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Deklaration z. B. int[] zahlen = new int[5]; oder direkt mit Werten int[] zahlen = {1, 2, 3};. Der Zugriff erfolgt über einen nullbasierten Index. Wird eine variable Größe gebraucht, greift man in Java stattdessen zu ArrayList aus dem Collections-Framework.
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Ganzer Artikel im Wiki →Weil die Größe eines Arrays bei den meisten Sprachen von Anfang an feststehen muss, sind Arrays sehr schnell im Zugriff, aber unflexibel, wenn sich die Anzahl der Elemente zur Laufzeit ändern soll — dafür gibt es dynamisch wachsende Strukturen wie Java's ArrayList (siehe Dynamisches Array). Mehrdimensionale Arrays erweitern das Prinzip auf Tabellen oder Gitter (Array von Arrays).
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Ganzer Artikel im Wiki →Deklaration z. B. int[][] matrix = new int[3][4]; für ein 3×4-Raster. Java implementiert das intern als "Array von Arrays", die Zeilen müssen dabei nicht zwingend gleich lang sein (jagged arrays). Zugriff über zwei Indizes: matrix[zeile][spalte].
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Ganzer Artikel im Wiki →Ein zweidimensionales Array wird über zwei Indizes angesprochen (Zeile und Spalte, z. B. feld[2][5]), ein dreidimensionales über drei usw. Intern ist ein mehrdimensionales Array meist nichts anderes als ein Array von Arrays — jede "Zeile" kann dabei sogar unterschiedlich lang sein ("jagged array"), was bei echten Matrizen mit fester Breite selten genutzt wird.
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Ganzer Artikel im Wiki →Ist das interne Array voll, wird beim nächsten Einfügen automatisch ein größeres neues Array angelegt und der bisherige Inhalt hinüberkopiert — für den Nutzer der Liste unsichtbar. Dadurch bleibt der schnelle Indexzugriff eines Arrays erhalten, während die Größe nicht mehr im Voraus feststehen muss wie bei einem klassischen Array. Häufiges Einfügen in der Mitte der Liste bleibt dabei trotzdem langsamer als bei einer verketteten Liste.
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Ganzer Artikel im Wiki →Wird selten explizit genutzt außer bei speicherkritischen Anwendungen (z. B. große Arrays) oder beim Verarbeiten roher Binärdaten (z. B. Byte-Streams beim Dateizugriff). Rechenoperationen mit byte-Werten liefern in Java als Zwischenergebnis automatisch int, ein Rückcast ist dann oft nötig.
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Ganzer Artikel im Wiki →Anders als Arrays haben Collections keine feste Größe und bieten fertige Methoden für Sortieren, Suchen und Filtern. Seit Java 5 sind Collections generisch (siehe Generics) — List<String> erzwingt zur Compile-Zeit, dass nur String-Objekte hineinkommen, statt Typfehler erst zur Laufzeit zu entdecken.
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Ganzer Artikel im Wiki →Die Wahl der Datenstruktur bestimmt maßgeblich die Performance eines Programms: eine ArrayList erlaubt schnellen Zugriff per Index, eine LinkedList schnelles Einfügen/Entfernen mitten in der Liste, ein HashSet schnelles Prüfen auf Enthaltensein. Java-Arrays (siehe Arrays) sind die einfachste, aber unflexibelste Datenstruktur.
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Ganzer Artikel im Wiki →Klassische Syntax: for (int i = 0; i < n; i++) { ... }. Java kennt zusätzlich die For-Each-Variante (for (Type element : collection) { ... }), die über Arrays oder Collections iteriert, ohne einen manuellen Index zu führen — praktisch, aber ohne direkten Zugriff auf den Index selbst.
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Ganzer Artikel im Wiki →Hinter der schnellen Suche steckt eine Hashfunktion, die aus dem Schlüssel eine Zahl berechnet. Diese Zahl bestimmt, in welchem „Fach“ (Bucket) eines Arrays der Wert liegt. Sprachen nennen sie unterschiedlich: dict in Python, Map/Object in JavaScript, HashMap in Java, Dictionary in C#, map in Go.
