1.2.3 Klassische Algorithmen (z.B. für Sortieren oder Suchen) zur Lösung eines Problems beschreiben, anwenden und vergleichen
Unterrichtsmaterial zum Lernziel: Die Maturandinnen und Maturanden können klassische Algorithmen (z.B. für Sortieren oder Suchen) zur Lösung eines Problems beschreiben, anwenden und vergleichen.
Routing und der Dijkstra-Algorithmus
Dieses Unterrichtsmaterial erklärt anschaulich, wie Router im Internet den kürzesten Weg für Datenpakete finden. Die Lernenden erarbeiten den Dijkstra-Algorithmus Schritt für Schritt von Hand, analysieren Routing-Tabellen und wenden ihr Wissen anhand praktischer Aufgaben an.
Dijkstra-Algorithmus und Python-Dictionaries
In dieser freiwilligen Programmier-Challenge implementieren Schülerinnen und Schüler den Dijkstra-Algorithmus in Python. Dabei lernen sie den praktischen Umgang mit Python-Dictionaries als Datenstruktur für Graphen und vertiefen ihr Verständnis von Routing-Problemen.
Algorithmen und Datenstrukturen
Ein umfassendes Unterrichtsskript für das Grundlagenfach Informatik an Schweizer Gymnasien, welches grundlegende Algorithmen, Datenstrukturen sowie Such- und Sortierverfahren in Pseudocode behandelt und mit zahlreichen Übungsaufgaben ergänzt.
Experimente ohne Computer zu 13 Informatikthemen
Eine Sammlung von 13 handlungsorientierten und enaktiven Experimenten für den Informatikunterricht, die zentrale Konzepte wie Binärzahlen, Algorithmen, Graphentheorie und Kryptographie ganz ohne Computer vermitteln.
Schwierige Probleme in der Informatik: Graphentheorie mit GraphBench
Das Unterrichtsmaterial führt anhand des Plans für ein Stadtfest in Bern in komplexe graphentheoretische Probleme ein. Die Lernenden nutzen die Software GraphBench, um NP-schwere Probleme wie das Hamilton-Kreis-Problem oder Graphenfärbbarkeit zu untersuchen, zu experimentieren und ihre Erkenntnisse zu präsentieren.
Sortieren interaktiv und Laufzeitkomplexität
Dieses Unterrichtsmaterial bietet einen computerunabhängigen Einstieg in klassische Sortieralgorithmen und führt in das Konzept der Laufzeitkomplexität und Skalierbarkeit ein. Es beinhaltet anschauliche Vergleiche sowie praxisnahe Aufgaben zur Abschätzung des Ressourcenbedarfs von Algorithmen.
Konzept Laufzeitkomplexität
Der Text erklärt das theoretische Konzept der Laufzeitkomplexität und asymptotischen Laufzeit von Algorithmen in Abhängigkeit von der Eingabemenge. Anhand einer anschaulichen Schachbrett-Analogie wird das exponentielle Wachstum verdeutlicht.
Soekia – Ein Blick hinter die Kulissen von Suchmaschinen
Dieses Unterrichtsmaterial nutzt die didaktische Suchmaschine Soekia, um die Funktionsweise von Suchmaschinen, Indizierung und Ranking-Prinzipien praktisch zu vermitteln. Lernende können anhand von Beispielkollektionen und einer Software beziehungsweise Browserversion die internen Mechanismen untersuchen.
Sortieralgorithmen mit physischem Material und Pseudocode
Das Unterrichtsmaterial demonstriert die Funktionsweise von Selection Sort und Insertion Sort anhand einer physischen Schiebevorrichtung mit Zahlenchips sowie über entsprechenden Pseudocode. Es ermöglicht den Lernenden, klassische Sortieralgorithmen Schritt für Schritt nachzuvollziehen und zu verstehen.
