Top 24 Programmier-Interview-Fragen für 2025

Egal, ob du nach einer neuen Chance in der Softwareentwicklung oder Datenanalyse suchst oder ob ein Personalverantwortlicher einen Bewerber für eine offene Stelle in deinem Unternehmen befragen will, es ist ein Muss, die gängigen Fragen und Antworten zu Programmiergesprächen zu kennen.

Die Vorbereitung auf diese Fragen ist oft ein schwieriger und zeitaufwändiger Prozess, sowohl für den Arbeitgeber als auch für den Bewerber. 

In diesem Artikel werden wir 24 wichtige Fragen und Antworten zum Programmieren für Anfänger, Fortgeschrittene und Profis untersuchen. Diese Fragen und Antworten helfen dir, dich besser auf das Vorstellungsgespräch vorzubereiten und zu wissen, was du von deinem Gesprächspartner erwarten kannst.

Basic Programming Interview Fragen

Beginnen wir mit einigen der einfachsten und häufigsten Fragen in Programmiergesprächen.

1. Was ist eine Variable in der Programmierung?

Variablen sind grundlegende Elemente in der Programmierung. Eine Variable ist im Wesentlichen ein Container, der Daten speichert und dessen Wert während der Ausführung eines Programms geändert werden kann. Moderne Programmiersprachen unterstützen verschiedene Arten von Variablen, die jeweils für bestimmte Datentypen und Anwendungsfälle konzipiert sind. 

Wenn du alles über Variablen wissen willst, ist unser Kurs "Einführung in Python " ein guter Startpunkt für dich.

2. Erkläre Datentypen mit Beispielen

In der Programmierung sind Datentypen die Arten von Werten, die Variablen speichern können. Jeder Datentyp verfügt über bestimmte Eigenschaften, die wichtig sind, um zu wissen, welche mathematischen, relationalen oder logischen Operationen durchgeführt werden können.

In Python gibt es zum Beispiel mehrere numerische Datentypen, darunter Integer, die ganze Zahlen speichern, und Floats, die Werte mit Dezimalpunkten speichern. Es gibt auch Strings, die geordnete Folgen von Zeichen speichern, die in einfache oder doppelte Anführungszeichen eingeschlossen sind.

integer_var = 25
float_var = 10.2
String_var = "Welcome to DataCamp"

In unserem separaten Artikel erfährst du, welche Datentypen in Python am häufigsten vorkommen.

3. Erkläre den Unterschied zwischen kompilierten und interpretierten Sprachen

Der Hauptunterschied zwischen kompilierten und interpretierten Sprachen besteht darin, wie die Anweisungen, auch Algorithmen genannt, in Maschinencode (d. h. Binärcode) übersetzt werden. Kompilierte Sprachen werden vor der Ausführung übersetzt, während interpretierte Sprachen zur Laufzeit übersetzt werden. 

Das macht kompilierte Sprachen geeigneter für komplexe Aufgaben, die Geschwindigkeit erfordern, wie z.B. die Echtzeit-Verkehrsverfolgung in autonomen Autos. Kompilierte Sprachen wie C und C++ sind jedoch in der Regel schwieriger zu verstehen und zu bearbeiten als interpretierte Sprachen wie Python.

4. Was sind Konditionale und Schleifen?

Bedingte Anweisungen, auch bekannt als if-else-Anweisungen, werden verwendet, um bestimmte Codeblöcke unter bestimmten Bedingungen auszuführen. Diese Anweisungen helfen dabei, den Ablauf eines Algorithmus zu steuern, sodass er sich in verschiedenen Situationen unterschiedlich verhält. 

Im Gegensatz dazu ist eine Schleife in der Programmierung eine Sequenz von Code, die ständig wiederholt wird, bis eine bestimmte Bedingung erreicht ist, und die dazu beiträgt, Stunden von Arbeit auf Sekunden zu reduzieren. Die häufigsten Schleifen sind for-Schleifen und while-Schleifen. Mehr darüber erfährst du in unserem separaten Schleifen-Tutorial.

