Du startest damit, was Algorithmen und Datenstrukturen sind. Dann lernst du zwei Datenstrukturen kennen: verkettete Listen und Stacks. Anschließend erfährst du, wie du mit der Big-O-Notation die Komplexität eines Algorithmus berechnest.

Willkommen!

Implementieren einer verknüpften Liste

Einen Knoten am Anfang einer verknüpften Liste einfügen

Den ersten Knoten aus einer verknüpften Liste entfernen

Die Big O Notation verstehen

Big O Notation: richtig oder falsch?

Üben mit der Big O Notation

Arbeiten mit Stapeln

Einen Stapel mit der Push-Methode implementieren

Implementieren der Pop-Methode für einen Stapel

Die LifoQueue von Python verwenden

Mit verketteten Listen und Stacks arbeiten und die Big-O-Notation verstehen

In diesem zweiten Kapitel lernst du die Grundlagen der Datenstrukturen Queues, Hashtabellen, Bäume und Graphen. Außerdem erfährst du, was Rekursion ist.

Mit Warteschlangen arbeiten

Eine Warteschlange für Druckeraufgaben einrichten

Die SimpleQueue von Python verwenden

Hash-Tabellen

Korrektur von Fehlern in einem Wörterbuch

Iteration über ein verschachteltes Wörterbuch

Bäume und Graphen

Fehler in einer Baumimplementierung beheben

Einen gewichteten Graphen erstellen

Rekursion verstehen

Fibonacci-Folge

Die Türme von Hanoi

Queues, Hashtabellen, Bäume, Graphen und Rekursion

Dieses Kapitel konzentriert sich auf Suchalgorithmen wie lineare Suche, binäre Suche, Depth First Search und Breadth First Search. Außerdem lernst du binäre Suchbäume kennen und wie du darin suchst.

Lineare Suche und binäre Suche

Binäre Suche implementieren

Binäre Suche mit Rekursion

Binärer Suchbaum (BST)

Einen Knoten in einen binären Suchbaum einfügen

Die Suche nach dem kleinsten Knoten einer BST

Suche in der Tiefe (DFS)

Buchtitel in alphabetischer Reihenfolge drucken

Pre-Order Traversal mit polnischer Notation verwenden

Implementierung von DFS für Graphen

Erste Suche in der Breite (BFS)

Breadth First Search in binären Bäumen verwenden

Einen Graphenvertex finden mit BFS

Suchalgorithmen

In diesem Kapitel lernst du einige Sortieralgorithmen kennen, zum Beispiel Bubble Sort, Selection Sort, Insertion Sort, Merge Sort und Quicksort.

Blase sortieren

Zahlen sortieren mit Bubble Sort

Behebung eines Fehlers im Bubble-Sort-Algorithmus

Auswahlsortierung und Einfügesortierung

Codierungsauswahl sortieren

Einfügen sortieren

Sortieren von Karten mit Einlegesortierung

Sortieren zusammenführen

Optionen

Wahr

Falsch

Sortieren zusammenführen: wahr oder falsch?

Behebung eines Fehlers im Merge-Sortieralgorithmus

Quicksort

Zahlen sortieren mit Quicksort

Implementierung des Quicksort-Algorithmus

Glückwunsch!

Sortieralgorithmen

Course Glossary

Die meisten Computerprogramme basieren auf einigen wenigen Datenstrukturen und Algorithmen. In diesem vierstündigen Kurs lernst du, was hinter den meisten deiner Computerinteraktionen steckt! Du machst dich mit einigen der gängigsten Datenstrukturen vertraut: verkettete Listen, Stacks, Queues, Graphen und Bäume. Außerdem implementierst du populäre Algorithmen wie Depth First Search, Breadth First Search, Bubble Sort, Merge Sort und Quicksort.

Die Videos enthalten Live-Transkripte, die du unten links im Video über "Show transcript" einblenden kannst.
Das Kursglossar findest du rechts im Bereich Ressourcen.
Um CPE-Credits zu erhalten, musst du den Kurs abschließen und in der qualifizierten Prüfung mindestens 70 % erreichen. Du gelangst zur Prüfung, indem du rechts auf den CPE-Credits-Hinweis klickst.

<h2>Beliebte Datenstrukturen und Algorithmen erkennen</h2>
Die meisten Computerprogramme basieren auf einigen wenigen Datenstrukturen und Algorithmen. In diesem vierstündigen Kurs erfährst du, was sich hinter der Haube der meisten deiner Computerinteraktionen verbirgt! Du wirst dich mit einigen der gängigsten Datenstrukturen vertraut machen: verknüpfte Listen, Stapel, Warteschlangen und Bäume. Du wirst auch beliebte Algorithmen wie Depth First Search, Breadth First Search, Bubble Sort, Merge Sort und Quicksort implementieren.

<h2>Lerne, Datenstrukturen und Algorithmen im täglichen Leben zu erkennen</h2>
Du übst die Anwendung von Datenstrukturen und Algorithmen auf Kartendecks, Musikplaylists, internationale Gerichte und Bücherstapel. Du wirst in der Lage sein, gängige Datenstrukturen und Algorithmen zu erkennen und sie in alltägliche Anwendungen zu implementieren!

<h2>Analysiere die Effizienz von Algorithmen</h2>
Auf dem Weg dorthin hältst du inne, um beliebte Algorithmen auf ihre Effizienz hin zu analysieren. Du lernst die "Big O Notation" kennen, den Industriestandard für die Beschreibung der Komplexität eines Algorithmus.

<h2>Vertiefe deine Python-Programmierkenntnisse</h2>
Wenn du dich mit Datenstrukturen und Algorithmen auskennst, kannst du alltägliche Probleme mit effizientem Code lösen. Du übst das in Python und nimmst diese grundlegenden und übertragbaren Fähigkeiten mit in jede Programmiersprache.


Introduction to Object-Oriented Programming in Python

Erkunde Datenstrukturen wie Listen, Stacks, Queues, Hash-Tabellen, Graphen und Such-/Sortieralgorithmen.

Datenstrukturen und Algorithmen in Python

Hier tauchen wir tief ein in Datenstrukturen: von Listen, Stacks, Queues, Hashtabellen und Graphen bis hin zu Such- und Sortieralgorithmen.

Python-Entwickler

Python for Software Engineering

Python Programming Toolbox

Zahlen sortieren mit Quicksort

Interaktive praktische Übung