Der A*-Algorithmus (A-Stern-Algorithmus)
Dieses Unterrichtsmaterial erklärt die Funktionsweise und das Konzept des A*-Algorithmus zur Suche des kürzesten Pfades in Graphen mithilfe von Heuristiken. Anhand eines konkreten Beispiels sowie einer Übungsaufgabe wird die schrittweise Durchführung geübt und mit anderen Suchverfahren verglichen.
Einführung in die Breitensuche (BFS)
Dieses Unterrichtsmaterial erklärt die Funktionsweise der Breitensuche an einem konkreten Beispiel mit Open- und Closed-List. Die Lernenden können das Verfahren anhand von Schritt-für-Schritt-Anweisungen nachvollziehen und selbst anwenden.
Der Dijkstra-Algorithmus und die Ameisen-Metapher
Dieses Unterrichtsmaterial führt anschaulich über eine Ameisen-Metapher in den Dijkstra-Algorithmus zur kürzesten Wegfindung ein. Anhand von Schritt-für-Schritt-Beispielen mit Open- und Closed-Lists wird der Algorithmus für ungerichtete und gerichtete Graphen erklärt und durch Übungsaufgaben vertieft.
Prüfung zu Such- und Sortieralgorithmen sowie Komplexität
Es handelt sich um eine Leistungsüberprüfung (Probe) für den Informatikunterricht, welche klassische Algorithmen wie lineare und binäre Suche sowie diverse Sortierverfahren abdeckt. Zudem werden Themen wie Laufzeitverhalten, Komplexität (Big-O-Notation), Rekursion, Graphensuche und das P-NP-Problem geprüft.
Lineare und binäre Suche im Vergleich
Dieses Unterrichtsmaterial vergleicht die lineare und die binäre Suche anhand von Python-Codebeispielen. Es behandelt die algorithmische Komplexität (O-Notation) und führt praktische Experimente zur Messung der Suchdauer durch.
Zeitmessung von Sortieralgorithmen in Python
Dieses Unterrichtsmaterial befasst sich mit der Implementierung und empirischen Laufzeitanalyse klassischer Sortieralgorithmen wie Selection Sort, Insertion Sort und Merge Sort. Die Lernenden führen Zeitmessungen mit Python durch, variieren die Eingabegrösse und dokumentieren die Resultate tabellarisch sowie grafisch.
Online- und Offline-Paging im Informatikunterricht
Diese Unterrichtseinheit behandelt das Offline- und Online-Paging-Problem für Gymnasien. Dabei werden Strategien wie LFU, FIFO und LRU verglichen und das Konzept des kompetitiven Faktors eingeführt.
Backtracking-Algorithmen und Suchbäume
Dieses Unterrichtsmaterial für die 11. Klasse führt Lernende schrittweise an den Entwurf von Algorithmen heran, indem Suchbäume modelliert werden. Um speicherintensive Grenzen zu umgehen, wird das rekursive Backtracking-Verfahren als Lösungsansatz erarbeitet und angewandt.
Die Heap-Datenstruktur und Heapsort
Diese Unterrichtsunterlagen behandeln die Heap-Datenstruktur zur effizienten Verwaltung von Daten und die Anwendung beim Sortierverfahren Heapsort. Das Thema wird anhand verschiedener, in Kategorien unterteilter Aufgaben erarbeitet.
Der Heapsort-Algorithmus
Diese Unterrichtssequenz führt Schülerinnen und Schüler in das Konzept von Binärbäumen und Heaps als Datenstrukturen ein und behandelt detailliert die Funktionsweise sowie Anwendung des Heapsort-Algorithmus.
Das Rucksackproblem
In dieser Unterrichtseinheit lernen die Schülerinnen und Schüler das klassische Rucksackproblem kennen. Sie analysieren verschiedene Versionen des Problems und entwickeln beziehungsweise vergleichen Lösungsalgorithmen.
