Datenstrukturen

Letztmalig dran rumgefummelt: 12.06.17 21:00:13

	Etwas ganz einfaches kann sehr schnell sehr kompliziert und vor allem auch komplex werden - und dies ist nicht jeweils das selbe ;-) Die Graphentheorie versteckt sich hinter ziemlich vielen Computerproblemen aber auch ganz praktische Anwendungen lassen sich auf eben diese zurück führen. Es gibt Berührungspunkte zu fast allen Bereichen der Informatik - Netzwerktechnik sowie Programmablaufpläne sind nur zwei ganz schnell genannte und auch bekannte Repräsentanten. Daten werden in der Informatik im Allgemeinen in Datenstrukturen gespeichert. Wir sprechen von einer Struktur, weil die Daten in einer bestimmten Reihenfolge angeordnet und miteinander verbunden werden. Verschiedene Datenstrukturen unterscheiden sich nicht durch den Datentyp der gespeicherten Daten, sondern vielmehr durch die Eigenschaften der Operationen, die auf den Datenstrukturen ausgeführt werden können. So ist es egal, ob in einer bestimmten Datenstruktur Zeichenketten (Datentyp String), Ganzzahlen (Datentyp Integer) oder Wahrheitswerte (Datentyp Boolean) gespeichert werden, die Eigenschaften einer Operation bleiben unabhängig vom verwendeten Datentyp gleich. Datenstrukturen erlauben es also, die wichtigsten und am häufigsten genutzten Operationen auf Daten bzw. Objekten so bereitzustellen, dass sie in Algorithmen genutzt werden können. Von den meisten Datenstrukturen gibt es Spezialisierungen, die für eine bestimmte Anwendung besonders gut geeignet sind. Wir alle nutzen verschiedene Datentypen, Operationen und Datenstrukturen unbewusst jeden Tag bei ganz normalen Tätigkeiten: wenn wir eine schwangere Frau an der Kasse vorlassen, weil sie es eiliger hat als wir, oder wenn wir mit unserem Navigationsgerät den schnellsten Weg von A nach B berechnen lassen. Datenstrukturen stellen spezifische Operationen auf Daten bereit, die dann von Algorithmen genutzt werden können.
	1. Skalare Statische Datentypen 2. Arrays & Records 3. Schlangen, Stapel & Listen 4. Baumstrukturen 5. Graphenstrukturen 6. Stapel & Warteschlangen - LIFO & FIFO 7. Heaps 8. Abstrakte Datentypen 9. Verwandte Themen
	die Informatikseiten Datenstrukturen begrenzt verwendbar - selbst aufpassen, ab welcher Stelle es Blödsinn wird ;-) Informatik-Profi-Wissen
	Quellen: Informatik macchiato - Cartoon-Informatikkurs für Schüler und Studenten Seite 30 ff. Technische und Theoretische Informatik  Seite ???

1. Skalare Statische Datentypen

	Ein Graph ist ein anschauliches mathematisches Modell zur Beschreibung von Objekten, die untereinander gewisse Beziehungen können. Er ist die ungerichtete oder auch gerichtete Verbindung (Kante) zwischen zwei Punkten (Knoten).
	Single & Byte
	Integer & Word

2. Arrays & Records

	http://images.google.de/imgres?imgurl=http://www.inf-schule.de/informatik/listen/datenmodellierung/exkurs_datenstrukturen/lottoschein.png&imgrefurl=http://www.inf-schule.de/informatik/listen/datenmodellierung/exkurs_datenstrukturen/index.php%3Fversion%3D0&usg=__qQF9oBuJk0su4q9RHPnyp2MzCeA=&h=314&w=521&sz=269&hl=de&start=19&itbs=1&tbnid=i0K0x2GuBRdaPM:&tbnh=79&tbnw=131&prev=/images%3Fq%3DDatenstrukturen%26hl%3Dde%26gbv%3D2%26tbs%3Disch:1
	Wenn man die Daten eines solchen Lottoscheins erfassen möchte, benötigt man Datenstrukturen. Im vorliegenden Fall liegt eine Reihung von Tipps vor, wobei jeder Tipp eine Reihung aus 6 Zahlen ist. Die Struktur der Daten lässt sich hier also als Reihung von Reihungen beschreiben.

