ALGORITHMEN & DATENSTRUKTUREN · KLAUSUR · 1:1
Vier bis fünf Sessions vor der Klausur. Wir üben O-Notation an echten Aufgaben, gehen Bäume, Heaps und Graphen durch und trainieren das Schema, mit dem du jede Laufzeit sauber herleitest.
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Live aus einer AuD-Session
// Welche Laufzeit hat diese Schleife? for (int i = 1; i < n; i = i * 2) { System.out.println("step"); } // i verdoppelt sich: O(log n), nicht O(n)
Die Gewichtung schwankt je nach Uni, aber der Aufbau ist erstaunlich stabil: ein Analyse-Block (Laufzeit, O-Notation), ein Datenstruktur-Block (Bäume, Heaps, Hashing) und ein Algorithmen-Block (Sortieren, Graphen). Wir trainieren jeden Typ einzeln an deinen Altklausuren.
Der Block, der über das Bestehen entscheidet. Schleifen analysieren, das Master-Theorem anwenden, O, Θ und Ω auseinanderhalten.
Hier sammelst du sichere Punkte, wenn du die Operationen geübt hast. BST und AVL einfügen, Heap heapify, Hashing mit Kollisionen.
Mergesort und Quicksort tracen, Dijkstra und die Graph-Traversierungen sicher durchführen. Schema statt Raten.
Keine auswendig gelernte Formel. Wir leiten die Laufzeit Zeile für Zeile her, so wie du es in der Klausur begründen musst.
Bestimme die Laufzeit der Funktion in Abhängigkeit von n in O-Notation. Begründe deine Antwort.
void f(int n) { for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 1; j < n; j = j * 2) { System.out.println(i + "," + j); } } }
j startet bei 1 und verdoppelt sich pro Durchlauf, bis j ≥ n. Das sind log₂(n) Schritte, also O(log n).
i läuft von 0 bis n, das sind n Durchläufe, also O(n). Die Schleifen sind verschachtelt.
Verschachtelte Schleifen multiplizieren ihre Laufzeiten: O(n) · O(log n) = O(n log n). Das ist die Antwort.
Wenn du jetzt anfängst und 4 bis 5 Sessions investierst, hast du gute Chancen. Weniger Zeit? Wir komprimieren. Mehr? Wir gehen tiefer, etwa in eigene Datenstrukturen oder NP-Vollständigkeit.
Du teilst Bildschirm, wir gehen deine letzte Übung und deinen Klausurstoff durch. Wir erkennen, wo du wirklich stehst, nicht wo du glaubst zu stehen.
Wir trainieren den Analyse-Block: Schleifen, Rekursionsgleichungen, Master-Theorem. Du leitest her, ich frage nach, bis das Schema sitzt.
Bäume, Heaps und Hashing einfügen und löschen, dann Sortier- und Graph-Verfahren Schritt für Schritt ausführen. Am echten Beispiel deines Klausurstoffs.
Du löst die Probeklausur deiner Uni unter Zeitdruck. Wir besprechen jede Aufgabe: was sitzt, wo du dich verzettelst und welche Aufgabentypen wahrscheinlich dran kommen.
Ich habe Study IT gebaut, weil ich selbst erlebt habe, wie Informatik-Lehre an der Uni auseinanderbricht.
Unsere Tutor:innen sind echte Entwickler:innen, keine Studi-Jobber.
Direkt an mich: marcel.schmidtpeter@study-it.education
Senior Java Software Engineer mit 11 Jahren Industrieerfahrung. O-Notation, Bäume, Heaps und Graphalgorithmen erklärt er Schritt für Schritt, mit dem Schema, das auch unter Klausurzeit trägt.
„Programmieren versteht man, wenn man weiß, warum eine Lösung funktioniert. Mein Ziel: dass du Code nicht abschreibst, sondern selbst hinkriegst."
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Wenn AuD nicht der Engpass ist, passt vermutlich eine dieser Seiten besser.
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