From 2a69829b7be755169c5f6c04b55a9d04608cf0aa Mon Sep 17 00:00:00 2001
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+ id="tspan4499-9-5">t</tspan></text>
+ </g>
+</svg>
diff --git a/notebooks/seminar10.ipynb b/notebooks/seminar10.ipynb
index ab14d20..4d786e0 100644
--- a/notebooks/seminar10.ipynb
+++ b/notebooks/seminar10.ipynb
@@ -10,7 +10,7 @@
"\n",
"In dieser Rubrik, die immer am Anfang eines Kapitels steht, möchte ich Ihnen zeigen, wofür ich Python nutze und warum ich es mag. Sie werden vielleicht noch nicht verstehen, was ich genau mache, aber Sie sehen damit schon einmal die Möglichkeiten von Python und können später darauf zurückgreifen. Da dies auch ein Exkurs ist, können Sie diese Rubrik gerne auch erst einmal überspringen.\n",
"\n",
- "Das [Modul os](https://docs.python.org/3/library/os.html) stellt Funktionen bereit, um Funktionalitäten des Betriebssystems zu nutzen. Beispielsweise können wir damit Verzeichnis-Inhalte auflisten, durch Verzeichnisse navigieren, Informationen zu Dateien bekommen und Dateieigenschaften verändern. Das folgende Programm gibt eine Liste aller Jupyter-Notebooks im aktuellen Verzeichnis zusammen mit der Dateigröße aus und berechnet die Gesamtgröße der Dateien:"
+ "Mit Hilfe von pydotplus ist es möglich, Graphen zu visualisieren, die auch direkt im Jupyter Notebook angezeigt werden können. Als Beispiel wird hier ein [Trie](https://de.wikipedia.org/wiki/Trie) erzeugt, der schnellen Zugriff auf die Präfixe einer Liste von Wörtern bildet (so etwas ermöglicht z.B. eine schnelle Wortvervollständigung bei der Eingabe von Wörtern auf der Handy-Tastatur ([siehe](https://towardsdatascience.com/implementing-a-trie-data-structure-in-python-in-less-than-100-lines-of-code-a877ea23c1a1))."
]
},
{
@@ -18,7 +18,124 @@
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
- "source": []
+ "source": [
+ "from IPython.display import Image \n",
+ "import pydotplus\n",
+ "\n",
+ "# Der Quellcode für die Klasse TrieNode und die Funktion add stammt von der Webseite\n",
+ "# from https://towardsdatascience.com/implementing-a-trie-data-structure-in-python-in-less-than-100-lines-of-code-a877ea23c1a1\n",
+ "class TrieNode(object):\n",
+ " def __init__(self, char: str):\n",
+ " self.char = char\n",
+ " self.children = []\n",
+ " self.word = None\n",
+ " self.counter = 1\n",
+ "\n",
+ "def add(root, word):\n",
+ " node = root\n",
+ " for char in word:\n",
+ " found_in_child = False\n",
+ " # Search for the character in the children of the present `node`\n",
+ " for child in node.children:\n",
+ " if child.char == char:\n",
+ " # We found it, increase the counter by 1 to keep track that another\n",
+ " # word has it as well\n",
+ " child.counter += 1\n",
+ " # And point the node to the child that contains this char\n",
+ " node = child\n",
+ " found_in_child = True\n",
+ " break\n",
+ " # We did not find it so add a new chlid\n",
+ " if not found_in_child:\n",
+ " new_node = TrieNode(char)\n",
+ " node.children.append(new_node)\n",
+ " # And then point node to the new child\n",
+ " node = new_node\n",
+ " # Everything finished. Mark it as the end of a word.\n",
+ " node.word = word\n",
+ "\n",
+ "# fügt eine Liste von Wörtern hinzu\n",
+ "def add_words(root, words):\n",
+ " for word in words:\n",
+ " add(root, word)\n",
+ "\n",
+ "# wandelt den Baum in einen Graphen, also eine Menge von Knoten (vertices) und Kanten (edges) um\n",
+ "# Eingaben:\n",
+ "# - root: Wurzelknoten des Baums\n",
