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Datenstrukturen und Algorithm Skript
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Cemal, Mevludin
Datenstrukturen und Algorithm Skript
Commits
7bbdc5ec
Commit
7bbdc5ec
authored
4 years ago
by
Florian Unger
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463a86ff
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104_Rekursionen.tex
+4
-4
4 additions, 4 deletions
104_Rekursionen.tex
Datenstrukturen_und_Algorithmen.tex
+18
-10
18 additions, 10 deletions
Datenstrukturen_und_Algorithmen.tex
with
22 additions
and
14 deletions
104_Rekursionen.tex
+
4
−
4
View file @
7bbdc5ec
...
...
@@ -87,7 +87,7 @@ Compiler moderner (funktionaler) Sprachen können solche Rekursionen aber direkt
umschreiben
\footnote
{
Stichwort: tail recursion bzw Endrekursion
}
,
sodass bei ihrem Einsatz Speicherverbrauch/Geschwindigkeit eigentlich kein ausschlaggebendes Kriterium mehr sein sollte.
Momentan (Stand 2020) führen beispielsweise Haskell und Scala solche Umwandlungen durch, während beispielsweise C,
Java u
d
n Python mit call stacks arbeiten.
Java un
d
Python mit call stacks arbeiten.
\subsection
{
Die Fibonacci-Zahlen
$
\text
{
fib
}
(
n
)
$}
Wir berechnen die Fibonacci-Zahlen durch die Funktion
$
\text
{
fib
}
:
\mathbb
{
N
}
\rightarrow
\mathbb
{
N
}$
, welche wie folgt definiert ist:
...
...
@@ -226,11 +226,11 @@ Dank des Hauptsatz der Laufzeitfunktionen können wir die asymptotische Laufzeit
Gilt zudem weiterhin eine der folgenden Voraussetzungen, so können wir die asymptotische Laufzeit sofort bestimmen:
\begin{enumerate}
\item
Gibt es ein echt positives
$
\varepsilon
\in
\mathbb
{
R
}^
+
$
, sodass
$
f
\in
\mathcal
{
O
}
(
n
^{
\log
_
b
(
a
)
-
\varepsilon
}
)
$
, so liegt die Laufzeit
$
T
\in
\Theta
(
n
^{
\log
_
b a
}
)
$
.
\item
Ist
$
f
\in
Θ
(
n
^{
\log
_
b a
}
)
$
, so liegt die Laufzeit
$
T
\in
\Theta
(
n
^{
\log
_
b a
}
\log
{
n
}
)
$
.
\varepsilon
}
)
$
, so liegt die Laufzeit
$
T
\in
Θ
(
n
^{
\log
_
b a
}
)
$
.
\item
Ist
$
f
\in
Θ
(
n
^{
\log
_
b a
}
)
$
, so liegt die Laufzeit
$
T
\in
Θ
(
n
^{
\log
_
b a
}
\log
{
n
}
)
$
.
\item
Gibt es ein echt positives
$
\varepsilon
\in
\mathbb
{
R
}^
+
$
, sodass
$
f
\in
Ω
(
n
^{
\log
_
b
(
a
)
+
\varepsilon
}
)
$
und weiterhin für ein
$
c
\in
\mathbb
{
R
}$
mit
$
0
< c <
1
$
und alle hinreichend großen
$
n
$
die
Abschätzung
$
a f
(
\frac
{
n
}{
b
}
)
\leq
cf
(
n
)
$
, so liegt die Laufzeit
$
T
\in
\Theta
(
f
)
$
.
Abschätzung
$
a f
(
\frac
{
n
}{
b
}
)
\leq
cf
(
n
)
$
, so liegt die Laufzeit
$
T
\in
Θ
(
f
)
$
.
\end{enumerate}
\label
{
satz:Hauptsatz
_
der
_
Laufzeitfunkionen
}
\end{theorem}
...
...
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Datenstrukturen_und_Algorithmen.tex
+
18
−
10
View file @
7bbdc5ec
\documentclass
[ngerman, a4paper, oneside
, appendixprefix
]
{
book
}
\documentclass
[ngerman, a4paper, oneside]
{
book
}
\usepackage
[ngerman]
{
babel
}
%encoding
\usepackage
[utf8]
{
inputenc
}
\usepackage
[T1]
{
fontenc
}
\usepackage
{
lmodern
}
\usepackage
{
alphabeta
}
%encoding: Please compile with xelatex
%\usepackage[utf8]{inputenc}
%\usepackage[utf8]{luainputenc}
%\usepackage[T1]{fontenc}
\usepackage
{
xunicode
}
%for use with xelatex
\usepackage
{
fontspec
}
%\usepackage{lmodern}
%\usepackage{alphabeta}
%math symbols
\usepackage
{
amsmath
}
\usepackage
{
amssymb
}
\usepackage
{
amsthm
}
\usepackage
{
amsmath,amssymb,amsthm
}
\usepackage
{
nccmath,mathtools
}
\usepackage
{
unicode-math
}
\theoremstyle
{
definition
}
\newtheorem
{
definition
}{
Definition
}
\newtheorem
{
example
}{
Beispiel
}
...
...
@@ -18,6 +25,7 @@
\newtheorem
{
proposition
}{
Proposition
}
\newtheorem
{
lemma
}{
Lemma
}
\usepackage
{
commath
}
%custom math macros
\usepackage
{
mathtools
}
\DeclarePairedDelimiter\floor
{
\lfloor
}{
\rfloor
}
...
...
@@ -71,7 +79,7 @@
\input
{
100
_
Grundlagen
}
\input
{
200
_
Sortieralgorithmen
}
\input
{
300
_
Datenstrukturen
}
%
\input{300_Datenstrukturen}
\appendix
\input
{
901
_
Appendix
_
Code
}
...
...
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