Java und Modulo

Hi |

Sollte kein Problem so sein. 7%8 ist dann eben 7

greez
JoSsiF

Cool vielen Dank!

und 8 % 7 wäre dann was? Eigentlich müsste das doch dann 1 Rest Sieben sein, oder?
Sorry, steh grad aufm Schlauch! :-)
Vielen Dank aber!

Kennst du noch die Division aus der Grundschule, wo man so einen elendig langen Rattenschwanz gebildet hat und sich so Stück für Stück die Stellen des Quotienten gebildet haben? Dort hast du bei jeder Teildivision einen Restwert rausbekommen. Und Modulo ist nichts anderes als eine Restwertdivision. Oder anders: der ganzzahlige Teil wird ignoriert, und der Rest ist das Ergebnis der Modulo-Operation. Demzufolge wäre 8 % 7 = 1 (also 1 mit dem Rest 1)

Alles klar?

greez
JoSsiF 

Jep ich kenn das sogar noch aus der Grundschule. 
Vielen Dank für deine Hilfe. Wenn ich jetzt beim Lernen noch ein paar Fragen habe wegen Java...könnte ich dich dann nochmal schnell fragen? Also nur wenn ich erstens echt noch Fragen habe und zweitens wenn ich nicht nerv 

Vielen Dank, liebe Grüße, Dori

Für solche Fragen ist das Forum da.

Und solange du dir nicht die Hausaufgaben machen lässt, wird sich hier niemand genervt fühlen, und du bist herzlich willkommen

greez
JoSsiF

Das ist ja schön 

Na dann hab ich doch noch gleich eine Frage. Übrigens lass ich mir meine Hausaufgaben nie machen, sondern muss das hier nur für die Prüfung alles wissen 

Also meine Frage: Wenn ich eine Iteration gegeben habe, also zum Beispiel eine while-Schleife, was müsste ich verändern, um dies in eine Rekursion umändern zu können? Wir haben mal gelernt, dass eine Rekursion eine Abbruchbedingung und einen Teil hat, der auf sich selbst zurück zeigt. Wie ist das nun aber gemeint?

Vielen Dank schonmal, liebe Grüße, Dori 

Ganz allgemein:

Eine Rekursive Methode "ruft sich selbst wieder auf" und dies solange bis eine bestimmte Abbruchbedingung (z.B.ein Zähler) einen gewissen Wert erreicht hat.
Mal ein Beispiel: (Pseudocode!)

void berechne(int zaehler, Zahl eins, Zahl zwei)
{
   if(zaehler > 0) //das ist die Abbruchbedingung
   {
      //Methodenaufruf um irgendwas mit Zahl eins und zwei zu machen
      macheIrgendwas(eins, zwei)
   }
   //hier ruft sich die Methode selbst wieder auf
   berechne(zaehler - 1, eins, zwei)
   //und zähler wird um 1 verringerd um den Abbruch auch irgendwann zu erreichen
}

Das wars auch schon (ganz grob).
Ich habs damals am Beispiel der "Türme von Hanoi" erklärt bekommen, schau dir mal den Wikipedia-Eintrag dazu an, der ist recht gut zum Anfang geeignet. (Beinhaltet auch eine Iterative Lösung!)
http://de.wikipedia.org/wiki/T%C3%BCrme_von_Hanoi

mfg
tremor4fun 

Vielen Dank! Auch das hat mir wieder sehr weitergeholfen. 

Ich bin jetz grad an Sortierverfahren. Naja und da gibtes eben drei verschiedene Verfahren. Das "Selection-sort", das "Quick-Sort" und das "Insertion-Sort"- Verfahren.
Es ist auch die Rede von einer gewissen

 

und da weiß ich jetzt leider nicht was damit gemeint ist. Es steht auch irgendwie im zusammenhang mit Aufwandsabschätzung und O(fkt(N)) oder auch O(fkt(N))= O(N2). Kann mir hier jemand weiterhelfen? Ich weiß auch noch, dass es einen worst-case, einen best-case und einen average-case gibt. Doch wie hängt das alles zusammen? Es gibt auch noch eine T(N)-Funktion. Ach du meine Güte...wie soll hier eine arme Medienstudentin denn noch Durchblick haben.  ??? 

Vielen Dank!
Liebe Grüße, Dori

Uppss es sollte eigentlich O-Notation zu lesen sein. Also dort wo es heißt: Es ist auch die Rede von einer gewissen: O-Notation. Sorry. Aber die ist wichtig! 

Die O-Notation beschreibt den Rechen(zeit)aufwand in abhängigkeit von n (Datenumfang oder andere Problemgröße).
Einige Beispiele:
O(1)   konstanter Aufwand, unabhängig von n
O(n)   linearer Aufwand (z.B. Einlesen von n Zahlen)
O(n ln n)   Aufwand guter Sortierverfahren (z.B. Quicksort)
O(n2)   quadratischer Aufwand
O(nk)   polynomialer Aufwand (bei festem k)
O(2n)   exponentieller Aufwand
O(n!)   Bestimmung aller Permutationen von n Elementen
Zur genauen Berechnung siehe O-Notation von Paul Bachmann.

Best-, average-, und worst-case ist abhängig von der zum Anfang vorhandenen Sortierung und dem dementsprechend zum "vervollständigen der Sortierung" benötigten Speicher- und Rechenbedarf.

(Ich denke aber mal nicht, das Du jeweils den Aufwand genau berechnen sollst, sondern eher sagen sollst Algorithmus 1 ist sogar in average-case schneller als Algorithmus 2 in best case, (oder so in der Art) ?)

Für einen Sortieralgorithmus besagt das n dann dementsprechend, wie viele "Dinge" (am Einfachsten wirds am Beispiel einer Zahlenliste) sortiert werden müssen, wobei dann z. B. gilt:
Sortieralgorithmus mit Aufwand(n ln n) ist besser (weil schneller) als Sortieralgorithmus mit Aufwand(n²).

Für den Einstieg gibts auch wieder ne recht gute Wikipedia-Seite (mit noch viel mehr Sortieralgorithmen  )
http://de.wikipedia.org/wiki/Sortierverfahren

mfg
tremor4fun