+ "# - vertices: (leere) Liste mit Knoten (jeder Knoten ist vom Typ TrieNode)\n",
+ "# - edges: (leere) Liste mit Kanten (jede Kante ist ein Tupel von ganzen Zahlen, die die Knoten-IDs repräsentieren)\n",
+ "def tree_to_graph(root, vertices, edges):\n",
+ " # Hinzufügen des Wurzelknotens\n",
+ " if len(vertices) == 0:\n",
+ " vertices.append(root)\n",
+ " # wir nummerieren die Knoten durch:\n",
+ " # jeder Knoten erhält als ID seine Position in der Liste (ab 1 zählend)\n",
+ " rootid = len(vertices)\n",
+ " # Hinzufügen der Kindknoten\n",
+ " for child in root.children:\n",
+ " vertices.append(child)\n",
+ " childid = len(vertices)\n",
+ " \n",
+ " # Kante zum Kindknoten hinzufügen\n",
+ " edges.append((rootid, childid))\n",
+ "\n",
+ " # Rekursion, falls Kindknoten vorhanden\n",
+ " if child.children:\n",
+ " tree_to_graph(child, vertices, edges)\n",
+ "\n",
+ "# erzeugt eine Zeichenkette in der Syntax for GraphViz (http://graphviz.org/)\n",
+ "def build_graph_string(vertices, edges):\n",
+ " # Konfiguration für Graph, Knoten und Kanten \n",
+ " s = \"\"\"\n",
+ "digraph G {\n",
+ " graph [rankdir=\"LR\"];\n",
+ " node [sep=\"+0.01,+0.01\", height=\"0\", width=\"0\", shape=\"box\", margin=\"0.05, 0.05\"];\n",
+ " edge [];\n",
+ " \"\"\"\n",
+ " # Hinzufügen der Knoten\n",
+ " for i, vertice in enumerate(vertices):\n",
+ " label = vertice.char\n",
+ " # Knoten, die ein Wort repräsentieren, sollen dieses zusätzlich enthalten\n",
+ " if vertice.word:\n",
+ " label += \" (\" + vertice.word + \")\"\n",
+ " s += ' ' + str(i + 1) + ' [label=\"' + label + '\"];\\n'\n",
+ " # Hinzufügen der Kanten\n",
+ " for v1, v2 in edges:\n",
+ " s += ' ' + str(v1) + ' -> ' + str(v2) + ';\\n'\n",
+ " s += \"}\"\n",
+ " return s\n",
+ " \n",
+ "\n",
+ "# Beispielwörter zum Visualisieren - ergänzen Sie die Liste oder probieren Sie andere Wörter\n",
+ "words = [\"Braten\", \"Brauerei\", \"Brause\", \"Brot\", \"Brett\", \n",
+ " \"Brei\", \"Brief\", \"Breite\", \"Brille\", \"Brand\", \"Bruder\", \n",
+ " \"Bruch\", \"Brust\", \"Bronze\", \"Brache\", \"Branche\", \n",
+ " \"Brandung\", \"Braten\", \"Bratsche\", \"Bremse\", \"Brenner\", \n",
+ " \"Brezel\", \"Brikett\", \"Brise\", \"Brocken\", \"Bronze\", \n",
+ " \"Brosche\", \"Brunnen\", \"Brut\"]\n",
+ "# Alternative: aus einer Datei einlesen\n",
+ "# words = []\n",
+ "# fin = open('top10000de.txt', encoding=\"latin1\")\n",
+ "# for line in fin:\n",
+ "# if line.startswith(\"Bra\"):\n",
+ "# words.append(line.strip())\n",
+ "\n",
+ "# Wörter zum Trie hinzufügen (in sortierter Reihenfolge, das liest sich leichter)\n",
+ "root = TrieNode('*')\n",
+ "add_words(root, sorted(words))\n",
+ "\n",
+ "# aus dem Trie einen Graph erzeugen\n",
+ "vertices = []\n",
+ "edges = []\n",
+ "tree_to_graph(root, vertices, edges)\n",
+ "\n",
+ "# die Zeichenkette für GraphViz erzeugen\n",
+ "graphdata = build_graph_string(vertices, edges)\n",
+ "\n",
+ "# den Graph zeichnen und anzeigen\n",
+ "graph = pydotplus.graph_from_dot_data(graphdata) \n",
+ "Image(graph.create_png())\n"
+ ]
},
{
"cell_type": "markdown",
@@ -42,7 +159,7 @@
"outputs": [],
"source": [
"[10, 20, 30, 40]\n",
- "['crunchy frog', 'ram bladder', 'lark vomit']"
+ "l = ['crunchy frog', 'ram bladder', 'lark vomit']"
]
},
{
@@ -853,13 +970,603 @@
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
- "source": []
+ "source": [
+ "### 10.12 Listen als Argumente\n",
+ "\n",
