From 7bbdc5ec7b4657b033c84f0d130b4678f1ace280 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Florian Unger <florian.unger@posteo.net>
Date: Fri, 9 Apr 2021 08:14:12 +0200
Subject: [PATCH] unicode fixed

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 104_Rekursionen.tex                 |  8 ++++----
 Datenstrukturen_und_Algorithmen.tex | 28 ++++++++++++++++++----------
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diff --git a/104_Rekursionen.tex b/104_Rekursionen.tex
index 7df92f5..14ddc4f 100644
--- a/104_Rekursionen.tex
+++ b/104_Rekursionen.tex
@@ -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 udn Python mit call stacks arbeiten.
+Java und 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}
diff --git a/Datenstrukturen_und_Algorithmen.tex b/Datenstrukturen_und_Algorithmen.tex
index f8764a7..8fb600f 100644
--- a/Datenstrukturen_und_Algorithmen.tex
+++ b/Datenstrukturen_und_Algorithmen.tex
@@ -1,15 +1,22 @@
-\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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