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gf_informatik:suchen_und_sortieren:sortieren [2026-03-02 07:05] – [Sortieralgorithmen] hofgf_informatik:suchen_und_sortieren:sortieren [2026-05-02 14:12] (aktuell) – [C7 (Herausforderung): Quicksort] hof
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   * Wie gehts du vor?   * Wie gehts du vor?
   * Wieviele Vergleiche sind nötig?   * Wieviele Vergleiche sind nötig?
- 
 ### Sortieralgorithmen ### Sortieralgorithmen
  
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   * In-Place: Wird abgesehen von der zu sortierenden Liste nur noch eine konstante Speicherkapazität verwendet, oder wird beispielsweise eine neue Liste aufgebaut, die den Speicherbedarf verdoppelt?   * In-Place: Wird abgesehen von der zu sortierenden Liste nur noch eine konstante Speicherkapazität verwendet, oder wird beispielsweise eine neue Liste aufgebaut, die den Speicherbedarf verdoppelt?
     * Wenn du beim Sortieren nur Elemente vertauschst, statt eine neue Liste anzulegen, hast du einen In-Place-Algorithmus verwendet.     * Wenn du beim Sortieren nur Elemente vertauschst, statt eine neue Liste anzulegen, hast du einen In-Place-Algorithmus verwendet.
 +
  
 #### Aufgabe C2: Sortierung Prüfen #### Aufgabe C2: Sortierung Prüfen
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-<nodisp 2> +<bottom-exercise id="c2" showsolution> 
- +<template data-type="starter"> 
-++++Lösung| +def is_sorted(l): 
-<code python>+    """Gibt True zurück, falls l sortiert ist, sonst False.""" 
 +</template> 
 +<template data-type="solution">
 def is_sorted(l): def is_sorted(l):
     for index in range(len(l) - 1):     for index in range(len(l) - 1):
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 print(is_sorted(['Apfelküchlein', 'Caramel', 'Zuckerwatte'])) print(is_sorted(['Apfelküchlein', 'Caramel', 'Zuckerwatte']))
 print(is_sorted(['Zuckerwatte', 'Apfelküchlein', 'Caramel'])) print(is_sorted(['Zuckerwatte', 'Apfelküchlein', 'Caramel']))
-</code> +</template> 
-++++ +<template data-type="test"> 
-</nodisp>+assert is_sorted(['Apfelküchlein', 'Caramel', 'Zuckerwatte']) 
 +assert not is_sorted(['Zuckerwatte', 'Apfelküchlein', 'Caramel']) 
 +</template> 
 +</bottom-exercise>
  