Algorithmen-Entwurf und Parametrisierung am Beispiel VCmin
Diese Unterrichtseinheit behandelt den Entwurf anspruchsvoller Algorithmen am Beispiel der Parametrisierung des NP-schweren Optimierungsproblems VCmin. Anhand einer praxisnahen Geschichte zur Überwachung einer Laufstrecke mit Streckenposten wird das exponentielle Verhalten reduziert und das algorithmische Lösen von Teilproblemen vermittelt.
Kryptanalyse von Märchen der Gebrüder Grimm
Das Unterrichtsmaterial führt Schülerinnen und Schüler schrittweise an die Entschlüsselung von Geheimtexten heran. Anhand von Märchen der Gebrüder Grimm lernen sie Methoden wie die Häufigkeitsanalyse und den Kasiski-Test anzuwenden sowie komplexe Probleme durch Zerlegung in Teilprobleme zu lösen.
Leitprogramm Sortierverfahren
Das Material führt anhand alltagsnaher Beispiele in das Thema Sortierverfahren ein und motiviert deren Bedeutung für die Informatik. Es stellt fünf verschiedene Sortierstrategien vor, darunter Bubble-Sort, und vergleicht einfache mit komplexeren Verfahren.
Randomisierte Algorithmen
Diese mentorierte Arbeit führt Schülerinnen und Schüler in das Themengebiet der randomisierten Algorithmen ein und zeigt anhand von Beispielen die Stärke des Zufalls. Behandelt werden dabei das Überlisten von Gegnern anhand von Sortieralgorithmen sowie die Methode der Fingerabdrücke zur Verifikation von Matrixmultiplikationen.
Dijkstra-Algorithmus und Optimierungsprobleme in Graphen
Dieses leitprogramm-artige Unterrichtsmaterial führt in bewertete Graphen, Distanzgraphen und Optimierungsprobleme am Beispiel des kürzesten Weges ein. Anschliessend wird der Dijkstra-Algorithmus zur Lösung des Shortest-Path-Problems detailliert besprochen, inklusive Korrektheit, Laufzeit und dem Greedy-Prinzip.
Effiziente Sortieralgorithmen: MergeSort und HeapSort
Diese Unterrichtseinheit behandelt effiziente Sortieralgorithmen mit einer Laufzeitkomplexität von O(n log n). Die Schülerinnen und Schüler lernen die Algorithmen MergeSort und HeapSort kennen und wenden Strategien wie Divide-et-Impera sowie Datenstrukturen wie Heaps an.
Matchings in Graphen und Algorithmen
Diese Unterrichtsmaterialien behandeln Paarbildungs- und Zuteilungsprobleme, die als Graphen modelliert und durch Matchings gelöst werden. Die Schülerinnen und Schüler lernen Greedy-Algorithmen, Backtracking, verbessernde Pfade und die Ungarische Methode kennen.
Minimale Spannbäume berechnen
Diese Lernplattform vertieft den Entwurf und die Analyse von Algorithmen. Die Schülerinnen und Schüler lernen dabei spielerisch die Algorithmen von Prim und Kruskal kennen, um minimale Spannbäume in gewichteten Graphen zu berechnen.
Maschinelles Lernen: Gewinnstrategien bei Zweipersonenspielen
In dieser Lernumgebung für die gymnasiale Oberstufe analysieren Schülerinnen und Schüler Konfigurationen bei Nimm-Spielen und Mini-Schach, um mathematisch basierte Gewinnstrategien zu berechnen.
Ägyptische Multiplikation
Dieses Unterrichtsmaterial führt die historische Rechenmethode der ägyptischen Multiplikation ein und lässt die Lernenden diese durch Verdoppeln, Halbieren und Addieren schrittweise üben. Es beleuchtet einen historischen Algorithmus zur Lösung mathematischer Probleme.