3. Schlangen, Stapel & Listen

	Folgen Als Folge wird in der Mathematik eine Auflistung (Familie) von endlich oder unendlich vielen fortlaufend nummerierten Objekten (beispielsweise Zahlen) bezeichnet. Dasselbe Objekt kann in einer Folge auch mehrfach auftreten. Das Objekt mit der Nummer i, man sagt hier auch: mit dem Index i, wird i-tes Glied oder i-te Komponente der Folge genannt. Unendliche Folgen kann man natürlich nicht vollständig auflisten. Hier muss ein Bildungsgesetz für die Folgenglieder bekannt sein oder sich aus den aufgeschriebenen Anfangsgliedern zweifelsfrei ergeben. Endliche wie unendliche Folgen finden sich in allen Bereichen der Mathematik. Mit unendlichen Folgen, deren Glieder Zahlen sind, beschäftigt sich vor allem die Analysis. Ist n die Anzahl der Glieder einer endlichen Folge, so spricht man von einer Folge der Länge n, einer n-gliedrigen Folge oder von einem n-Tupel. Die Folge ohne Glieder, deren Index-Bereich also leer ist, wird leere Folge, 0-gliedrige Folge oder 0-Tupel genannt.
	Polymorphe Listen
	Verkettete Listen
	Doppelt verkettete Listen

4. Baumstrukturen

	Zurückgeführt wird die Graphentheorie auf Friedrich Gauß und das Königsberger Brückenproblem. Das war aber lediglich der Anfang für ein Konzept zur Lösung einer riesigen Klasse von Problemen. Heut' werden damit Flusspläne für optimierte Produktionsabläufe gestaltet oder Fahr- sukzessive Flugpläne auf Sicherheit überprüft.
	Baumstrukturen-Logo

5. Graphen

	Grundlagen der Graphentheorie

6. Stapel und Warteschlangenprinzip - LIFO & FIFO - Stack & Queue

	Diese Datenstruktur spielt insbesondere für Zwischenspeicher eine entscheidende Rolle. Jegliche Interrupt- bzw. Unterprogrammtechnik stützt sich auf diese Grundlage oder anders gesagt: sie wären gar nicht möglich ohne den Einsatz dieser schnellen Datenzugriffe.
	Stack-Operations Befehlspipeline

7. Heaps

8. Abstrakte Datentypen

	Hier wird's abstrakt, weil Freiheit hier wirklich wörtlich genommen werden darf - allerdings muss man sie auch beherrschen, wobei Dich moderne Compiler schon maximal unterstützen (sie bemerken schon einmal, was logisch gar nicht sein kann, allerdings nur auf der Typ-Ebene - nicht auf der Ebene der Dateninhalte (Zahlendreher beispielsweise in Kontonummern müssen nochmals abgefedert werden).

9. Verwandte Themen

	Das Vorangestellte hilft wirtschaften, löst jedoch kein einziges Problem (allerdings ohne Beachtung der Worst-Case-Strategien wird man auch nicht erfolgreich Software entwickeln und/oder informatische Projekte realisieren können). Deshalb nunmehr das, was wirklich Arbeiten hilft.
	Worst-Case-Denken Algorithmentheorie Komplexität, Mächtigkeit und Aufwand Praktische Elementaralgorithmen Lösbarkeit und Problemlösungsstrategien Klassische algorithmisch lösbare Probleme Zufall und Computer Graphentheorie Petri-Netze Traversierungs-Probleme Turingmaschine
	Informationsbegriff Logo für die Signale Nachrichten Wissen Systembegriff Modellbegriff Simulation Denken und Sprache Zahlen, Daten und Datentypen Gegenläufigkeit und Verklemmung Pattern-Matching

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© Samuel-von-Pufendorf-Gymnasium Flöha

© Frank Rost am 27. Oktober 2016 um 21.00 Uhr