Grokking Algorithms

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Über diese App

📘 Grokking Algorithms – (Ausgabe 2025–2026)

📚 Grokking Algorithms (Ausgabe 2025–2026) ist eine strukturierte, lehrplanbasierte Lernressource für Studierende der Bachelor-/Informatik-, Bachelor-/Informatik- und Softwareentwicklungswissenschaften sowie für Selbstlerner, die Algorithmen beherrschen möchten. Diese Ausgabe bietet detaillierte Notizen, Multiple-Choice-Fragen und Quizze, um das Erlernen von Algorithmen einfach, anschaulich und prüfungsbereit zu gestalten. Dank des übersichtlichen Lehrplans können Studierende ihre Problemlösungskompetenz stärken und algorithmische Konzepte in Projekten, Interviews und realen Szenarien anwenden.

Diese Ausgabe behandelt sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene algorithmische Konzepte wie Rekursion, Sortieren, Suchen, Graphendurchlauf, Greedy-Ansätze, dynamische Programmierung und Grundlagen des maschinellen Lernens. Jedes Kapitel ist sorgfältig gestaltet, um Theorie und praktisches Verständnis zu verbinden und ist somit ein unverzichtbarer Lernbegleiter.

📂 Kapitel & Themen

🔹 Kapitel 1: Einführung in Algorithmen

– Was Algorithmen sind
– Warum Algorithmen wichtig sind
– Messung der Algorithmuseffizienz

🔹 Kapitel 2: Selection Sort

– Funktionsweise von Selection Sort
– Schritt-für-Schritt-Anleitung
– O-Notation
– Wann Selection Sort verwendet wird

🔹 Kapitel 3: Rekursion

– Rekursion verstehen
– Basisfall und rekursiver Fall
– Der Aufrufstapel
– Rekursives vs. iteratives Denken

🔹 Kapitel 4: Quick Sort

– Teile-und-herrsche-Strategie
– Funktionsweise von Quick Sort
– Auswahl eines Pivots
– Performanceanalyse

🔹 Kapitel 5: Hash-Tabellen

– Schlüssel-Wert-Paare
– Vermeidung von Kollisionen
– Hash-Funktionen
– Praktische Anwendung von Hash-Tabellen

🔹 Kapitel 6: Breitensuche

– Graph Traversierung
- Den kürzesten Weg finden
- Warteschlangen und Graphen
- Code-Implementierung

🔹 Kapitel 7: Dijkstras Algorithmus

- Gewichtete Graphen
- Kürzester Weg in gewichteten Graphen
- Prioritätswarteschlangen
- Dijkstras schrittweise Ausführung

🔹 Kapitel 8: Greedy-Algorithmen

- Optimale lokale Entscheidungen treffen
- Aktivitätsauswahl
- Mengenüberdeckungsproblem
- Grenzen von Greedy-Ansätzen

🔹 Kapitel 9: Dynamische Programmierung

- Probleme in Teilprobleme zerlegen
- Überlappende Teilprobleme
- Memoisierung
- Beispiele: Rucksackproblem, Längste gemeinsame Teilfolge

🔹 Kapitel 10: K-Nächste Nachbarn

- Klassifizierungsalgorithmen
- Distanzmessung
- K-Wahl
- Anwendungen in Empfehlungssystemen

🔹 Kapitel 11: Weiterführende Literatur und Themen
- Baum und Graphenalgorithmen
– Fortgeschrittene Sortierung
– Maschinelles Lernen und mehr

🌟 Warum diese App?

– Deckt den gesamten Lehrplan zu Grokking-Algorithmen in einem strukturierten, akademischen Format ab.
– Enthält Multiple-Choice-Fragen und Quizze für effektives Üben.
– Bietet Erklärungen für schnelles Wiederholen und Verstehen.
– Ideal für Projekte, Kursarbeiten und die Vorbereitung auf technische Vorstellungsgespräche.
– Baut solide Grundlagen für algorithmisches Problemlösen und Denken auf.

✍ Diese App ist inspiriert von:
Aditya Bhargava, Edsger W. Dijkstra, Gabriel Valiente, Sebastian Raschka, Silvano Martello, Dan Hirschberg

📥 Jetzt herunterladen!
Holen Sie sich noch heute „Grokking-Algorithmen“ (Ausgabe 2025–2026) und meistern Sie Algorithmen mit Zuversicht!

Neuerungen

🚀 Initial Launch of Grokking Algorithms v1.0

✨ What’s Inside:
✅ Complete syllabus covering Algorithms, MCQs and Quizzes
✅ Perfect for students & learners to master algorithmic thinking

🎯 Suitable For:
👩‍🎓 Students of BSCS, BSIT, Software Engineering & Data Science
📘 University & college exams (CS/IT related subjects)
🏆 Test prep for projects, assignments & technical interviews

Start your journey in mastering core algorithms and advanced strategies today with Grokking Algorithms v1.0! 🚀