Abenteuer Informatik - Unterrichtsmaterial zu Algorithmen und Künstlicher Intelligenz
Dieses Lehrmittel führt Schülerinnen und Schüler systematisch in die Organisation von Datensammlungen, effiziente Such- und Optimierungsalgorithmen sowie in die Grundlagen von Lernalgorithmen und Künstlicher Intelligenz ein. Es setzt dabei auf anschauliche und problemlösungsorientierte Zugänge.
Wege aus einem Labyrinth - Pledge Algorithmus
In dieser Unterrichtseinheit erarbeiten die Lernenden den Pledge-Algorithmus zur Flucht aus Labyrinthen. Das Thema wird mithilfe von Papier und Bleistift, der visuellen Programmiersprache Scratch sowie physischen Robotern praktisch umgesetzt.
Schwierige Probleme in der Informatik
Dieses Unterrichtsmaterial führt Schülerinnen und Schüler anhand der Software GraphBench spielerisch oder entdeckend an NP-vollständige Probleme der theoretischen Informatik heran. Dabei untersuchen sie Laufzeiten, Extremfälle und Algorithmen eigenständig in einem 3- bis 4-lektionigen Modul.
Einführung in die künstliche Intelligenz mittels A*-Graphensuche
Diese Unterrichtseinheit für die Sekundarstufe II führt anhand der A*-Graphensuche in grundlegende Konzepte der künstlichen Intelligenz ein. Die Schülerinnen und Schüler lernen Möglichkeiten und Grenzen von KI-Verfahren im Bereich der Graphensuche kennen.
Puzzle: Sortierverfahren
In diesem Unterrichtsmaterial erarbeiten sich die Schülerinnen und Schüler in Gruppen vier verschiedene Sortierverfahren und bringen sie sich gegenseitig bei. Dadurch verstehen sie die Prinzipien und Algorithmen der Sortierverfahren und können diese anschliessend programmieren.
Traveling Salesman Problem – NP-Vollständigkeit und Heuristiken
Dieses Unterrichtsmaterial führt anhand des Problems des Handlungsreisenden (Traveling Salesman Problem) in die Thematik der NP-Vollständigkeit ein. Die Lernenden experimentieren sowohl praktisch im Freien als auch modellhaft auf einer Europakarte mit Routenoptimierungen und lernen verschiedene Heuristiken wie den Nearest-Neighbour-Algorithmus kennen.
Computer Science Unplugged: Sortieralgorithmen
Dieses Dokument beschreibt anschauliche, steckerfreie (unplugged) Experimente und Methoden, um fundamentale Sortieralgorithmen wie Selection Sort, Quicksort, Insertion Sort, Bubblesort und Mergesort zu erarbeiten. Anhand von physischen Modellen wie Filmdosen, Waagen oder Karten wird die Effizienz und Funktionsweise der Algorithmen für Schülerinnen und Schüler greifbar gemacht.
Informatik-Sortierverfahren
Dieses Dokument behandelt klassische Sortierverfahren in der Informatik. Es bietet eine theoretische und praktische Einführung in Algorithmen zur Datenverarbeitung.
Puzzle: Routing Algorithmen
Dieses Unterrichtsmaterial vermittelt Schülern in Form eines Puzzles und mit Hilfe einer Software das Prinzip von Routing-Algorithmen. Nach zwei Lektionen verstehen die Lernenden vier verschiedene Verfahren und können diese auf konkrete Beispiele anwenden.
Russische Bauernmultiplikation
Dieses Unterrichtsmaterial stellt die historische Methode der russischen Bauernmultiplikation vor. Die Lernenden setzen sich aktiv mit diesem algorithmischen Verfahren auseinander, das auf der binären Zerlegung basiert und Einblicke in die Computer-Arithmetik sowie binäre Zahlensysteme gewährt.
8-Bit-Multiplikation
Dieses Unterrichtsmaterial führt Schülerinnen und Schüler schrittweise an die binäre Multiplikation und den Shift-&-Add-Algorithmus heran. Anhand von schriftlichen Übungen und dem Bau eines mechanischen Automaten aus einem Lochbrett wird die Funktionsweise einer CPU auf Hardware-Ebene nachvollzogen.
