Dass Sie solch gut erklärte Videos auf RUclips hochladen und es mit einer solchen Leidenschaft präsentieren macht echt Spaß am Thema. Sie sind ein Held, es braucht mehr Menschen wie Sie. Grüße von einem Studenten der FernUni Hagen!
Sie sind eine Erklärmaschine, richtig gut gemacht und auch richtig detailliert, genau das habe ich gebraucht für meine Uni-Klausur!! Mein Skript ist dagegen einfach nur Schwachsinn :D
Sehr gut und verständlich Erklärt vielen Dank. Ich hätte eine Frage zu dem Tool, welches Tool ist das womit sie schreiben ? Fand es ziemlich cool das der aus
Hallo Tim Schlüter, das ist ein von mir selbst geschriebener Präsentationseditor, der in "Vanilla"-Javascript programmiert ist und auf Chrome basiert. Im Grunde also eine etwas aufgepeppte Webseite, die ich im Browser öffne und die bei jedem Tastendruck prüft, ob eine von etlichen Ersetzungsregeln angewendet werden muss.
Groß-Omega erwähne ich glaube ich irgendwo am Rande: Das ist das gleiche wie Groß-O, nur eben eine untere Abschätzung statt eine obere. Groß-Theta bedeutet das gleiche wie "Groß-O und gleichzeitig Groß-Omega", d.h. mit dem Theta nageln wir die Laufzeit sowohl von oben als auch von unten fest. Eigentlich also alles gar nicht so schwer zu verstehen; in den meisten Fällen reicht aber auch nur das Groß-O. Um es für die Zuschauer möglichst wenig kompliziert zu machen, benutze ich darum in meinen Videos (fast) ausschließlich das große O.
Guten Tag sehr geehrter Herr Dr. Gogol-Döring. Wahrscheinlich habe ich was falsches verstanden oder bin auf einer falschen Fährte. Bei der Klassifizierung ab Minute 27, habe ich die Reiheinfolge noch nicht ganz verstanden. O(1) ist klar und verständlich. O(log n) --> Wenn generell aufzufassen ist, dass log für lg steht, wie der Taschenrechner, wäre diese Klassifizierung doch falsch? Selbst wenn der log für lb stehen würde, müsste n stets > 2 sein. O(n1/2) O(n) ist klar --> n^1 O(n log n) --> log n^n Ebenfalls, wie beim obigen Log O(n^2) ist verständlich O(...) verständlich
Hallo Thomas Seyfarth, Verschiedene Logarithmen unterscheiden sich nur um konstante Faktoren, darum bracht man unter dem O die Basis des Logarithmus nicht anzugeben, denn es handelt sich immer um dieselbe Laufzeitklasse O(log n). Leider verstehe ich Ihr Problem mit O(log n) nicht: Warum sollte n > 2 sein müssen? Klar ist, dass n > 0 sein muss, da sonst log n nicht definiert ist. Auch ist log n
Diese Laufzeit-Klassen ohne Beispiele wirken mir ein wenig abgehoben; ich mein mir ist noch kein Algorithmus begegnet der eine Laufzeit hat die zu einer Wurzel-Funktion passt.
Das hängt natürlich ganz von Ihrem g(n) ab. Wenn Sie z.B. g(n) = 2^n + n^10000 wählen, dann ist T(n) = g(n) für alle n, also erst recht T(n) = 1. Aber auch z.B. für g(n) = 2^n (also ohne den zweiten Summanden n^10000) ist T(n) n^10000, und dann wäre T(n)
Dass Sie solch gut erklärte Videos auf RUclips hochladen und es mit einer solchen Leidenschaft präsentieren macht echt Spaß am Thema. Sie sind ein Held, es braucht mehr Menschen wie Sie. Grüße von einem Studenten der FernUni Hagen!
