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Linear Search
Brute-Force pro Element. O(n) skaliert linear. Bei kleinem Datensatz ist das völlig in Ordnung in der Praxis.
Komplexität für Anfänger ausgeblendet
8 min
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PyAnimateBeginner
Beginner
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Lernpfad
Beginner
Erste Schritte in Python
Zeit für echte Engineering-Gewohnheiten. Wir verfolgen exakt, wie Loops und Arrays unter der Haube arbeiten, damit Sie aufhören zu raten.
Loops & iteration
Functions & scope
List operations
10 Algorithmen in diesem Lernpfad
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Counting
Count Occurrences
Frequenzen map-en. Ein Dictionary zu nutzen ist ein essentielles Aggregationsmuster für riesige Log-Analysen.
Komplexität für Anfänger ausgeblendet
8 min
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Array
Find Min & Max
Tracking-Grenzen. Nur ein Pass. Verhindern Sie, sinnlos CPU-Zyklen beim teuren Sortieren des Datensatzes zu verschwenden.
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8 min
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Math
Sum & Average
Akkumulieren Sie Werte und berechnen Sie den Durchschnitt. Sehen Sie das Akkumulator-Muster, das viele Algorithmen antreibt.
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6 min
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Loops
Loop Explorer
Beobachten Sie, wie Schleifeniterationen den gemeinsamen Zustand aktualisieren. Sehen Sie den Score bei jedem Durchlauf wachsen.
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12 min
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Array
Reverse a List
Zwei-Zeiger-Tausch von beiden Enden. Beobachten Sie die Zeiger sich zur Mitte bewegen.
Komplexität für Anfänger ausgeblendet
8 min
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Strings
Check Palindrome
Symmetrieprüfung via Zwei-Zeiger vom Rand. Ein Mismatch — und der Algorithmus stoppt sofort. Kein überflüssiger Durchlauf bis zum Ende.
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8 min
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Math
FizzBuzz
Der Klassiker im Vorstellungsgespräch. Die absolute Reihenfolge Ihrer Bedingungen entscheidet alles — vertauschen Sie sie, und FizzBuzz wird zur Bug-Fabrik.
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6 min
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Easy
Math
Factorial (Iterative)
Exponentielles Kettenprodukt. Die Akkumulation zeigt, warum Basis-Bedingungen und Start bei 1 (niemals 0) absolut zwingend sind.
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6 min
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Medium
Math
Fibonacci (Iterative)
Lineare Generierung mit O(1) Speicher schlägt jeden naiven Rekursionsansatz. Nur die letzten zwei Werte behalten — der Rest ist Ballast.
Zeit: O(n)
Speicher: O(1)
8 min
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