1. Wissenschaft Informatik 2. Modularisierung 3. Grundstrukturen

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1 1. Wissenschaft Informatik 2. Modularisierung 3. Grundstrukturen
Gliederung Gliederung 1. Wissenschaft Informatik 2. Modularisierung 3. Grundstrukturen 4. Datenstrukturen 5. iterative & rek. Algorithmen 6. Kommunikation in Netzen

2 1. Wissenschaft Informatik
Gliederung 1. Wissenschaft Informatik 1.1. Informatik, Information, Daten 1.2. Teilgebiete der Informatik 2. Modularisierung 2.1. Grundprinzip 2.2. Parameterfreie Module 2.3. Module mit Parametern 2.4. Zusammenfassung 2.5. Funktionen

3 5. iterative & rek. Algorithmen 6. Kommunikation in Netzen
Gliederung 3. Grundstrukturen 4. Datenstrukturen 4.1. Grundlagen 4.2. Array (Feld) 4.3. Record (Verbund) 4.4. Zusammenfassung 4.5. Höhere Datentypen 5. iterative & rek. Algorithmen 6. Kommunikation in Netzen

4 1.1. Informatik – Information - Daten
Wissenschaft Informatik | Gliederung 1.1. Informatik – Information - Daten "computer science Informatik ist ein Kunstwort aus Information und Automatik. Es ist die wissenschaftliche Lehre von der Informationsverarbeitung mit Hilfe von Computern. …"1 1 ITWissen, Das große Online-Lexikon für Informationstechnologie: Informatik. URL: [Stand: ] 1. Wissenschaft Informatik

5 Automatische Informationsverarbeitung
Wissenschaft Informatik | Gliederung Automatische Informationsverarbeitung Information Daten Interpretation Repräsentation Analoge Daten Digitale Daten im Allgemeinen als binär digitale Daten 1. Wissenschaft Informatik

6 Positionssysteme Beispiel: 42dez = 101010dual = 2Ahex
Wissenschaft Informatik | Gliederung Positionssysteme Allgemeine Darstellung zn*bn+…+z2*b2+z1*b1+z0*b0 Dezimalsystem: Basis b = 10 10 Ziffern (0, 1, 2, … , 9) Dualsystem: Basis b = 2 2 Ziffern (0, 1) Hexadezimalsystem: Basis b = 16 16 Ziffern (0, 1, 2, … , 9, A, B, C, D, E, F) Beispiel: 42dez = dual = 2Ahex 4*101+2*100 1*25+0*24+1*23+0*22+1*21+0*20 2*161+10*160 1. Wissenschaft Informatik

7 1.2. Teilgebiete der Informatik
Wissenschaft Informatik | Gliederung 1.2. Teilgebiete der Informatik QUELLE: [ ] 1.2.1 Theoretische Informatik Formale Methoden und mathematische Modelle für Formulierung und Untersuchung von Algorithmen Berechenbarkeit (Bsp: Halteproblem) Komplexität und Effizienz (Bsp: Potenzberechnung) Rechnerkonstruktion 1. Wissenschaft Informatik

8 Funktioneller Aufbau von Computern und peripheren Geräten
Wissenschaft Informatik | Gliederung Technische Informatik Funktioneller Aufbau von Computern und peripheren Geräten Prozessor (Rechen- und Steuerwerk) Interner Speicher/Arbeitsspeicher (ROM) Ein- und Ausgabegeräte (Tastatur, Maus, Monitor, Drucker, Laufwerke/externe Speicher) Bussysteme Logischer Aufbau von Geräten und Schaltungen (Hardware) Von-Neumann-Rechner Logische Grundschaltungen 1. Wissenschaft Informatik

9 Wissenschaft Informatik | Gliederung
Logischer Aufbau von Geräten und Schaltungen (Hardware) Von-Neumann-Rechner Logische Grundschaltungen Binäre Addition Dezimal Binär 128 64 32 16 8 4 2 1 S1 3 S2 9 Ü Erg Dezimal Binär 128 64 32 16 8 4 2 1 S1 3 S2 9 Ü Erg E1 E2 Ergebnis Übertrag 1 1. Wissenschaft Informatik

