Der Algorithmus ist das zentrale Werkzeug der Informatik und Bestandteil eines jeden Computerprogramms. Jeder Algorithmus ist dabei eine spezifische Methode zur Lösung eines bestimmten Problems.

Algorithmus - Algorithmen

Algorithmus – Algorithmen

Ein Algorithmus ist somit eine Methode die ein systematisches Vorgehen zur Lösung einer Aufgabe beschreibt. In der Regel nutzen Algorithmen mathematische Verfahren zur Lösung komplexer Probleme. Der Algorithmus bietet für eine vom Softwareentwickler definierte Eingabe – oft eine Zahl –  Schritt für Schritt eine korrekte Lösung. Zur Bearbeitung und vorgesehenen Lösung der Problemstellung nutzt er exakte Verfahrensvorschriften. Erst wenn die Verfahrensvorschrift exakt und vollständig formuliert ist, so handelt es sich um einen Algorithmus.

Algorithmen arbeiten still im Verborgenen und leisten Grosses

In der Funktionssicht der Informatik ist der Algorithmus in einer Programmiersprache als Quellprogramm formuliert. Damit arbeiten Algorithmen – tief im Quellcode eines Programms – still und leise im Verborgenen. Ein Algorithmus bleibt unscheinbar und tritt nie sichtbar in Erscheinung. In der Kommunikationsschicht zum Anwender, also innerhalb eines Programms das Sie als Anwender tagtäglich nutzen, arbeiten nicht selten viele Algorithmen parallel nebeneinander. Der Algorithmus erweckt ein Programm somit erst zum Leben. Ein gut designter und implementierter Algorithmus liefert immer ein korrektes Ergebnis.

Algorithmen in lesbarem Quellcode oder der Maschinensprache Assembler

Algorithmen funktionieren unabhängig von einer bestimmten Programmiersprache. Fast immer sind sie in für Programmierer direkt lesbarem Quellcode einer für Menschen leicht verständlichen Sprache erstellt. Ein große Anzahl von Algorithmen ist jedoch in der Maschinensprache, dem sogenannten Assembler Code programmiert. Die Maschinensprache Assembler besteht lediglich aus Bits und Bytes, also aus einer Anzahl von Nullen und Einsen und ist somit für niemand ohne Hilfsprogramm entschlüsselbar. Der Vorteil von Assemblercode ist seine extrem hohe Geschwindigkeit mit der Maschinen diesen Algorithmus interpretieren und verarbeiten können. Letztlich wird jede Computersprache und jeder Algorithmus auf einer Ebene des Systems in Maschinensprache umgewandelt.

Jeden Tag nutzen wir mehr als nur einen Algorithmus

In vielen Situationen unseres tagtäglichen Lebens nutzen wir Algorithmen ohne uns dessen bewusst zu sein. Autos, die Waschmaschine, der WLAN-Router und unser Smartphone sind elektronische Geräte die allesamt über Befehle von Algorithmen gesteuert werden. Selbst die Suche mit der Suchmaschine google basiert auf mehreren Hundert Algorithmen zur Darstellung der Suchergebnisse.

Verschiedene Algorithmen bieten unterschiedliche Strategien zur Problemloesung

Algorithmen sind vielfältig und für den Programmierer gibt es niemals nur einen Weg ein Anwendungsproblem aus der Informatik auf nur eine Art und Weise durch einen Algorithmus zu lösen, sondern immer mehrere Wege und Lösungsansätze.

Die Top 10 der Algorithmen

Unter den Programmieren gibt es besonders populäre Algorithmen. Diese Algorithmen bewähren sich besonders oft zur Lösung eines informatiktechnischen Problems und bewältigen Aufgabenstellungen besonders effizient.