Schnelle Multiplikation - Verfahren von Karatsuba
Dieses Unterrichtsmaterial behandelt das Karatsuba-Verfahren zur schnellen Multiplikation grosser Zahlen. Die Lernenden erarbeiten sich das 'Divide and Conquer'-Prinzip, wenden es handschriftlich an und vergleichen die Effizienz mit der herkömmlichen Schulmethode.
Der Huffman-Algorithmus zur Datenkomprimierung
Dieser Text beschreibt den Huffman-Algorithmus als Methode zur effizienten, verlustfreien Datenkomprimierung. Er erläutert die theoretischen Grundlagen wie relative Häufigkeiten, optimale Codelängen, präfixfreie Codes sowie die praktische Konstruktion des Code-Baums inklusive Datenstrukturen.
Kompression und Huffman-Codierung
Dieses Unterrichtsmaterial behandelt die Grundlagen der Datenkompression, den Informationsgehalt von Buchstaben in Texten sowie die praktische Anwendung und Erstellung der Huffman-Codierung mit Binärbäumen.
Abstrakte Datenstrukturen und binäre Suchbäume
Diese Lerneinheit führt Schülerinnen und Schüler an das Konzept abstrakter Datenstrukturen heran, indem sie den Bedarf für effizientes Suchen, Hinzufügen und Löschen motivieren. Als konkrete Umsetzung lernen sie binäre Suchbäume kennen, welche diese Anforderungen erfüllen.
Schwierige Probleme in der Informatik: NP-Vollständigkeit mit GraphBench
Dieses Unterrichtsmaterial für Lehrpersonen führt anhand des Tools GraphBench im Rahmen des entdeckenden Lernens in NP-vollständige Probleme der theoretischen Informatik ein. Die Schülerinnen und Schüler untersuchen praxisnah Fragestellungen wie das Graphfärbungsproblem, Travelling Salesman oder das Cliquenproblem hinsichtlich Algorithmen, Laufzeit und Korrektheit.
NP-vollständige Probleme in der Graphentheorie
Das Dokument behandelt verschiedene klassische und komplexe Graphenprobleme wie das Hamilton-Kreis-Problem, das Travelling Salesman Problem, Graphenfärbung, Vertex Cover, Clique, Independent Set und Satisfiability. Es erläutert deren Eigenschaften, NP-Vollständigkeit und Lösungsansätze mittels Backtracking oder Heuristiken.
Gruppenarbeit zum Heiratsproblem (Gale-Shapley-Algorithmus)
Diese Unterrichtseinheit behandelt das Heiratsproblem und den Algorithmus von Gale und Shapley in zwei Teilen. Im ersten Teil wird der Algorithmus unplugged und in Gruppenarbeit manuell erarbeitet, während im zweiten Teil eine Implementierung in Visual Basic für Applikationen (VBA) in Microsoft Excel erfolgt.
Das Heiratsproblem
In diesem Unterrichtsmaterial erarbeiten die Schülerinnen und Schüler in Gruppenarbeit das Konzept der stabilen Heirat. Anhand strukturierter Rollenverteilungen und Tabellen wird der dazugehörige Algorithmus manuell nachvollzogen und auf seine Eigenschaften wie Mann- oder Frau-Optimalität untersucht.
Das Heiratsproblem (Gale-Shapley-Algorithmus) in Excel
Eine Excel-Arbeitsmappe mit VBA-Makros zur automatisierten Simulation und Lösung des klassischen Heiratsproblems (Gale-Shapley-Algorithmus). Die Lernenden können Algorithmen zur stabilen Heirat anwenden und nachvollziehen.