+ "Wenn wir eine Liste an eine Funktion als Argument übergeben, erhält die Funktion eine Referenz auf die Liste. Wenn die Funktion die Liste verändert, verändert sich auch die Liste an der aufrufenden Stelle (denn es ist die selbe Liste). Beispielsweise entfernt die Funktion `delete_head` das erste Element einer Liste:"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def delete_head(t):\n",
+ " del t[0]"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "Hier sehen wir, wie die Funktion verwendet werden kann und wie sie wirkt:"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "letters = ['a', 'b', 'c']\n",
+ "delete_head(letters)\n",
+ "letters"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "Der Parameter `t` und die Variable `letters` sind Aliase für das selbe Objekt. Das Stapeldiagramm beim Aufruf von `delete_head` sieht folgendermaßen aus:\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "Die zwei Blöcke `__main__` und `delete_head` teilen sich die Liste, daher zeigen zwei Pfeile auf sie.\n",
+ "\n",
+ "Es ist wichtig, dass wir zwischen Operationen unterscheiden, die Listen *verändern* und jenen, die neue Listen *erzeugen*. Beispielsweise verändert die Methode `append` eine Liste, aber der Operator `+` erzeugt eine neue Liste.\n",
+ "\n",
+ "Nachfolgend ein Beispiel zu `append`:"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "t1 = [1, 2]\n",
+ "t2 = t1.append(3)\n",
+ "print(t1)\n",
+ "print(t2)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "Der Rückgabewert von `append` ist `None`.\n",
+ "\n",
+ "Nachfolgend ein Beispiel für den Operator `+`:"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "t3 = t1 + [4]\n",
+ "print(t1)\n",
+ "print(t3)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "Das Ergebnis des Operators ist eine neue Liste; die Ursprungsliste ist unverändert.\n",
+ "\n",
+ "Dieser Unterschied ist wichtig, wenn wir Funktionen schreiben die Listen verändern. Beispielsweise entfernt die folgende Funktion *nicht* das erste Element einer Liste: "
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def bad_delete_head(t):\n",
+ " t = t[1:] # FALSCH!"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "Der Segmentoperator erzeugt eine neue Liste und die Zuweisung sorgt dafür, dass `t` auf die neue Liste verweist, aber das verändert nicht die Ursprungsliste:"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "t4 = [1, 2, 3]\n",
+ "bad_delete_head(t4)\n",
+ "t4"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "Am Anfang von `bad_delete_head` verweisen `t` und `t4` auf die gleiche Liste. Am Ende verweist `t` auf eine neue Liste, aber `t4` verweist immer noch auf die ursprüngliche, unveränderte Liste.\n",
+ "\n",
+ "Eine Alternative ist, eine Funktion zu schreiben, die eine neue Liste erzeugt und zurückgibt. Beispielsweise gibt `tail` alle bis auf das erste Element einer Liste zurück:"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def tail(t):\n",
+ " return t[1:]"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "Diese Funktion verändert die Ursprungsliste nicht! Folgendermaßen kann die Funktion verwendet werden:"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "letters = ['a', 'b', 'c']\n",
+ "rest = tail(letters)\n",
+ "rest"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "### 10.13 Debugging\n",
+ "\n",
+ "Unvorsichtige Verwendung von Listen (und anderen veränderbaren Objekten) kann langwieriges Debuggen verursachen. Einige übliche Fehler und Wege, sie zu vermeiden:\n",
+ "\n",
+ "#### 1. Die meisten Listenmethoden verändern das Argument und geben `None` zurück.\n",
+ "\n",