  
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 #### Aufgabe C4: Selection Sort anwenden #### Aufgabe C4: Selection Sort anwenden
 Du hast folgende beiden Listen: Du hast folgende beiden Listen:
 +
 <code python> <code python>
 obstsorten = ["Kirsche", "Apfel", "Banane", "Orange", "Mango", "Pfirsich", "Erdbeere", "Birne", "Himbeere", "Kiwi", "Ananas", "Blaubeere"] obstsorten = ["Kirsche", "Apfel", "Banane", "Orange", "Mango", "Pfirsich", "Erdbeere", "Birne", "Himbeere", "Kiwi", "Ananas", "Blaubeere"]
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   - Schreibe eine Funktion ''selection\_sort(li)'', der du eine unsortierte Liste übergeben kannst und die eine sortierte Liste zurückgibt.   - Schreibe eine Funktion ''selection\_sort(li)'', der du eine unsortierte Liste übergeben kannst und die eine sortierte Liste zurückgibt.
-  - Schreibe danach eine Funktion ''binary\_search(li, el)'', der du eine sortierte Liste und das gesuchte Element übergeben kannst und die den Index des gesuchten Elements in der Liste zurückgibt. Falls die Funktion nichts findet, soll sie None zurückgeben.+  - Schreibe danach eine Funktion ''binary\_search(li, el)'', der du eine sortierte Liste und das gesuchte Element übergeben kannst und die den Index des gesuchten Elements in der Liste zurückgibt. Falls die Funktion nichts findet, soll sie `None` zurückgeben.
   - Kopiere die beiden Listen in deinen Code.   - Kopiere die beiden Listen in deinen Code.
   - Erweitere deinen Code, sodass du eine Obstsorte festlegen kannst und am Ende eine der folgenden beiden Nachrichten ausgegeben wird.    - Erweitere deinen Code, sodass du eine Obstsorte festlegen kannst und am Ende eine der folgenden beiden Nachrichten ausgegeben wird. 
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- +<bottom-exercise id="c4" showsolution> 
-<nodisp 2> +<template data-type="starter"> 
-++++Lösung| +obstsorten = ["Kirsche", "Apfel", "Banane", "Orange", "Mango", "Pfirsich", "Erdbeere", "Birne", "Himbeere", "Kiwi", "Ananas", "Blaubeere"]
-<code python> +
-obstsorten = ["Apfel", "Banane", "Kirsche", "Orange", "Mango", "Pfirsich", "Erdbeere", "Birne", "Himbeere", "Kiwi", "Ananas", "Blaubeere"]+
 farben = ["gelb", "rot", "gelb", "grün", "blau", "rot", "rot", "rot", "braun", "orange", "orange", "orange"] farben = ["gelb", "rot", "gelb", "grün", "blau", "rot", "rot", "rot", "braun", "orange", "orange", "orange"]
 +</template> 
 +<template data-type="solution">
 def find_min(l): def find_min(l):
     min_index = 0     min_index = 0
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             right = middle - 1             right = middle - 1
     return None     return None
 +
 +obstsorten = ["Apfel", "Banane", "Kirsche", "Orange", "Mango", "Pfirsich", "Erdbeere", "Birne", "Himbeere", "Kiwi", "Ananas", "Blaubeere"]
 +farben = ["gelb", "rot", "gelb", "grün", "blau", "rot", "rot", "rot", "braun", "orange", "orange", "orange"]
  
 mein_obst = "Erdbeere" mein_obst = "Erdbeere"
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 mein_index = binary_search(obstsorten_sortiert, mein_obst) mein_index = binary_search(obstsorten_sortiert, mein_obst)
 if mein_index is None: if mein_index is None:
- print("Die Obstsorte {} wurde nicht gefunden.".format(mein_obst))+ print(f"Die Obstsorte {mein_obst} wurde nicht gefunden.")
 else: else:
- print("Die Obstsorte {} hat die Farbe {}.".format(mein_obst, farben[mein_index])) + print(f"Die Obstsorte {mein_obst} hat die Farbe {farben[mein_index]}.") 
-</code> +</template> 
-++++ +</bottom-exercise> 
-</nodisp>+
  
 #### C5 (Zusatzaufgabe): Insertion Sort #### C5 (Zusatzaufgabe): Insertion Sort
  
 Der Algorithmus wird [[gf_informatik:suchen_und_sortieren:insertion_sort|hier vorgestellt und Schritt für Schritt implementiert]]. Der Algorithmus wird [[gf_informatik:suchen_und_sortieren:insertion_sort|hier vorgestellt und Schritt für Schritt implementiert]].
-#### C6 (Herausforderung): Laufzeit-Analyse 
  
-_Selection Sort_ ist **in-place** (es wird kein zusätzlicher Platz benötigt).+#### C6 (Herausforderung): Laufzeit-Analyse
  
