Read e-book online Algorithmen kompakt und verständlich: Lösungsstrategien am PDF

By Markus Rimscha

Ameisen organisieren Städtereisen und ein computing device spielt Schach – wie es geht, das zeigt dieses Buch. Mit ergänzenden Themen und neuen Codebeispielen wird auch in der vorliegenden Auflage für Programmierer, die bereits erste Erfahrungen gesammelt haben, ein breites Spektrum an Problemlösungsstrategien anhand konkreter und verständlicher Beispiele vorgestellt.

Sie können künftig selbstständig neue Aufgabenstellungen bewältigen, Optimierungspotential in bestehenden Programmen entdecken und damit bessere software program schreiben.

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Der Rest stellt lediglich eine Gewichtung dieser Faktoren dar, mit der wir beliebig experimentieren können. 2 Rekursive Algorithmen Wir verwenden hier folgende Variablen: W= Summe der Material­Werte der eigenen Figuren. Die einzelnen Figuren bewerten wir dabei wie folgt: Dame = 8, Turm = 5, Läufer = 3, Springer = 3, Bauer = 1. h. mindestens einen Zug durchführen können. Dies ist der Versuch, mit Hilfe eines möglichst einfachen Kriteriums die Qualität der Stellung zu bewerten. Wir gehen davon aus, dass es nicht geschickt ist, wenn sich die Figuren so sehr im Weg stehen, dass einzelne Figuren überhaupt nicht ziehen können.

Dabei ist jede Fibonacci­Zahl defniert als die Summe ihrer beiden Vorgänger: f n =f n−2 f n−1 Formel 6: Defnition der Fibonacci­Zahlen Die ersten beiden Zahlen sind defniert als f 0 = 0 und f1 = 1. Nachdem wir das divide­and­conquer­Prinzip und die rekursive Programmierung kennen gelernt haben, ist es eine Kleinigkeit, die Berechnung der Fibonacci­Zahlen zu programmieren: long fibonacciRekursiv(int n) { if (n == 0) return 0L; if (n == 1) return 1L; return fibonacciRekursiv(n-2) + fibonacciRekursiv(n-1); } Code 11: Naive rekursive Berechnung der Fibonacci­Zahlen Wir sehen uns an, wie lange es dauert, fn zu berechnen: Tabelle 6: Rechenaufwand für Fibonacci­Zahlen bei naiver Implementierung n = 10 rekursiv < 1 ms 30 50 100 1000 19 ms ca.

ZufaelligVerschieben(); punkte[x][y + nHalbe] = p; } if (punkte[x + nHalbe][y] == null) ... // analog: Mittelpunkt aus 2 Punkten if (punkte[x + n][y + nHalbe] == null) ... // analog: Mittelpunkt aus 2 Punkten if (punkte[x + nHalbe][y + n] == null) ... // analog: Mittelpunkt aus 2 Punkten if (punkte[x + nHalbe][y + nHalbe] == null) ... // analog: Mittelpunkt aus 4 Punkten unterteilen(x, y, nHalbe); unterteilen(x + nHalbe, y, nHalbe); unterteilen(x, y + nHalbe, nHalbe); unterteilen(x + nHalbe, y + nHalbe, nHalbe); } Code 8: Rekursives Unterteilen der Fläche 29 2 Arten von Algorithmen Wir verwenden zunächst eine geringe Rekursionstiefe von 4 und erhalten mit sehr wenigen Rechenschriten eine grob aufgelöste Figur 5.

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