10 Logische Grundschaltungen
Wissenschaft Informatik | Gliederung Logische Grundschaltungen E1 E2 Erg Ü 1 1 E A E A 0 1 1 0 2 Transistoren NOT - Glied & E A & E1 E2 A E1 E2 A 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 8(6) Transistoren AND - Glied & E1 E2 A E1 E2 A 0 0 1 0 1 1 0 1 1 1 0 4 Transistoren NAND - Glied ³1 E1 E2 A E1 E2 A 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 1 8(6) Transistoren OR - Glied ³1 E1 E2 A E1 E2 A 0 0 1 0 1 0 0 0 1 1 0 4 Transistoren NOR - Glied 1. Wissenschaft Informatik

11 XOR & Additions-ergebnis:
Wissenschaft Informatik | Gliederung E1 E2 Erg Ü 1 & E1 E2 A E1 E2 A 0 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 8(6) Transistoren AND - Glied Additions-ergebnis: XOR E1 E2 AND NAND OR NOR … ??? 1 Bei zwei Eingängen sind insgesamt 16 logische Schaltungen möglich! 1. Wissenschaft Informatik

12 Binäre Addition =1 & Volladder
Wissenschaft Informatik | Gliederung Binäre Addition Umsetzung über logische Grundschaltungen (Halbadder) E1 E2 Ergebnis Übertrag 1 =1 E1 & E2 A2 (Übertrag) AND XOR A1 (Ergebnis) Volladder Addition zwei einstelliger (…!) Binärzahlen mit einlaufendem Übertrag WIKIPEDIA, Die freie Enzyklopädie: Volladdierer,2010. URL: [Stand: ] Die Abbildung wurde an der angegebenen Stelle unter der Lizenz „Creative Commons Namensnennung-Weitergabe unter gleichen Bedingungen Deutschland“ in Version 2.0 (abgekürzt „CC-by-sa 2.0/de“) veröffentlicht. (siehe Seite Lizenzbedingungen dieser Präsentation) 1. Wissenschaft Informatik

13 1.2.3. Praktische Informatik
Wissenschaft Informatik | Gliederung Praktische Informatik Lösung von konkreten Problemen der Informatik, wie Entwicklung von Betriebssystemen Treibern für periphere Geräte Programmiersprachen und entsprechenden Compilern Software inclusive der Implementierung (Programmierung) Angewandte Informatik beschäftigt sich mit Anwendungen von Methoden der Kerninformatik in anderen Wissenschafts- und Gesellschafts- bereichen wie Wirtschafts-, Bio-, Chemo-, Medien- oder Geoinformatik sowie Computerlinguistik 1. Wissenschaft Informatik

14 Problem / Aufgabenstellung
Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung 2.1. Grundprinzip Problem / Aufgabenstellung Teilproblem 1 Teilproblem 2 Teilproblem n … "Modularisierung ist ein allgemeines Prinzip aus den Ingenieurwissenschaften und dient insbesondere der Erzeugung überschaubarer Systeme, deren Komponen-ten unter Umständen auch in anderen Systemen wieder verwendet werden können."1 Hartmut Härtl:SoftwareEngineering,2006. URL: [Stand: ] 2. Modularisierung

15 "Auf die Softwareentwicklung angewandt fordert dieses
Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung "Auf die Softwareentwicklung angewandt fordert dieses Prinzip die Aufteilung des Systems in überschaubare Teile, mit klar definierten Schnittstellen."1 Schnittstelle  Interface Modul 1 INTERFACE IMPLEMEN- TATION Modul 2 Modul 3 Hartmut Härtl:SoftwareEngineering,2006. URL: [Stand: ] 2. Modularisierung

16 2.2. Parameterfreie Module
Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung 2.2. Parameterfreie Module Implementation var z1 , z2 , erg : integer; Globale Variable (bezüglich dieser Unit!) procedure TFStart.eingabe; begin z1 := StrToInt ( EdZahl1.Text ); z2 := StrToInt ( EdZahl2.Text ) end. Aufruf der Module … procedure TFStart.Bu… begin eingabe; … ausgabe end. procedure TFStart.ausgabe begin EdErgebnis.Text := IntToStr ( erg ) end. 2. Modularisierung

17 2.3. Module mit Parametern Aufruf der Module
Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung 2.3. Module mit Parametern Um eine Kommunikation der Module untereinander zu ermöglichen, müssen diese Schnittstellen besitzen, damit sie Daten austauschen können. Dies wird über Parameter realisiert! Damit können die Module gleichzeitig vom Programm unabhängig werden. Aufruf der Module procedure TFStart.Bu… Var z1 , z2 : integer; begin … eingabe(z1 , EDZahl1); eingabe(z2 , EDZahl2) end. Umsetzung der Module procedure eingabe ( var was:integer ; woher:TEdit ) begin was := StrToInt ( woher.Text ); end. 2. Modularisierung