+ "Das ist das Gegenteil zum Verhalten der Methoden für Zeichenketten, die eine neue Zeichenkette zurückgeben und die ursprüngliche Zeichenkette unverändert lassen.\n",
+ "\n",
+ "Wenn Sie gewohnt sind, Code für Zeichenketten so zu schreiben:\n",
+ " \n",
+ "```python\n",
+ "word = word.strip()\n",
+ "```\n",
+ " \n",
+ "Dann ist es verlpckend, folgenden Code für Listen zu schreiben:\n",
+ " \n",
+ "```python\n",
+ "t = t.sort() # FALSCH!\n",
+ "```\n",
+ " \n",
+ "Weil `sort` keinen Wert (also `None`) zurückliefert, wird die nächste Operation, die wir mit `t` durchführen würden wahrscheinlich fehlschlagen. \n",
+ " \n",
+ "Bevor wir Methoden und Operatoren für Listen verwenden, sollten wir aufmerksam die Dokumentation lesen und mit etwas Beispielcode testen.\n",
+ " \n",
+ "#### 2. Sich für ein Idiom entscheiden und dann dabei bleiben.\n",
+ "\n",
+ "Ein Teil des Problems mit Listen ist, dass es zu viele Möglichkeiten gibt, mit Ihnen umzugehen. Beispielsweise können wir zum Entfernen eines Elements `pop`, `remove`, `del` oder sogar den Segmentoperator verwenden. \n",
+ " \n",
+ "Um ein Element hinzuzufügen, können wir die Methode `append` oder den Operator `+` verwenden. Angenommen, `t` ist eine Liste und `x` ist ein Listenelement, dann sind die folgenden Varianten korrekt:"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "t = ['a', 'b', 'c']\n",
+ "x = 'n'\n",
+ "\n",
+ "t.append(x)\n",
+ "print(t)\n",
+ "\n",
+ "t = t + [x]\n",
+ "print(t)\n",
+ "\n",
+ "t += [x]\n",
+ "print(t)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "und die folgenden sind falsch:"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "t.append([x]) # FALSCH!\n",
+ "print(t)\n",
+ "\n",
+ "t = t.append(x) # FALSCH!\n",
+ "print(t)\n",
+ "\n",
+ "t + [x] # FALSHC!\n",
+ "print(t)\n",
+ "\n",
+ "t = t + x # FLASCH!\n",
+ "print(t)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "Probieren Sie diese Beispiele (einzeln!) aus und stellen Sie sicher, dass Sie wirklich verstanden haben, was sie tun. Beachten Sie, dass nur das letzte Beispiel einen Laufzeitfehler (*runtime error*) verursacht. Die anderen drei Varianten sind erlaubt, aber sie tun das Falsche.\n",
+ " \n",
+ "#### 3. Kopien erzeugen, um Aliasing zu vermeiden.\n",
+ "\n",
+ "Wenn Sie eine Methode wie z.B. `sort` verwenden wollen, die das Argument verändert, aber Sie benötigen auch die Ursprungsliste, dann können Sie eine Kopie erzeugen:"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "t = [3, 1, 2]\n",
+ "t2 = t[:]\n",
+ "t2.sort()\n",
+ "print(t)\n",
+ "print(t2)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "In diesem Beispiel könnten Sie auch die eingebaute Funktion `sorted` verwenden, die eine neue, sortierte Liste zurückgibt, ohne die Ursprungsliste zu verändern: "
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "t2 = sorted(t)\n",
+ "print(t)\n",
+ "print(t2)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "### 10.14 Glossar\n",
+ "\n",
+ "Legen wir uns eine Liste mit den wichtigsten Begriffen an, die wir im Kapitel 10 gelernt haben:\n",
+ "\n",
+ "- Liste: eine Folge von Werten\n",
+ "- Element:\n",
+ "- verschachtelte Liste: \n",
+ "- Akkumulator:\n",
+ "- erweiterte Zuweisung\n",
+ "- Reducer:\n",
+ "- Mapper:\n",
+ "- Filter:\n",
+ "- Objekt:\n",
+ "- äquivalent:\n",
+ "- identisch:\n",
+ "- Referenz:\n",
+ "- Aliasing:\n",
+ "- Trennzeichen:\n",
+ "\n",
+ "Ergänzen Sie die Liste in eigenen Worten. Das ist eine gute Erinnerungs- und Übungsmöglichkeit."
