Glossar

736 Begriffe aus IT, Netzwerk, Sicherheit und Programmierung: erst kurz erklärt, dann ausführlicher. Suche nach einem Wort oder wähle einen Buchstaben.

3 Treffer

Big-O-Notation Die Big-O-Notation beschreibt, wie stark der Zeit- oder Speicherbedarf eines Algorithmus mit der Eingabegröße n wächst – ohne Rücksicht auf Konstanten und konkrete Hardware.
Sie erlaubt, Algorithmen unabhängig vom Rechner zu vergleichen: O(n) heißt, die Laufzeit wächst proportional zur Eingabe; O(n²) heißt, bei doppelter Eingabe vervierfacht sie sich. Maßgeblich ist der am stärksten wachsende Term im schlechtesten Fall (oder im Durchschnitt).
Verwandt: Algorithms (Algorithmen) · Baum (Datenstruktur) · Binäre Suche · Bubblesort · Data Structures (Datenstrukturen) · Dynamische Programmierung
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Algorithms Eine feste Abfolge von Schritten, um ein bestimmtes Problem zu lösen — in Java oft als Methode implementiert, die eine Collection oder ein Array verarbeitet.
Java liefert viele Standardalgorithmen bereits fertig mit, z. B. Collections.sort(), Collections.binarySearch() oder Collections.max() — für gängige Aufgaben lohnt es sich selten, sie neu zu implementieren. Für eigene Algorithmen sind Zeit- und Platzkomplexität (Big-O-Notation) die zentralen Bewertungsmaßstäbe.
Verwandt: Data Structures · Recursion · Sorting · DSA (Data Structures & Algorithms) · Java
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Binäre Suche Die binäre Suche findet ein Element in einer sortierten Liste, indem sie den Suchbereich immer wieder halbiert – statt alle Elemente einzeln zu prüfen.
Sie vergleicht den gesuchten Wert mit dem mittleren Element: Ist er kleiner, geht es links weiter, ist er größer, rechts. Dadurch braucht sie bei n Elementen nur etwa log₂(n) Schritte – bei einer Million Elementen höchstens 20 (Laufzeit O(log n), siehe Big-O-Notation). Voraussetzung ist eine sortierte Datenmenge mit Indexzugriff.
Verwandt: Algorithms (Algorithmen) · Index · Baum (Datenstruktur) · Big-O-Notation · Mergesort · Sorting (Sortieren)
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Big-O-Notation Die Big-O-Notation beschreibt, wie stark der Zeit- oder Speicherbedarf eines Algorithmus mit der Eingabegröße n wächst – ohne Rücksicht auf Konstanten und konkrete Hardware.

Sie erlaubt, Algorithmen unabhängig vom Rechner zu vergleichen: O(n) heißt, die Laufzeit wächst proportional zur Eingabe; O(n²) heißt, bei doppelter Eingabe vervierfacht sie sich. Maßgeblich ist der am stärksten wachsende Term im schlechtesten Fall (oder im Durchschnitt).

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Algorithms Eine feste Abfolge von Schritten, um ein bestimmtes Problem zu lösen — in Java oft als Methode implementiert, die eine Collection oder ein Array verarbeitet.

Java liefert viele Standardalgorithmen bereits fertig mit, z. B. Collections.sort(), Collections.binarySearch() oder Collections.max() — für gängige Aufgaben lohnt es sich selten, sie neu zu implementieren. Für eigene Algorithmen sind Zeit- und Platzkomplexität (Big-O-Notation) die zentralen Bewertungsmaßstäbe.

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Binäre Suche Die binäre Suche findet ein Element in einer sortierten Liste, indem sie den Suchbereich immer wieder halbiert – statt alle Elemente einzeln zu prüfen.

Sie vergleicht den gesuchten Wert mit dem mittleren Element: Ist er kleiner, geht es links weiter, ist er größer, rechts. Dadurch braucht sie bei n Elementen nur etwa log₂(n) Schritte – bei einer Million Elementen höchstens 20 (Laufzeit O(log n), siehe Big-O-Notation). Voraussetzung ist eine sortierte Datenmenge mit Indexzugriff.

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