-Aber wie berechnen wir die Laufzeit des Algorithmus? Wieviele Vergleiche führen wir bei SelectionSort aus, um `n` Elemente zu sortieren? +Wie berechnen wir die Laufzeit des Selection-Sort-Algorithmus? Wieviele Vergleiche führen wir bei SelectionSort aus, um `n` Elemente zu sortieren? 
-  * An jeder Position vergleichen wir das Element mit allen folgenden.+  * Um das Minimum zu finden, vergleichen wir das kleinste Element mit allen anderen in der verbleibenden, unsortierten Liste.
     * Für die Position `0` sind das `n-1` Vergleiche     * Für die Position `0` sind das `n-1` Vergleiche
     * Für die Position `1` sind es `n-2`     * Für die Position `1` sind es `n-2`
     * ...     * ...
     * Für die Position `n-2` ist es ein Vergleich     * Für die Position `n-2` ist es ein Vergleich
-    * Für die Position `n-1` sind es null Vergleiche+    * Für die Position `n-1` sind es null Vergleiche (das letzte Element muss nicht mehr verglichen werden)
   * Im Durchschnitt sind es also $\frac{n-1}{2}$ Vergleiche pro Position.   * Im Durchschnitt sind es also $\frac{n-1}{2}$ Vergleiche pro Position.
-  * Insgesamt führen wir $\frac{n\cdot(n-1)}{2}$ Vergleiche aus.+  * Der Schritt wird $n$ Mal ausgeführt, insgesamt benötigen wir $\frac{n\cdot(n-1)}{2}$ Vergleiche.
  
 Es wird jedes Element mit jedem anderen verglichen. Intuitiv scheint es möglich, mit weniger Vergleichen auszukommen. Wenn wir wissen, dass `x > y` und `y > z` ist, so müssten wir eigentlich `x` nicht mehr mit `z` vergleichen. Aber wieviele Vergleiche sind mindestens notwendig? Können wir einen **Divide & Conquer** Ansatz wie bei der Binärsuche verwenden? Es wird jedes Element mit jedem anderen verglichen. Intuitiv scheint es möglich, mit weniger Vergleichen auszukommen. Wenn wir wissen, dass `x > y` und `y > z` ist, so müssten wir eigentlich `x` nicht mehr mit `z` vergleichen. Aber wieviele Vergleiche sind mindestens notwendig? Können wir einen **Divide & Conquer** Ansatz wie bei der Binärsuche verwenden?
- 
 #### C7 (Herausforderung): Quicksort #### C7 (Herausforderung): Quicksort
  
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 ++++ ++++
  
-<nodisp 2> +<bottom-exercise id="c7" showsolution> 
-++++Lösung| +<template data-type="starter"> 
-<code python quicksort.py>+def teile(l, links, rechts): 
 +    """ 
 +    Divide-Step von Quicksort: Teilt die angegebene Liste in zwei Teile und gibt 
 +    den Index des Pivot-Elements zurück. 
 +    Alle Elemente vor dem Pivot-Element sind <= dem Pivot, alle Elemente nachher sind 
 +    grösser als der Pivot. 
 +    """ 
 +     
 +def quick_sort(l, links=None, rechts=None): 
 +    """Sortiert l in-place.""" 
 +</template> 
 +<template data-type="test"> 
 +assert quick_sort([3, 2, 5, 1]) == [1, 2, 3, 5] 
 +assert quick_sort([35, 71, 93, 88, 1, 83, 83, 56, 10, 96]) == [1, 10, 35, 56, 71, 83, 83, 88, 93, 96] 
 +</template> 
 +<template data-type="solution">
 def teile(l, links, rechts): def teile(l, links, rechts):
     """     """
Zeile 267: Zeile 288:
 l = [35, 71, 93, 88, 1, 83, 83, 56, 10, 96] l = [35, 71, 93, 88, 1, 83, 83, 56, 10, 96]
 print(quick_sort(l)) print(quick_sort(l))
-</code> +</template> 
-++++ +</bottom-exercise> 
-</nodisp>+
  • gf_informatik/suchen_und_sortieren/sortieren.1772435140.txt.gz
  • Zuletzt geändert: 2026-03-02 07:05
  • von hof