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "### 10.15 Ãœbung\n",
+ "\n",
+ "Sie finden die Lösungen für die Aufgaben hier: http://thinkpython2.com/code/list_exercises.py\n",
+ "\n",
+ "#### Aufgabe 1\n",
+ "Schreiben Sie eine Funktion `nested_sum`, die eine Liste von Listen von ganzen Zahlen erwartet und die Werte der einzelnen Elemente aufaddiert und das Ergebnis zurückgibt. Beispielsweise sollte die Funktion für die Liste `t = [[1, 2], [3], [4, 5, 6]]` den Wert `21` zurückgeben."
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def nested_sum(t):\n",
+ " # Implementieren Sie hier die Funktion"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "#### Aufgabe 2\n",
+ "Schreiben Sie eine Funktion `cumsum`, die eine Liste von Zahlen erwartet und die kumulative Summe zurückgibt, d.h. eine neue Liste, in der das *i*te Element die Summe der ersten *i + 1* Elemente der Original-Liste enthält. Beispielsweise sollte die Funktion für die Liste `t = [1, 2, 3]` die Liste `[1, 3, 6]` zurückgeben."
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def cumsum(t):\n",
+ " # Implementieren Sie hier die Funktion"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "Testen Sie die Funktion mit verschiedenen Listen als Eingabe.\n",
+ "\n",
+ "Welche Liste müssten Sie der Funktion `cumsum` übergeben, um als Ergebnis die Liste `[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]` der ersten zehn Fibonacci-Zahlen zu erhalten?"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "#### Aufgabe 3\n",
+ "Schreiben Sie eine Funktion `middle`, die eine Liste als Argument erwartet und eine neue Liste zurückgibt, die alle Elemente bis auf das erste und letzte der Ausgangsliste enthält. Beispielsweise sollte die Funktion für die Liste `t = [1,2,3,4]` die Liste `[2,3]` zurückgeben:\n",
+ "\n",
+ "```python\n",
+ "t = [1,2,3,4]\n",
+ "middle(t)\n",
+ "```\n",
+ "sollte `[2,3]` ergeben."
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def middle(t):\n",
+ " # Implementieren Sie hier die Funktion"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "#### Aufgabe 4\n",
+ "Schreiben Sie eine Funktion `chop`, die eine Liste als Argument erwartet, das erste und letzte Element entfernt und `None` zurückgibt. Beispielsweise sollte\n",
+ "\n",
+ "```python\n",
+ "t = [1,2,3,4]\n",
+ "chop(t)\n",
+ "t\n",
+ "```\n",
+ "`[2,3]` ergeben."
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def chop(t):\n",
+ " # Implementieren Sie hier die Funktion"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "#### Aufgabe 5\n",
+ "Schreiben Sie eine Funktion `is_sorted`, die eine Liste als Argument erwartet und `True` zurückgibt, falls die Liste in aufsteigender Reihenfolge sortiert ist und ansonsten `False`. Also zum Beispiel:\n",
+ "\n",
+ "```python\n",
+ ">>> is_sorted([1, 2, 2])\n",
+ "True\n",
+ ">>> is_sorted(['b', 'a'])\n",
+ "False\n",
+ "```"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def is_sorted(t):\n",
+ " # Implementieren Sie hier die Funktion"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "#### Aufgabe 6\n",
+ "Zwei Wörter bilden ein *Anagramm*, wenn wir die Buchstaben des einen Wortes so umordnen können, dass sich das andere Wort ergibt. (Beispielsweise bilden *LAGER* und *REGAL* ein Anagramm.) Schreiben Sie eine Funktion `is_anagram`, die zwei Zeichenketten erwartet und `True` zurückgibt, falls sie ein Anagramm bilden (sonst `False`). "
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def is_anagram(v, w):\n",
+ " # Implementieren Sie hier die Funktion"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "Zusatzaufgabe: Suchen Sie in der Wortliste aus dem [8. Kapitel](seminar08.ipynb) nach Anagrammen."
