Algorithmen und Datenstrukturen - Titel

Das ist der Startpunkt für alles, was du über Programmierung und Datenorganisation wissen musst. Hier lernst du die Grundlagen, die dich zu einem besseren Programmierer machen.

In den folgenden Seiten erfährst du, wie du Algorithmen entwickelst und Datenstrukturen clever einsetzt. Diese Fähigkeiten brauchst du für jedes größere Programmierprojekt.

Gut zu wissen: Algorithmen sind wie Kochrezepte - sie beschreiben Schritt für Schritt, wie du zu einem Ergebnis kommst.

Grundlagen der Algorithmik

Kontrollstrukturen sind die Bausteine jedes Programms. Mit if-Schleifen triffst du Entscheidungen (if $i=0; i<5, i++$), mit for-Schleifen wiederholst du Befehle (for $i=0;i<5${}) und while-Schleifen laufen solange eine Bedingung erfüllt ist.

Ein guter Algorithmus muss mehrere Eigenschaften haben: Korrektheit (löst das Problem richtig), Finitheit (endet nach endlichen Schritten) und Determinismus (liefert bei gleichen Eingaben immer dasselbe Ergebnis). Die Effizienz entscheidet, ob dein Programm schnell läuft oder den Computer zum Stillstand bringt.

Rekursion ist eine elegante Technik, bei der sich eine Methode selbst aufruft. Du brauchst immer eine Rekursionsverankerung als Abbruchbedingung und einen Rekursionsschritt für die Selbstaufrufe. Das Teile-und-Herrsche-Prinzip zerlegt komplexe Probleme in kleinere, lösbare Teilprobleme.

Bei Variablen unterscheidest du zwischen lokalen (nur innerhalb einer Methode verfügbar) und globalen Variablen (im ganzen Programm nutzbar). Primitive Datentypen wie int, double oder boolean speichern direkt Werte, während Objektreferenzen auf Speicheradressen zeigen.

Praxistipp: Verwende Trace-Tabellen, um den Ablauf deiner Programme nachzuvollziehen - das hilft beim Debugging!

Darstellung in Struktogrammen

Struktogramme sind deine visuellen Baupläne für Algorithmen. Sie zeigen übersichtlich, wie dein Programm abläuft, bevor du anfängst zu programmieren.

Der Methodenkopf definiert, was in deine Methode reingeht und was rauskommt: public static Rückgabetyp name (Typ Eingabewert). Schleifen stellst du mit "Wiederhole für i von 1 bis variable" dar, Verzweigungen mit "wahr/falsch"-Blöcken.

Jede Anweisung bekommt ihr eigenes Kästchen, Ausgaben werden mit "Ausgabe" markiert und am Ende steht immer "gib Variable zurück" für die Rückgabe. Diese systematische Darstellung hilft dir, auch komplexe Algorithmen zu planen.

Merkhilfe: Struktogramme sind wie Flussdiagramme in Kastenform - jeder Schritt hat seinen festen Platz.

Klassen und Objekte & Datenstrukturen

Klassen sind Baupläne für Objekte - wie eine Schablone für gleichartige Dinge. Eine Person-Klasse hat Attribute wie name und adresse sowie Methoden wie getName(). Vererbung mit extends ermöglicht es, dass eine Schueler-Klasse alle Eigenschaften von Person erbt und eigene hinzufügt.

Statische Datenstrukturen wie Arrays haben feste Größen (new int$laenge$), während dynamische Strukturen wachsen können. Strings bearbeitest du mit Methoden wie length(), charAt() oder concat().

Stapel (FILO) funktionieren wie ein Tellerstapel - das letzte Element kommt zuerst raus. Schlangen (FIFO) arbeiten wie eine Warteschlange - wer zuerst kommt, wird zuerst bedient. Binärbäume organisieren Daten hierarchisch und ermöglichen schnelle Suchen durch Traversierungen $Pre-Order, In-Order, Post-Order$.

Sortieralgorithmen ordnen deine Daten: Bubble Sort (langsam aber einfach, O(n²)), Selection Sort (findet immer das kleinste Element, O(n²)) und Insertion Sort (fügt Elemente an der richtigen Stelle ein, O(n·log n)).

Wichtig: Die Wahl der richtigen Datenstruktur entscheidet über die Performance deines Programms!

Informationen und Daten - Titel

Jetzt tauchst du in die Welt der Datensicherheit und Informationsverarbeitung ein. Hier geht es um Verschlüsselung, Datenschutz und wie das Internet funktioniert.

Diese Themen sind besonders relevant, weil sie deinen täglichen Umgang mit digitalen Medien betreffen. Du verstehst, wie deine Daten geschützt werden und wie Kommunikation im Netz abläuft.

Aktuell: In Zeiten von Cyberattacken und Datenskandalen sind diese Kenntnisse unverzichtbar.

Kryptologie

Verschlüsselung schützt deine Nachrichten vor neugierigen Blicken. Transposition vertauscht Zeichen $wie beim Gartenzaun-Verfahren$, während Substitution sie durch andere ersetzt.

Das Caesar-Verfahren verschiebt jeden Buchstaben um eine feste Anzahl im Alphabet - einfach aber unsicher, weil nur 25 Möglichkeiten existieren. Vigenère nutzt ein Schlüsselwort für polyalphabetische Substitution und ist deutlich sicherer.

