Diskrete Mathematik für Algorithmen

Eine Schritt-für-Schritt-Einführung mit Python
Erscheinungsjahr 2025
ISBN: 978-3-662-71094-4
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, 657 Seiten, Book w. online files / update, Format (B × H): 168 mm x 240 mm, Gewicht: 1121 g

Das Lehrbuch bietet eine umfassende Einführung in wesentliche Themen der diskreten Mathematik und der Anwendung in Algorithmen und Datenstrukturen. Es wird auf das Wesentliche fokussiert, die Ideen der Konzepte erklärt und abstraktes Denken geschult. Durch die Programmierung in Python werden die Konzepte praktisch umgesetzt. Neben zahlreichen kleineren Anwendungen behandelt das Buch vertieft die Themen Kryptographie, Kanalcodierung, Hashing, Schaltungen, Zahlensysteme, Machine Learning, Matrizenmultiplikation und Pagerank-Algorithmen. Detaillierte Lösungen zu den theoretischen und Pythonaufgaben ermöglichen ein Selbststudium.

Das Buch eignet sich für Studierende der Informatik und Wirtschaftsinformatik an Fachhochschulen und Universitäten und in Teilen für Leistungskurse an Gymnasien.

Zielgruppe

Lower undergraduate

Autoren/Hrsg.

Vanini, Paolo

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Mathematik für Informatiker
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Programmier- und Skriptsprachen
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Programmierung | Softwareentwicklung Algorithmen & Datenstrukturen
• Mathematik | Informatik Mathematik Mathematik Allgemein Diskrete Mathematik, Kombinatorik
• Interdisziplinäres Wissenschaften Wissenschaften: Forschung und Information Informationstheorie, Kodierungstheorie

Inhaltsverzeichnis

Zahlen und Mengen.- Arithmetik.- Folgen, Summen und vollständige Induktion.- Zahlensysteme.- Spezielle Mengen.- Logik.- Abbildungen und Funktionen.- Relationen.- Einführung in die Modulare Artihmetik.- Einführung in die Algorithmen.- Modulare Arithmetik: Teilbarkeit, Division, Potenzen.- Chinesische Restsatz.- Kleine Satz von Fermat, Satz von Euler.- Kryptographie.- Rekursion und Iteration.- Laufzeiten von Algorithmen.- Datenstrukturen und Algorithmen.- Binäre Bäume.- Sortieren.- Suchen in Graphen.- Lineare Algebra.- Kombinatorik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.- Natural Language Processing (NLP).

Über Autor(innen)

Paolo Vanini ist Professor am Institut für Finanzmarkttheorie der Universität Basel und Dozent für Informatik an der Kalaidos Fachhochschule in Zürich. Er leitete das Financial Engineerung und eine Handelabteilung in einer Bank und verantwortete den Bereich Big Data Technologies in einem Softwareunternehmen.