  • Bubble Sort
  • Quick Sort
  • Merge Sort
  • Heap Sort
  • Divide and Conquer
  • AVL Baum
  • Hashing
  • Counting Sort
  • Minimale Spannbäume
  • Topological Sort

Jeder Algorithmus hat seine Vorteile und Staerken

In der Softwarearchitektur lernen Informatiker welcher Algorithmus in welchem Anwendungsfall die optimale Lösung ist. Dabei kommt es für die Auswahl des Algorithmus nicht immer auf Geschwindigkeit an. In vielen Fällen sind Genauigkeit oder besonders sichere Prüfverfahren gefragt. In anderen Anwendungskonstellationen kommt es auf das komplexe Zusammenspiel mehrerer Anwendungen an, so dass der Algorithmus synchron zu anderen Algorithmen arbeiten muss.

Objektorientierung und Agile Softwareentwicklung

Einer der größten Vorteile bei konsequenter Objektorientierung ist die beliebige Wiederverwendbarkeit definierter Programmlogik. Objektressourcen stehen in Form vielfältigster Objektklassen zur freien Verwendung.

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Die Macht der Algorithmen: Wie sie uns bei der taeglichen Arbeit unterstuetzen und wichtige Daten zur Analyse liefern

Algorithmen sind heute aus unserem täglichen Leben nicht mehr wegzudenken. Sie sind in nahezu jedem technischen Gerät und Programm enthalten und unterstützen uns bei der täglichen Arbeit sowie bei immer wiederkehrenden Routinen. Ebenso liefern sie wichtige Daten, die für die Analyse und Optimierung von Prozessen von hoher Bedeutung sind.

Rechtschreibpruefung in Textverarbeitungsprogrammen

Ein Beispiel für einen Algorithmus, der uns bei der täglichen Arbeit unterstützt, ist die automatische Rechtschreibprüfung in Textverarbeitungsprogrammen. Sie verwendet einen Algorithmus, um Wörter auf ihre korrekte Schreibweise zu überprüfen und unterstreicht falsch geschriebene Wörter rot. Dadurch können wir unsere Texte schnell und einfach korrigieren, ohne jedes Wort manuell überprüfen zu müssen.

Wiederkehrende Routinen automatisieren

Ein praktischer Anwendungsfalls für einen Algorithmus, der bei immer wiederkehrenden Routinen unterstützt, ist ein automatisches Backup-System. Ein solches System kann auf Basis von Algorithmen automatisch regelmäßige Backups von wichtigen Daten erstellen, um im Falle eines Datenverlusts schnell wieder auf die Daten zugreifen zu können. Das erspart uns nicht nur Zeit, sondern auch Sorgen und Stress.

Wichtige Daten zur Analyse und Optimierung

Algorithmen liefern aber auch wichtige Daten zur Analyse und Optimierung von Prozessen. So werden beispielsweise in der Logistik Algorithmen eingesetzt, um Routenplanungen für Lieferungen zu optimieren und so Zeit und Kosten zu sparen. Auch in der Medizin werden Algorithmen eingesetzt, um Diagnosen zu stellen und Therapien zu planen. Durch die Analyse von großen Datenmengen können Algorithmen hierbei wichtige Erkenntnisse liefern, die zur Verbesserung der Gesundheitsversorgung beitragen.

Algorithmen unterstützen uns bei der täglichen Arbeit und immer wiederkehrenden Routinen und liefern wichtige Daten zur Analyse. Sie sind ein wichtiger Bestandteil unserer digitalen Welt und werden auch in Zukunft eine immer größere Rolle spielen. Es ist daher wichtig, sich mit ihnen auseinanderzusetzen und ihre Möglichkeiten und Grenzen zu verstehen.

Von der Natur inspiriert: Wie Evolutionaere Algorithmen zu innovativen Loesungen fuehren

Ein Beispiel für einen evolutionären Algorithmus ist der genetische Algorithmus, der von der Natur inspiriert ist und in vielen Bereichen eingesetzt wird, um komplexe Probleme zu lösen.

