Glossar

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

3 Treffer

Memoization Memoization speichert die Ergebnisse teurer Funktionsaufrufe zwischen: Wird die Funktion mit denselben Argumenten erneut aufgerufen, liefert sie das gespeicherte Ergebnis, statt neu zu rechnen.
Das Verfahren funktioniert nur bei reinen Funktionen (Pure Functions), die bei gleicher Eingabe immer dasselbe zurückgeben. Den Speicher bildet meist eine Hashmap. Memoization macht die rekursive Fibonacci-Berechnung von exponentieller auf lineare Laufzeit schneller.
Verwandt: Dynamische Programmierung · Hashmap (Dictionary) · Pure Function (reine Funktion) · Lazy Evaluation (verzögerte Auswertung) · Recursion (Rekursion) · Speicherleck (Memory Leak)
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Dynamische Programmierung Dynamische Programmierung löst ein großes Problem, indem sie es in überlappende Teilprobleme zerlegt, jedes Teilproblem nur einmal löst und die Ergebnisse speichert.
Sie lohnt sich, wenn ein Problem optimale Teilstrukturen hat und dieselben Teilprobleme mehrfach auftreten. Statt exponentiell viele Fälle durchzuprobieren, füllt man eine Tabelle von kleinen zu großen Teilproblemen (bottom-up) oder merkt sich Zwischenergebnisse in einer rekursiven Lösung (Memoization, top-down).
Verwandt: Memoization · Algorithms (Algorithmen) · Big-O-Notation · Graph (Datenstruktur) · Mergesort · Recursion (Rekursion)
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Pure Function (reine Funktion) Eine reine Funktion liefert bei gleichen Argumenten immer dasselbe Ergebnis und hat keine Nebenwirkungen: Sie ändert weder globale Variablen noch Eingaben, schreibt nichts in Dateien und gibt nichts aus.
Reine Funktionen sind leicht zu verstehen, zu testen und zu parallelisieren, weil ihr Ergebnis nur von den Argumenten abhängt. Ergebnisse lassen sich zwischenspeichern (Memoization), und der Compiler darf sie umsortieren oder wegoptimieren. Sie sind das Rückgrat der funktionalen Programmierung.
Verwandt: Higher-Order-Funktion (Funktion höherer Ordnung) · Unveränderlichkeit (Immutability) · Memoization · Lazy Evaluation (verzögerte Auswertung) · Unit-Test (Modultest)
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Memoization Memoization speichert die Ergebnisse teurer Funktionsaufrufe zwischen: Wird die Funktion mit denselben Argumenten erneut aufgerufen, liefert sie das gespeicherte Ergebnis, statt neu zu rechnen.
Das Verfahren funktioniert nur bei reinen Funktionen (Pure Functions), die bei gleicher Eingabe immer dasselbe zurückgeben. Den Speicher bildet meist eine Hashmap. Memoization macht die rekursive Fibonacci-Berechnung von exponentieller auf lineare Laufzeit schneller.
Verwandt: Dynamische Programmierung · Hashmap (Dictionary) · Pure Function (reine Funktion) · Lazy Evaluation (verzögerte Auswertung) · Recursion (Rekursion) · Speicherleck (Memory Leak)
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Dynamische Programmierung Dynamische Programmierung löst ein großes Problem, indem sie es in überlappende Teilprobleme zerlegt, jedes Teilproblem nur einmal löst und die Ergebnisse speichert.
Sie lohnt sich, wenn ein Problem optimale Teilstrukturen hat und dieselben Teilprobleme mehrfach auftreten. Statt exponentiell viele Fälle durchzuprobieren, füllt man eine Tabelle von kleinen zu großen Teilproblemen (bottom-up) oder merkt sich Zwischenergebnisse in einer rekursiven Lösung (Memoization, top-down).
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Pure Function (reine Funktion) Eine reine Funktion liefert bei gleichen Argumenten immer dasselbe Ergebnis und hat keine Nebenwirkungen: Sie ändert weder globale Variablen noch Eingaben, schreibt nichts in Dateien und gibt nichts aus.
Reine Funktionen sind leicht zu verstehen, zu testen und zu parallelisieren, weil ihr Ergebnis nur von den Argumenten abhängt. Ergebnisse lassen sich zwischenspeichern (Memoization), und der Compiler darf sie umsortieren oder wegoptimieren. Sie sind das Rückgrat der funktionalen Programmierung.
Verwandt: Higher-Order-Funktion (Funktion höherer Ordnung) · Unveränderlichkeit (Immutability) · Memoization · Lazy Evaluation (verzögerte Auswertung) · Unit-Test (Modultest)
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