Das Heiratsproblem
Dieses Unterrichtsmaterial behandelt das klassische Heiratsproblem (Gale-Shapley-Algorithmus) in Form einer Gruppenarbeit. Die Schülerinnen und Schüler erarbeiten sich schrittweise mann- und frau-optimale Lösungen sowie Anpassungen des Algorithmus.
Das Heiratsproblem (Gale-Shapley-Algorithmus)
Eine Excel-Arbeitsmappe mit VBA-Makros zur algorithmischen Lösung und Demonstration des Gale-Shapley-Algorithmus (Stable Marriage Problem). Schülerinnen und Schüler können das Verfahren anhand von vorgegebenen Präferenzlisten von Männern und Frauen nachvollziehen und automatisiert berechnen lassen.
Das Heiratsproblem (Gale-Shapley-Algorithmus) in Excel
Dieses Excel-Arbeitsblatt demonstriert und implementiert den Gale-Shapley-Algorithmus zur Lösung des stabilen Heiratsproblems. Anhand von Präferenzlisten und VBA-Makros können man-optimale und frau-optimale Zuordnungen ermittelt werden.
Scheduling Algorithmen: Job-Shop Scheduling
Der Text erklärt das Job-Shop Scheduling als Optimierungsproblem und vergleicht Brute-Force-Algorithmen mit dem effizienteren Branch-and-Bound-Verfahren. Anhand konkreter Beispiele werden die Konzepte von Suchbäumen, Verzweigungen (Branching) und Begrenzungen (Bounding) erläutert.
Scheduling Algorithmen: Approximationen für das Job-Shop Scheduling
Dieses Unterrichtsmaterial erklärt anhand von Beispielen zwei Approximationsalgorithmen für das Job-Shop Scheduling Problem: den Shifting-Bottlenecks-Algorithmus und die lokale Optimierung. Es zeigt Schritt für Schritt, wie komplexe Optimierungsprobleme durch heuristische Verfahren gelöst werden können.
Exorciser - Algorithmen und Automaten (CYK und FSM)
Dieses Java-Paket enthält Programmierübungen und Werkzeuge zur Algorithmik, insbesondere zu Parsing-Algorithmen (CYK-Algorithmus) und Automaten. Lernende können hierbei bestehende Programme analysieren, Fehler beheben und algorithmische Problemlösungen anwenden.
Applet zum Heiratsproblem
Dieses Material bietet eine Bedienungsanleitung und ein Applet zur Visualisierung des Gale-Shapley-Heiratsproblems. Schülerinnen und Schüler können den Algorithmus anhand von eigenen Präferenzen und Simulationen spielerisch erarbeiten und untersuchen.
GraphBench
GraphBench ist eine interaktive Lernsoftware zur Veranschaulichung und Bearbeitung von NP-vollständigen Problemen und Reduktionen. Die Java-Anwendung bietet neben grafischen Visualisierungen und Lösungsalgorithmen auch eine Programmierumgebung für eigene Graphen-Algorithmen.
Das P-NP-Problem und algorithmische Komplexität
Der Text führt in die Grundlagen der algorithmischen Komplexität ein, erläutert die Komplexitätsklassen P und NP anhand von Beispielen wie der Faktorisierung, dem Erfüllbarkeitsproblem (SAT) und dem Travelling Salesman Problem (TSP), und behandelt damit zentrale Fragestellungen der theoretischen Informatik.
Eigenschaften von Sortier-Algorithmen
Dieses Unterrichtsmaterial vergleicht die Eigenschaften von klassischen Sortier-Algorithmen wie Selection-Sort und Insertion-Sort. Es werden zentrale Konzepte wie In-Place-Sortierung, Stabilität und Rekursion erläutert.
Abenteuer Informatik - Bastelbögen
Dieses Material bietet physische Bastelbögen für den unplugged-Informatikunterricht an Schweizer Schulen. Schülerinnen und Schüler können damit spielerisch grundlegende Informatikkonzepte wie das Binärsystem, Verschlüsselung und Sortierverfahren entdecken.