Symmetrische Verschlüsselung verwendet einen Schlüssel für Ver- und Entschlüsselung - perfekt wenn beide Parteien sich den Schlüssel sicher teilen können. Asymmetrische Verschlüsselung arbeitet mit einem Schlüsselpaar: Der Public Key verschlüsselt, der Private Key entschlüsselt.

Bei XOR-Verschlüsselung werden Bits verglichen - bei gerader Anzahl von Einsen kommt 0 raus, bei ungerader 1. Das Programmieren erfolgt über ASCII-Werte - A hat den Wert 65.

Praxisbeispiel: WhatsApp nutzt asymmetrische Verschlüsselung, damit nur du deine Nachrichten lesen kannst.

Digitale Signaturen und Datenschutz

Digitale Signaturen garantieren Authentizität - du weißt, wer eine Nachricht wirklich geschickt hat. Der private Schlüssel verschlüsselt, der öffentliche Schlüssel entschlüsselt. So funktionieren zum Beispiel Impfzertifikate.

Zertifikate bestätigen die Echtheit öffentlicher Schlüssel. Zertifizierungsstellen prüfen Identitäten und stellen digitale Dokumente aus, die Name, Schlüssel und Gültigkeitsdauer enthalten.

Der Datenschutz basiert auf wichtigen Grundsätzen: Informationelle Selbstbestimmung (du entscheidest über deine Daten), Datensparsamkeit (nur nötige Daten sammeln) und Zweckbindung (Daten nur für den vereinbarten Zweck nutzen).

Datenkomprimierung macht Dateien kleiner. Lauflängencodierung (aaabbb = 3a3b) und Huffman-Codierung (häufige Zeichen werden kürzer) arbeiten verlustfrei. Verlustbehaftete Komprimierung (wie MP3) entfernt unhörbare Frequenzen.

Wichtig: Lies AGBs genau - oft stimmst du der Datennutzung über den eigentlichen Zweck hinaus zu!

Internet und Datenübertragung

Das Internet funktioniert dezentral - es gibt keine zentrale Kontrolle. Das macht es robust (bei Ausfällen), skalierbar (einfach erweiterbar) und zensurresistent.

Zentrale Komponenten sind: Clients (dein Gerät), Server (stellen Dienste bereit), Router (leiten Daten weiter) und DNS $übersetzt Internetadressen in IP-Adressen$.

Fehlerkorrektur ist bei der Datenübertragung entscheidend. Prüfbits erkennen Fehler durch Paritätsprüfung. Der Hamming-Code kann sogar 1-Bit-Fehler korrigieren, indem Prüfbits an 2er-Potenzen-Positionen stehen.

Informatiksysteme bestehen aus Hardware (physische Geräte), Software (Programme), Daten (Informationen) und Benutzern (Menschen). Diese Komponenten arbeiten zusammen, um Probleme zu lösen.

Die Sicherheit basiert auf Verschlüsselung, Authentifizierung, Firewalls und Sicherheitsbewusstsein. Deine Daten werden in Pakete aufgeteilt, übertragen und beim Empfänger zusammengesetzt.

Gut zu wissen: Jede Nachricht im Internet nimmt möglicherweise einen anderen Weg - das macht die Kommunikation robust.

Datenbanken - Grundlagen

Relationale Datenbanken organisieren Informationen in Tabellen. Jede Tabelle hat Attribute (Spalten) wie Name oder Geburtsjahr und Datensätze (Zeilen) für einzelne Objekte.

Der Primärschlüssel identifiziert jeden Datensatz eindeutig, Fremdschlüssel verbinden Tabellen miteinander. So entsteht ein Netzwerk aus verknüpften Informationen.

Anomalien sind Probleme bei Datenbankoperationen: Einfüge-Anomalien (kannst wichtige Daten nicht speichern), Änderungs-Anomalien (Widersprüche durch unvollständige Updates) und Lösch-Anomalien (ungewollter Datenverlust).

Redundanz bedeutet doppelte Datenspeicherung und führt zu Inkonsistenzen. Das ER-Modell $Entity-Relationship$ plant Datenbanken visuell mit Entitäten, Beziehungen und Kardinalitäten (1:1, 1:n, m:n).

Merkhilfe: Eine gut geplante Datenbank ist wie ein aufgeräumtes Zimmer - alles hat seinen Platz und du findest schnell, was du suchst.

SQL und Normalformen

SQL-Abfragen folgen einer festen Struktur: SELECT (welche Spalten), FROM (welche Tabelle), WHERE (Bedingungen), GROUP BY (Gruppierung) und ORDER BY (Sortierung).

Aggregatfunktionen berechnen Werte: COUNT() zählt Datensätze, SUM() addiert Zahlen, AVG() berechnet Durchschnitte und MIN()/MAX() finden Extremwerte.

Normalformen eliminieren Probleme: Die 1. Normalform macht Daten atomar (eindeutig), die 2. Normalform eliminiert funktionale Abhängigkeiten vom Primärschlüssel und die 3. Normalform entfernt transitive Abhängigkeiten.

ER-Diagramme zeigen Datenbankstrukturen visuell. Entitäten (Rechtecke), Beziehungen (Rauten) und Attribute (Ovale) werden durch Kardinalitäten (1:1, 1:n, m:n) verbunden.

Praktische SQL-Operatoren helfen bei komplexen Abfragen: LIKE '%text%' für Textsuche, BETWEEN für Bereiche, IN für Listen und IS NULL für leere Felder.

Praxistipp: Normalisiere deine Datenbanken Schritt für Schritt - das vermeidet spätere Probleme mit inkonsistenten Daten!