}(n))[/$]

Q: Wann trifft der 2. Fall des Mastertheorems zu?
A: Wenn [$]a = {b}^{k}[/$]

Q: Wann trifft der 1. Fall des MasterTheorems zu?
A: Wenn [$]a < {b}^{k}[/$]

Q: Wann trifft der 3. Fall des MasterTheorems zu?
A: Wenn [$]a>{b}^{k}[/$]

Q: Wie lautet die Komplexität im 3. Fall des MasterTheorems?
A: [$]O \left({n}^{{log}_{b}a} \right)[/$]

Q: Wie lautet [$]2 \cdot 3 + 4 + 5 \cdot 6[/$] in der polnischen Notation?
A: [$]2 \: 3 \cdot 4 \: 5 + + \: 6 \: \cdot[/$]

Q: Heap: Was versteht man unter der Aktion "durchsickern"?
A: Beim dirchsickern werden die Wurzel/Vater Elemente mit den Blättern/Söhnen getauscht die größer sind als das aktuelle Vater Element. Somit entsteht ein Heap.

Q: Was ist ein Heap?
A: Ein Heap ist eine Baumstrucktur bei der die Wurzel stets größer ist als die Kindelemente. Sprich der Vater ist größer als die Söhne.