18 Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung

19 Programmcode (Quelltext) des Moduls
Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung 2.4. Zusammenfassung Module bieten eine Kapselung (encapsulation) durch die Trennung von Schnittstelle (Interface) und Implementierung: Die Schnittstelle eines Moduls definiert die Datenelemente, die als Eingabe und Ergebnis der Verarbeitung durch das Modul benötigt werden. Die Implementierung enthält den tatsächlichen Programmcode. Parameterliste INTERFACE IMPLEMEN- TIERUNG lokale Variable Programmcode (Quelltext) des Moduls Variablen- parameter Wert- 2. Modularisierung

20 reine Programm- strukturierung Programm- strukturierung und Kapselung
Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung Modularisierung ohne Parameter mit Parameter programmabhängige Module reine Programm- strukturierung programmunabhängige Module Programm- strukturierung und Kapselung Keine Wiederverwendbarkeit! Wiederverwendbarkeit möglich! 2. Modularisierung

21 2.5. Funktionen Umsetzung als Funktion
Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung 2.5. Funktionen Häufig liefern Module genau einen Ergebniswert zurück und entsprechen somit dem aus der Mathematik bekannten Funktionsbegriff y = f ( a , b , … ). Derartige Module lassen sich in DELPHI als Prozedur mit einem Variablenparameter oder auch als Funktion mit reiner Wertparameterliste umsetzen. Umsetzung als Funktion function name ( … ) : Ergebnistyp … result := Ergebniswert INTERFACE IMPLEMENTATION Aufruf: ergebnisvariable := name ( … ); 2. Modularisierung

22 Beispiel für den Einsatz von Funktionen
Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung Beispiel für den Einsatz von Funktionen function eingabe (woher:TEdit) : integer; var wert : integer; begin wert := StrToInt ( woher.Text ); result := wert end. Aufruf der Module: procedure TFStart.Bu… var z1,z2,erg : integer; begin z1 := eingabe(EdZahl1); z2 := eingabe(EdZahl2); erg := summe(z1,z2); ausgabe(erg,EdErgebnis) end. function summe(wert1,wert2 : integer) : integer; var summe : integer; begin summe := wert1 + wert2; result := summe end. procedure ausgabe(wert:integer ; wohin:TEdit); begin wohin.Text := IntToStr ( wert ) end. 2. Modularisierung

23 ALTERNATIVE (BEDINGUNG)
Grundstrukturen | Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung 3. Grundstrukturen SEQUENZ ALTERNATIVE (BEDINGUNG) zweiseitige Alternative einseitige Alternative mehrseitige Alternative ZYKLUS (SCHLEIFE) Wiederholzyklus Solangezyklus Zählzyklus Genaueres in „Grundstrukturen.pptx“ (Dateien müssen sich im selben Ordner befinden!) 3. Grundstrukturen

24 Datenstrukturen | Grundstrukturen | Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung
4.1. Grundlagen Zur Umsetzung gefundener Algorithmen benötigt man neben der Algorithmenstruktur auch eine dem Problem entsprechende Datenstruktur (Von uns bisher als Variablentyp bezeichnet!). PROBLEM DATENSTRUKTUR ALGORITHMENSTRUKTUR "In der Informatik ist eine Datenstruktur ein mathematisches Objekt zur Speicherung von Daten. Es handelt sich um eine Struktur, weil die Daten in einer bestimmten Art und Weise angeordnet und verknüpft werden."1 Dabei lassen sich viele Probleme mit den elementaren Datentypen (integer, real, char, boolean, …) nicht bzw. nicht effektiv lösen. WIKIPEDIA,Die freie Enzyklopädie:Datenstruktur,2007. URL: [Stand: ] 4. Datenstrukturen

25 4.2. Array/ Feld TYPE TWuerfel = ARRAY [1..6] OF integer;
Datenstrukturen | Grundstrukturen | Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung 4.2. Array/ Feld In einem Array lassen sich mehrere Werte identischer Typen (Zahlen, Zeichen, logische Werte,…) speichern. Der Zugriff auf die einzelnen Werte wird über Indizes realisiert. Beispiel: mehrmaliges Würfeln, bei dem die Anzahlen der gewürfelten Augenzahlen gezählt werden über elementare Datentypen  sechs Variablen eins .. sechs eins zwei drei vier fuenf sechs über Array  eine Variable feld feld feld[3] feld[1] feld[2] feld[6] feld[4] feld[5] TYPE TWuerfel = ARRAY [1..6] OF integer; VAR feld = TWuerfel; 4. Datenstrukturen

