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Big-O-Notation verstehen: Ein praktischer Leitfaden

2025-08-25

Dieser Artikel bietet eine klare und prägnante Erklärung der Big-O-Notation, einer Methode zur Beschreibung der Leistung von Algorithmen. Anhand der JavaScript-Funktion `sum` werden die Unterschiede zwischen O(1) konstanter Zeit, O(log n) logarithmischer Zeit, O(n) linearer Zeit und O(n²) quadratischer Zeit verglichen. Visualisierungen und Codebeispiele veranschaulichen die Zeitkomplexität verschiedener Algorithmen, darunter Bubblesort und binäre Suche. Der Artikel untersucht auch Techniken zur Verbesserung der Codeleistung, wie das Vermeiden von `indexOf` in Schleifen und die Nutzung von Caching zur Reduzierung redundanter Berechnungen. Abschließend wird die Bedeutung empirischer Tests betont und vor dem blinden Vertrauen in theoretische Ergebnisse gewarnt.

(samwho.dev)

Entwicklung Zeitkomplexität

Reservoir Sampling: Eine Lösung für die Zufallsstichprobenahme bei unbekannter Datengröße

2025-05-08

Dieser Artikel bietet eine klare und prägnante Erklärung des Reservoir Sampling, eines Algorithmus, der das Problem der fairen Zufallsstichprobenahme elegant löst, wenn die Gesamtgröße der Daten unbekannt ist. Anhand der Analogie des Ziehens von Spielkarten erklärt der Artikel schrittweise die Funktionsweise des Algorithmus und veranschaulicht seine praktische Anwendung anhand eines Beispiels eines Log-Sammeldienstes. Reservoir Sampling gewährleistet Fairness und steuert gleichzeitig die Speichernutzung effizient, wodurch Systemabstürze aufgrund übermäßiger Daten vermieden werden. Der Artikel geht auch kurz auf Erweiterungen und Anwendungen des Algorithmus ein, was ihn zu einer sehr empfehlenswerten Lektüre für alle macht, die mehr über diese leistungsstarke Technik erfahren möchten.

(samwho.dev)

Entwicklung Zufallsstichprobe Reservoir Sampling

Turingmaschinen: Die Grundlage des Rechnens

2024-12-21

Dieser Artikel erklärt auf klare und verständliche Weise Turingmaschinen – ein theoretisches Modell des Rechnens. Er beschreibt detailliert die Komponenten (Band, Kopf, Programm und Zustand) und veranschaulicht Programmiertechniken und Fähigkeiten anhand mehrerer Beispiele, darunter das Ausgeben von Zeichen, Schleifen und grundlegende Arithmetik. Der Artikel untersucht auch die Berechenbarkeit und das Halteproblem, erklärt das Konzept der Turing-Vollständigkeit und verdeutlicht den Zusammenhang zwischen Turingmaschinen und modernen Computern. Schließlich stellt der Autor einen Online-Editor zur Verfügung, mit dem Leser eigene Turingmaschinenprogramme schreiben und ausführen können, um ihr Verständnis zu vertiefen.

(samwho.dev)

KI Turingmaschine Berechenbarkeit Algorithmus