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "#### Aufgabe 7\n",
+ "Schreiben Sie eine Funktion `has_duplicates`, die eine Liste als Argument erwartet und `True` zurückgibt, falls ein Element der Liste mehr als einmal in der Liste enthalten ist. Die Funktion soll die Ursprungsliste nicht verändern."
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def has_duplicates(t):\n",
+ " # Implementieren Sie hier die Funktion"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "#### Aufgabe 8\n",
+ "In dieser Aufgabe geht es um das sogenannte \"Geburtstags-Paradoxon\" über das Sie mehr in [Wikipedia](http://en.wikipedia.org/wiki/Birthday_paradox) lesen können.\n",
+ "\n",
+ "Wenn 23 Studierende in Ihrem Kurs sind, wie hoch ist dann die Wahrscheinlichkeit, dass zwei davon am gleichen Tag Geburtstag haben? Sie können diese Wahrscheinlichkeit schätzen, indem Sie zufällig 23 Geburtstage auswürfeln und prüfen, ob mindestens zwei davon identisch sind. (*Hinweis: Sie können zufällige Geburtstage mit Hilfe der Funktion `randint` aus dem [Modul `random`](https://docs.python.org/3.5/library/random) erzeugen.)\n",
+ "\n",
+ "Eine Lösung für diese Aufgabe finden Sie hier: http://thinkpython2.com/code/birthday.py"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "from random import randint\n",
+ "\n",
+ "# Implementieren Sie hier Ihr Programm"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "#### Aufgabe 9\n",
+ "Schreiben Sie eine Funktion, die die Datei \"top10000de.txt\" einliest (siehe [Abschnitt 9.1](seminar09.ipynb#9.1-Wortlisten-einlesen)) und daraus eine Liste erzeugt mit den Wörtern als Elementen erzeugt. Implementieren Sie zwei Versionen dieser Funktion: eine, die die Methode `append` verwendet und eine, die den Operator `+` mittels `t = t + [t]` verwendet. Welche der beiden Versionen hat eine größere Laufzeit? Warum?\n",
+ "\n",
+ "Eine Lösung für diese Aufgabe finden Sie hier: http://thinkpython2.com/code/wordlist.py"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "# Implementieren Sie hier die beiden Varianten Ihrer Funktion"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "#### Aufgabe 10\n",
+ "\n",
+ "Um zu überprüfen, ob ein Wort in einer Wortliste ist, können wir den Operator `in` verwenden, aber das wäre recht langsam, denn der Operator muss dazu die Liste linear durchlaufen.\n",
+ "\n",
+ "Wenn wir mit einer sortierten Liste arbeiten, können wir den Vorgang beschleunigen, indem wir *binäre Suche* (auch bekannt als *bisection search*) verwenden. Das entspricht dem Verfahren, welches wir verwenden, wenn wir ein Wort in einem Wörterbuch nachschlagen: wir beginnen in der Mitte und schauen, ob das gesuchte Wort vor dem Wort in der Mitte der Liste stehen müsste. Falls dem so ist, durchsuchen wir die erste Hälfte der Liste auf die gleiche Art, ansonsten durchsuchen wir die zweite Hälfte.\n",
+ "\n",
+ "In jedem Fall halbieren wir damit den Suchraum. Im Fall unserer Wortliste mit 10000 Wörtern benötigen wir höchstens 13 Schritte, um das gesuchte Wort zu finden oder festzustellen, dass die Liste das Wort nicht enthält. \n",
+ "\n",
+ "Schreiben Sie eine Funktion `binary_search` die eine sortierte Liste sowie ein Wort als Argumente erwartet und `True` zurückgibt, falls das Wort in der Liste enthalten ist, ansonsten `False`.\n",
+ "\n",
+ "Alternativ können Sie auch die [Dokumentation für das Modul `bisect`](https://docs.python.org/3.5/library/bisect) lesen und dieses verwenden. Eine Lösung finden Sie hier: http://thinkpython2.com/code/inlist.py"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "def binary_search(t, w):\n",