5. Was ist der Unterschied zwischen einem Array und einer verknüpften Liste?

Arrays und Linked Lists gehören zu den wichtigsten Datenstrukturen. Sie sind Strukturen, die Informationen mit unterschiedlichen Strategien speichern.

Ein Array speichert Elemente in zusammenhängenden Speicherplätzen, d.h. jedes Element wird an einem Speicherplatz nebeneinander gespeichert. Außerdem ist die Größe eines Arrays unveränderlich und wird im Voraus festgelegt. 

Array. Quelle

Im Gegensatz dazu verwenden verkettete Listen Zeiger, um die Speicheradresse des nächsten Elements zu speichern, wie unten dargestellt.

Verknüpfte Liste. Quelle

Insgesamt sind Arrays zu bevorzugen, wenn ein schneller Zugriff auf Elemente erforderlich ist und der Speicherplatz eine Rolle spielt, während verknüpfte Listen besser geeignet sind, wenn häufig Elemente eingefügt oder gelöscht werden.

6. Erkläre die Rekursion anhand eines Beispiels

In der Programmierung tritt eine Rekursion auf, wenn eine Funktion sich selbst aufruft. Ein gutes Beispiel für eine Rekursion ist eine Funktion, die die Fakultät einer Zahl berechnet. Denke daran, dass die Fakultät einer nichtnegativen ganzen Zahl n das Produkt aller positiven ganzen Zahlen kleiner oder gleich n ist.

def factorial(n): 
    if n < 2: 
        return 1 
    else: 
        return n * factorial(n-1)

factorial(5)
>>> 120

Interessierst du dich für rekursive Funktionen? Lies unseren Leitfaden zum Verständnis rekursiver Funktionen in Python, um loszulegen. 

7. Was sind Zeiger und wie funktionieren sie?

Ein Zeiger ist eine Variable, die die Speicheradresse einer anderen Variablen als ihren Wert speichert. Zeiger werden häufig in Datenstrukturen wie verknüpften Listen verwendet und ermöglichen Low-Level-Speicherzugriff, dynamische Speicherzuweisung und viele andere Funktionen. 

8. Was ist die Big-O-Notation und warum ist sie wichtig?

Die Big-O-Notation ist eine mathematische Notation, die zur Beschreibung der Komplexität von Algorithmen verwendet wird. Die Big O Notation misst die Worst-Case-Komplexität eines Algorithmus. Sie berücksichtigt die Zeitkomplexität, d.h. die Zeit, die ein Algorithmus benötigt, um vollständig ausgeführt zu werden, und die Raumkomplexität, d.h. den zusätzlichen Speicherplatz, den ein Algorithmus benötigt. In diesem Lernprogramm erklären wir dir die Grundlagen der Big O-Notation.

Intermediate Programming Interview Fragen

In diesem Abschnitt konzentrieren wir uns auf häufige Fragen für Bewerber, die sich auf mittlere Positionen mit etwas Erfahrung vorbereiten.

Objektorientierte Programmierung Interviewfragen

9. Was sind die vier Säulen der OOP?

Objektorientierte Programmierung ist ein Paradigma, das sich auf Objekte konzentriert. OOP basiert auf den folgenden vier Säulen:

• Abstraktion. Die Abstraktion in der OOP ermöglicht es uns, die Komplexität zu bewältigen, indem wir unnötige Details vor dem Benutzer verstecken. Das ermöglicht es dem Benutzer, komplexere Logik auf der bereitgestellten Abstraktion zu implementieren, ohne die ganze versteckte Komplexität zu verstehen oder auch nur darüber nachzudenken.
• Verkapselung. Dieser Prozess der Bündelung deiner Daten und deines Verhaltens in einem Objekt, das durch eine Klasse definiert ist, wird Kapselung genannt.
• Vererbung. Diese Eigenschaft ermöglicht es, neue Klassen zu erstellen, die die Funktionalität der übergeordneten Klassen beibehalten.
• Polymorphismus. Polymorphismus ist ein Konzept, das es dir ermöglicht, denselben Namen für verschiedene Methoden zu verwenden, die sich je nach Eingabe unterschiedlich verhalten. 