26 TYPE TTabelle = ARRAY [1..3,1..10] OF string; VAR feld = TTabelle;
Datenstrukturen | Grundstrukturen | Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung Arrays lassen sich auch über mehrere Dimensionen vereinbaren. Beispiel: zweidimensionales Array für Texte TYPE TTabelle = ARRAY [1..3,1..10] OF string; VAR feld = TTabelle; feld feld[3,2] … feld[2,1] 1 2 10 3 "Im eindimensionalen Fall wird das Array häufig als Vektor und im zweidimensionalen Fall als Tabelle oder Matrix bezeichnet. Arrays sind aber keinesfalls nur auf zwei Dimensionen beschränkt, sondern werden beliebig mehrdimensional verwendet. "1 WIKIPEDIA,Die freie Enzyklopädie:Datenstruktur,2007. URL: [Stand: ] 4. Datenstrukturen

27 Strukturierte Komponente StringGrid
Datenstrukturen | Grundstrukturen | Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung Strukturierte Komponente StringGrid Um eine effektive Ausgabe der in strukturierten Variablen abgelegten Daten zu ermöglichen, bietet DELPHI die strukturierte Komponente StringGrid in der Komponentenpalette Zusätzlich an. Ausgewählte Attribute: ColCount Spaltenzahl (gesamt) DefaultColWidth Spaltenbreite (Standard) DefaultRowHeigth Zeilenhöhe (Standard) FixedCols Anzahl der "Kopfspalten" FixedRows Anzahl der "Kopfzeilen" RowCount Zeilenzahl (gesamt) 4. Datenstrukturen

28 Datenstrukturen | Grundstrukturen | Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung
4.3. Record (Verbund) In einem Record lassen sich im Unterschied zum Array mehrere Werte verschiedener Typen (Zahlen, Zeichen, logische Werte,…) speichern. Der Zugriff auf die einzelnen Werte wird über die Komponentennamen des Records realisiert. Beispiel: Personendaten Nachname Vorname Groesse verheiratet … Komponenten- name Müller Max 1,78 nein … Inhalt (Beispiel) string real boolean … Komponenten- typ 4. Datenstrukturen

29 verheiratet : boolean; END;
Datenstrukturen | Grundstrukturen | Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung Die Typ- und Variablenvereinbarung hätte im genannten Beispiel folgendes Aussehen: TYPE TPerson = RECORD nachname : string; vorname : string; groesse : real; verheiratet : boolean; END; DELPHI (Personendaten): VAR person : TPerson; Der Zugriff auf die Komponenten erfolgt durch Punktnotation: Beispiel: person.vorname := 'Max'; 4. Datenstrukturen

30 DIESE ÜBERSICHT IST NICHT VOLLSTÄNDIG!
Datenstrukturen | Grundstrukturen | Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung 4.4. Zusammenfassung Datentypen Statische Typen müssen vor der Laufzeit festliegen Dynamische Typen müssen nicht vor der Laufzeit festliegen Einfache Typen Strukturierte Typen Kontinuier- liche Typen (REAL) Diskrete Typen (BYTE, INTEGER, CHAR, BOOLEAN) Feldtyp (ARRAY) Identische Komponenten- typen Verbundtyp (RECORD) Verschiedene Komponenten- typen DIESE ÜBERSICHT IST NICHT VOLLSTÄNDIG! 4. Datenstrukturen

31 4.5. Höhere Datentypen Dynamische Typen Listen Bäume
Datenstrukturen | Grundstrukturen | Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung 4.5. Höhere Datentypen Dynamische Typen Datenteil Adressteil (Zeigerteil) R E C O R D Listen Anker NIL Beispiel: Datenlisten, Aufbau ganzer Zahlen Bäume Beispiel: Stammbäume, Hierachien 4. Datenstrukturen

32 Schlangen Stapel Beispiel: Prinzip: FiFo (first in - first out)
Datenstrukturen | Grundstrukturen | Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung Schlangen enqueue dequeue Prinzip: FiFo (first in - first out) Beispiel: Warteschlangen Stapel push pop Prinzip: LiFo (last in - first out) Beispiel: Kellerspeicher (Stack) 4. Datenstrukturen

33 Grundstrukturen | Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung
ENDE 3. Grundstrukturen

34 Datenstrukturen | Grundstrukturen | Modularisierung | Wissenschaft Informatik | Gliederung
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