+ " # Implementieren Sie hier die Funktion\n",
+ "\n",
+ "# Hinweis: Sie müssen die Liste sortieren, damit \n",
+ "# binary_search funktioniert. Dies geht mittels\n",
+ "# der Funktion sort - siehe help(list.sort)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "#### Aufgabe 11\n",
+ "Zwei Wörter sind ein \"umgekehrtes Paar\" (*reverse pair*), wenn jedes Wort rückwärts gelesen das jeweils andere ergibt (wie bei \"LAGER\" und \"REGAL\"). Schreiben Sie ein Programm, welches alle umgekehrten Paare in unserer Wortliste findet. (Ignorieren Sie dabei wieder Groß- und Kleinschreibung.) Eine Lösung finden Sie hier: http://thinkpython2.com/code/reverse_pair.py\n",
+ "\n",
+ "(*Hinweis: Sie werden einige doppelte Paare finden, was daran liegt, dass in top10000.txt Groß- und Kleinschreibung unterschieden wird.*)"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "# Implementieren Sie hier Ihr Programm\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "markdown",
+ "metadata": {},
+ "source": [
+ "#### Aufgabe 12\n",
+ "Zwei Wörter \"greifen ineinander\" (*interlock*), wenn sich durch abwechselndes Hinzufügen eines Buchstabens aus beiden Wörtern ein neues Wort ergibt. Beispielsweise greifen \"Mai\" und \"im\" ineinander und bilden das Wort \"Miami\". \n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "\n",
+ "1. Schreiben Sie ein Program, welches alle Wortpaare findet, die ineinandergreifen. Hinweis: durchlaufen Sie nicht alle möglichen Wortpaare!\n",
+ "2. Gibt es Wörter, die dreifach ineinandergreifen; das heißt, jeder dritte Buchstabe ergibt ein Wort, beginnend mit dem ersten, zweiten oder dritten Buchstaben? (*Leider ist unsere Wortliste mit 10000 Wörtern recht kurz ... als einziges einigermaßen sinnvolles Beispiel ergibt sich \"bekommt\", welches die \"Wörter\" \"Bot\", \"EM\", und \"km\" enthält.*)\n",
+ "\n",
+ "(Diese Aufgabe wurde durch ein Beispiel auf http://puzzlers.org/ inspiriert, eine Lösung finden Sie hier: http://thinkpython2.com/code/interlock.py)\n"
+ ]
+ },
+ {
+ "cell_type": "code",
+ "execution_count": null,
+ "metadata": {},
+ "outputs": [],
+ "source": [
+ "# Implementieren Sie hier das Programm\n",
+ "\n",
+ "# Wörter einlesen\n",
+ "with open('top10000de.txt', encoding=\"latin1\") as f:\n",
+ " words = []\n",
+ " for line in f:\n",
+ " words.append(line.strip().lower())"
+ ]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
- " Speichern Sie dieses Notebook, so dass Ihre Änderungen nicht verlorengehen (nicht auf einem Pool-Rechner). Klicken Sie dazu oben links auf das Disketten-Icon und nutzen Sie beispielsweise einen USB-Stick, E-Mail, Google Drive, Dropbox oder Ihre [HU-Box](https://box.hu-berlin.de/). "
+ " Speichern Sie dieses Notebook, so dass Ihre Änderungen nicht verlorengehen (nicht auf einem Pool-Rechner). \n",
+ "Klicken Sie dazu oben links auf das Disketten-Icon und nutzen Sie beispielsweise einen USB-Stick, E-Mail, Google Drive, Dropbox oder Ihre [HU-Box](https://box.hu-berlin.de/). "
]
},
{
@@ -868,7 +1575,7 @@
"source": [
"\n",
"\n",
- "Herzlichen Glückwunsch! Sie haben das 9. Kapitel geschafft. Weiter geht es in [10: Listen](seminar10.ipynb)."
+ "Herzlichen Glückwunsch! Sie haben das 10. Kapitel geschafft. Weiter geht es in [11: assoziative Felder](seminar11.ipynb)."
]
}
],
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