Sie sind eine Erklärmaschine, richtig gut gemacht und auch richtig detailliert, genau das habe ich gebraucht für meine Uni-Klausur!! Mein Skript ist dagegen einfach nur Schwachsinn :D
Gutes Video, vielen Dank :) Besser als das Skript an meiner Uni, hat nochmal gut geholfen bei der Klausurvorbereitung
Vielen Dank für die Erklärung. Das kann ich für mein Studium gebrauchen
schön erklärt und mega sympathischer Dozent :)
Danke für die Erklärung!
Sehr gut und verständlich erklärt.
Dankeschön.
Konnte man echt gut verstehen, danke! Brauche ich gerade für mein Studium :)
Sehr gut und verständlich Erklärt vielen Dank. Ich hätte eine Frage zu dem Tool, welches Tool ist das womit sie schreiben ? Fand es ziemlich cool das der aus
Hallo Tim Schlüter, das ist ein von mir selbst geschriebener Präsentationseditor, der in "Vanilla"-Javascript programmiert ist und auf Chrome basiert. Im Grunde also eine etwas aufgepeppte Webseite, die ich im Browser öffne und die bei jedem Tastendruck prüft, ob eine von etlichen Ersetzungsregeln angewendet werden muss.
Interessantes Video.
Machen sie auch etwas zur Omega- und Theta Notation?
Groß-Omega erwähne ich glaube ich irgendwo am Rande: Das ist das gleiche wie Groß-O, nur eben eine untere Abschätzung statt eine obere. Groß-Theta bedeutet das gleiche wie "Groß-O und gleichzeitig Groß-Omega", d.h. mit dem Theta nageln wir die Laufzeit sowohl von oben als auch von unten fest. Eigentlich also alles gar nicht so schwer zu verstehen; in den meisten Fällen reicht aber auch nur das Groß-O. Um es für die Zuschauer möglichst wenig kompliziert zu machen, benutze ich darum in meinen Videos (fast) ausschließlich das große O.
Guten Tag sehr geehrter Herr Dr. Gogol-Döring.
Wahrscheinlich habe ich was falsches verstanden oder bin auf einer falschen Fährte.
Bei der Klassifizierung ab Minute 27, habe ich die Reiheinfolge noch nicht ganz verstanden.
O(1) ist klar und verständlich.
O(log n) --> Wenn generell aufzufassen ist, dass log für lg steht, wie der Taschenrechner, wäre diese Klassifizierung doch falsch? Selbst wenn der log für lb stehen würde, müsste n stets > 2 sein.
O(n1/2)
O(n) ist klar --> n^1
O(n log n) --> log n^n Ebenfalls, wie beim obigen Log
O(n^2) ist verständlich
O(...) verständlich
Hallo Thomas Seyfarth,
Verschiedene Logarithmen unterscheiden sich nur um konstante Faktoren, darum bracht man unter dem O die Basis des Logarithmus nicht anzugeben, denn es handelt sich immer um dieselbe Laufzeitklasse O(log n).
Leider verstehe ich Ihr Problem mit O(log n) nicht: Warum sollte n > 2 sein müssen? Klar ist, dass n > 0 sein muss, da sonst log n nicht definiert ist. Auch ist log n
Diese Laufzeit-Klassen ohne Beispiele wirken mir ein wenig abgehoben; ich mein mir ist noch kein Algorithmus begegnet der eine Laufzeit hat die zu einer Wurzel-Funktion passt.
sehr effektiv, vielen Dank. Frage: wenn unsere T(n) = 2^n + n^10000 da ist, dann in diesem fall kann T(n)
Das hängt natürlich ganz von Ihrem g(n) ab. Wenn Sie z.B. g(n) = 2^n + n^10000 wählen, dann ist T(n) = g(n) für alle n, also erst recht T(n) = 1. Aber auch z.B. für g(n) = 2^n (also ohne den zweiten Summanden n^10000) ist T(n) n^10000, und dann wäre T(n)
@@Gogol-Doering vielen vielen Dank.