Ein praxisorientierter Anwendungsfall dafür ist das sogenannte Traveling Salesman Problem (TSP), bei dem ein Verkäufer versucht, eine bestimmte Anzahl von Städten zu besuchen und dabei die kürzeste Route zu wählen. Das Problem ist schwierig, da die Anzahl der möglichen Routen exponentiell mit der Anzahl der Städte ansteigt.

Evolutionaere Algorithmen, hier ein genetischer Algorithmus

Um das Problem zu lösen, kann ein genetischer Algorithmus verwendet werden. Der Algorithmus würde in diesem Fall eine Gruppe von Lösungen (Population) erzeugen und diese durch Mutationen und Kreuzungen verbessern, bis eine optimale Lösung gefunden wird. Die Evolutionäre Prozess besteht aus folgenden Schritten:

  1. Initialisierung: Die Population von möglichen Lösungen wird erzeugt. Jede Lösung ist eine mögliche Reihenfolge der Städte, die besucht werden können.
  2. Fitnessfunktion: Jede Lösung wird anhand einer Fitnessfunktion bewertet, die die Gesamtlänge der Route berechnet.
  3. Selektion: Eine Auswahl von Lösungen wird basierend auf ihrer Fitness zur Fortpflanzung ausgewählt.
  4. Crossover: Die ausgewählten Lösungen werden kombiniert, um neue Lösungen (Kinder) zu erzeugen.
  5. Mutation: Eine kleine Anzahl von Lösungen wird zufällig verändert, um eine größere Vielfalt in der Population zu erreichen.
  6. Wiederholung: Schritte 2-5 werden wiederholt, bis eine Lösung gefunden wird, die ausreichend gut ist oder eine bestimmte Anzahl von Generationen erreicht wurde.

Dieser Algorithmus hat sich als sehr effektiv für das Lösen des TSP und ähnlicher Probleme erwiesen.

Zum Beispiel können wir mit folgendem Python-Code das TSP mit einem genetischen Algorithmus lösen:

import random

def initial_population(n, cities):
    return [random.sample(cities, len(cities)) for i in range(n)]

def fitness(solution):
    return sum(distance(solution[i], solution[i-1]) for i in range(len(solution)))

def distance(city1, city2):
    return ((city1[0] - city2[0]) ** 2 + (city1[1] - city2[1]) ** 2) ** 0.5

def selection(population, elite_size):
    population_fitness = [(fitness(solution), solution) for solution in population]
    population_fitness.sort()
    selected = [population_fitness[i][1] for i in range(elite_size)]
    for i in range(len(population) - elite_size):
        selected.append(random.choice(population))
    return selected

def crossover(parent1, parent2):
    child = [None] * len(parent1)
    gene_a, gene_b = sorted(random.sample(range(len(parent1)), 2))
    child[gene_a:gene_b+1] = parent1[gene_a:gene_b+1]
    for i in range(len(parent2)):
        if parent2[i] not in child:
            for j in range(len(child)):
                if child[j] is None:
                    child[j] = parent2[i]
                    break
    return child

def mutation(solution, mutation_rate):
    for i in range(len(solution)):
        if
        if random.random() < mutation_rate:
            j = random.randint(0, len(solution)-1)
            solution[i], solution[j] = solution[j], solution[i]
    return solution

def next_generation(current_generation, elite_size, mutation_rate):
    selected = selection(current_generation, elite_size)
    children = []
    for i in range(len(current_generation) - elite_size):
        parent1 = random.choice(selected)
        parent2 = random.choice(selected)
        child = crossover(parent1, parent2)
        child = mutation(child, mutation_rate)
        children.append(child)
    return selected + children

def genetic_algorithm(cities, population_size, elite_size, mutation_rate, generations):
    population = initial_population(population_size, cities)
    for i in range(generations):
        population = next_generation(population, elite_size, mutation_rate)
    population_fitness = [(fitness(solution), solution) for solution in population]
    population_fitness.sort()
    return population_fitness[0][1]

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