Heaps und deren Effizienz im Vergleich zu binären Suchbäumen
Das Unterrichtsmaterial behandelt die Datenstruktur der Heaps und vergleicht diese mit binären Suchbäumen. Die Schülerinnen und Schüler lernen, wie die Auswahl geeigneter Datenstrukturen und die Vereinfachung von Anforderungen die Performance und Effizienz von Algorithmen steigern können.
Vortrag und Materialien zu Backtracking mit Heuristiken
Dieses Material bietet eine Einführung in das Konzept des Backtrackings und den Einsatz von Heuristiken anhand praktischer Beispiele. Es enthält Vortragsfolien, Begleittexte sowie Aufgaben mit Lösungen wie das n-Damen-Problem und Labyrinth-Lösungen.
Matrixmultiplikation: Schulmethode vs. Strassen-Algorithmus
In diesem Unterrichtsmaterial vergleichen Schülerinnen und Schüler die klassische Schulmethode zur Matrixmultiplikation mit dem effizienteren Strassen-Algorithmus. Der Berechnungsaufwand wird analysiert und die Ergebnisse mit Hilfe einer Tabellenkalkulation grafisch dargestellt.
Heiratsproblem (Gale-Shapley-Algorithmus in VBA)
Dieses Excel-Makro implementiert den Gale-Shapley-Algorithmus zur Lösung des stabilen Heiratsproblems. Anhand von Präferenzlisten von Männern und Frauen wird der klassische Algorithmus demonstriert und praktisch durchgespielt.
Scheduling Algorithmen und Optimierung
Dieses Unterrichtsmaterial erklärt anhand eines einfachen Job-Shop-Scheduling-Problems, wie eine Zielfunktion zur Minimierung von Beendigungszeiten aufgestellt und mathematisch optimiert wird. Es zeigt auf, dass das Problem durch Sortieren der Aufgaben effizient lösbar ist, und enthält Verweise auf eine interaktive Visualisierung.
InfoTraffic Graphbench Simulation
Eine Java-basierte Applikation und Simulationssoftware für Graphen und Verkehrsinformationssysteme, die algorithmische Problemlösungen und Datenstrukturen veranschaulicht. Das Material enthält diverse XML-Szenarien, Graphendateien sowie Klassen zur Steuerung und Visualisierung von Algorithmen.
Graphen (Lernumgebung für Primarstufe)
Diese Lernumgebung führt Schülerinnen und Schüler spielerisch in das Konzept von Graphen ein. Es werden Problemstellungen wie kürzeste Wege, Kreise und Rundwege mit Deadlines behandelt.
Merge Sort
Das Material erklärt kurz den Algorithmus Merge Sort und sein zugrundeliegendes Prinzip des Teiles und Herrschens (Divide-and-Conquer). Es ist jedoch sehr kurz und bietet keinen nennenswerten Übungs- oder Praxisteil.
GraphBench Algorithmische Visualisierung
Die Seite präsentiert GraphBench zur grafischen Visualisierung und dem Pseudocode von Lösungsalgorithmen, speziell demonstriert am Beispiel des Nearest-Neighbor-Algorithmus für das Problem des Handlungsreisenden.
GraphBench Java Beispiele für die Toolbox
Das Material bietet einfache Java-Quellcodebeispiele für Graph-Algorithmen wie das Einfärben von Knoten und das Finden der kürzesten Kante. Es dient als praktische Ergänzung für den Informatikunterricht, in dem objektorientierte Programmierung und Algorithmen im Kontext von Graphen behandelt werden.
Tiefensuche (DFS)
Der Text erklärt das Konzept und die Funktionsweise der Tiefensuche als uninformierten Suchalgorithmus in Graphen. Er beschreibt den Unterschied zur Breitensuche und erwähnt Varianten wie die beschränkte Tiefensuche.