Verwandt: Memoization · Big-O-Notation · Data Structures (Datenstrukturen) · LinkedHashMap (Geordnete Hash-Zuordnung) · HashSet (Hash-basierte Menge)
Ganzer Artikel im Wiki →Arrays und die meisten Collections sind in Java nullbasiert: das erste Element steht am Index 0, das letzte an länge - 1. Ein Zugriff außerhalb dieses Bereichs (z. B. arr[arr.length]) wirft zur Laufzeit eine ArrayIndexOutOfBoundsException.
Verwandt: Arrays · For-Schleife · Java · ArrayList · Collections · Data Structures
Ganzer Artikel im Wiki →Trotz des Namens ist JSON nicht an JavaScript gebunden — praktisch jede Programmiersprache kann JSON lesen und schreiben. Im Vergleich zu XML ist es deutlich kompakter (keine schließenden Tags) und wird nativ von JavaScript/TypeScript unterstützt (JSON.parse()/JSON.stringify()), weshalb es XML für die meisten neuen REST-APIs abgelöst hat.
Verwandt: API · REST · XML · Daten · JSONL (JSON Lines) · Stripe
Ganzer Artikel im Wiki →Der zentrale Unterschied zu primitiven Typen: eine non-primitive-Variable speichert nicht den Wert selbst, sondern eine Referenz auf ein Objekt im Heap-Speicher — deshalb kann sie auch null sein (kein Objekt vorhanden), was bei primitiven Typen wie int nicht möglich ist.
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Ganzer Artikel im Wiki →Weil eine Variable eines Referenztyps nur einen Verweis speichert, können mehrere Variablen auf dasselbe zugrunde liegende Objekt zeigen — eine Änderung über die eine Variable wirkt sich dann auch auf die andere aus, was bei primitiven Typen (jede Variable hat ihre eigene, unabhängige Kopie) nicht passiert. Klassische Beispiele für Referenztypen sind Objekte, Arrays und Strings.
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Ganzer Artikel im Wiki →NumPy-Arrays sind deutlich schneller als normale Python-Listen für mathematische Operationen, weil sie intern in C implementiert sind und Vektor-/Matrix-Operationen ohne Python-Schleifen ausführen ("Vektorisierung"). Bibliotheken wie Pandas oder SciPy bauen direkt auf NumPy auf.
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Ganzer Artikel im Wiki →PostgreSQL gilt gegenüber MySQL/MariaDB oft als die "technisch mächtigere" Wahl (z. B. bei komplexen Abfragen, Transaktionsverhalten, benutzerdefinierten Datentypen), bei ähnlich einfacher Einrichtung. Dienste wie Neon oder Supabase bieten PostgreSQL als verwaltete "Serverless"-Variante an.
Verwandt: MariaDB · MySQL · NeonDB · SQL · Drizzle ORM · Neon
Ganzer Artikel im Wiki →Anders als klassischer Netzwerkspeicher (NAS), der Dateien über Standard-Netzwerkprotokolle freigibt, stellt ein SAN Speicher blockbasiert bereit — für angeschlossene Server sieht er aus wie eine lokal angeschlossene Festplatte. Verbreitet in Rechenzentren, oft über Fibre Channel oder iSCSI realisiert.
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Ganzer Artikel im Wiki →Während NumPy die Grunddatenstruktur (Arrays) und Basisoperationen liefert, ergänzt SciPy speziellere wissenschaftliche Algorithmen (z. B. numerische Integration, Fourier-Transformationen), die man sonst selbst implementieren müsste. Wird häufig zusammen mit NumPy und Pandas im selben Data-Science-Projekt eingesetzt.
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Ganzer Artikel im Wiki →In der Praxis wird short deutlich seltener genutzt als byte oder ein normaler Integer, weil die meisten Systeme intern ohnehin mit größeren Wortgrößen rechnen und der Speichervorteil gegenüber einem normalen Integer oft vernachlässigbar ist. Relevanz hat er vor allem bei sehr speichersensitiven Anwendungen mit riesigen Datenmengen, etwa in Arrays mit Millionen von Elementen.
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Ganzer Artikel im Wiki →Für eigene Sortierreihenfolgen (z. B. nach einem bestimmten Feld eines Objekts statt der natürlichen Ordnung) übergibt man einen Comparator, entweder als eigene Klasse, Anonymous Class oder kompakt als Lambda-Ausdruck.
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