Es gibt verschiedene Ressourcen, um die objektorientierte Programmierung zu erlernen, z. B. den OOP in Python-Kurs von DataCamp, den OOP in R-Kurs und das OOP in Java-Tutorial.

10. Erkläre den Unterschied zwischen Klasse und Objekt

In der objektorientierten Programmierung werden Daten und Methoden in Objekten organisiert, die durch ihre Klasse definiert sind. Klassen werden entworfen, um festzulegen, wie sich jedes Objekt verhalten soll, und dann werden Objekte innerhalb dieser Klasse entworfen. 

In unserem Tutorium erfährst du mehr darüber, wie Klassen und Objekte in Python funktionieren.

11. Was ist Polymorphismus, und wie wird er in Java/Python umgesetzt?

In der OOP ermöglicht die Polymorphie die Verwendung desselben Namens für verschiedene Methoden, die sich je nach Eingabe unterschiedlich verhalten. Dies wird häufig in Kombination mit Vererbung verwendet.

Nehmen wir zum Beispiel an, wir haben eine übergeordnete Klasse namens Shape, die eine Methode zur Berechnung der Fläche der Form hat. Du kannst zwei Kinderklassen haben: Kreis und Quadrat. Jede Form hat eine Methode namens Fläche, aber die Definition dieser Methode ist für jede Form anders. Vergleiche die Methoden zur Bestimmung der Fläche für die verschiedenen Formen im folgenden Codeblock.

# Define the parent class Shape
class Shape:
	# Initialize the attributes for the shape
	def __init__(self, name):
    	    self.name = name
	
	# Define a generic method for calculating the area
	def area(self):
    	    print(f"The area of {self.name} is unknown.")
 
# Define the child class Circle that inherits from Shape
class Circle(Shape):
	# Initialize the attributes for the circle
	def __init__(self, name, radius):
    	# Call the parent class constructor
    	    super().__init__(name)
    	    self.radius = radius
	
	# Override the area method for the circle
	def area(self):
    	# Use the formula pi * r^2
    	    area = 3.14 * self.radius ** 2
    	    print(f"The area of {self.name} is {area}.")
 
# Define the child class Square that inherits from Shape
class Square(Shape):
	# Initialize the attributes for the square
	def __init__(self, name, side):
    	# Call the parent class constructor
    	    super().__init__(name)
    	    self.side = side
	
	# Override the area method for the square
	def area(self):
    	# Use the formula s^2
    	    area = self.side ** 2
    	    print(f"The area of {self.name} is {area}.")

12. Erkläre den Unterschied zwischen Vererbung und Komposition

Sowohl Vererbung als auch Komposition sind Techniken, die in der OOP verwendet werden, um die Wiederverwendbarkeit von Code zu verbessern. Ersteres ist der Mechanismus, mit dem eine neue Klasse von einer bestehenden Klasse abgeleitet wird und alle ihre Eigenschaften und Methoden erbt. Bei letzterem werden komplexe Objekte durch die Kombination einfacher Teile gebaut, anstatt von einer Basisklasse zu erben.

Insgesamt bietet die Komposition mehrere Vorteile gegenüber der Vererbung, darunter größere Flexibilität, geringere Komplexität und bessere Wartbarkeit.

Funktionale Programmierung Interviewfragen

13. Was ist funktionale Programmierung?

In der Informatik ist die funktionale Programmierung ein Programmierparadigma, bei dem Programme durch die Anwendung und Zusammenstellung von Funktionen erstellt werden. Es ist eine Unterart des deklarativen Programmierparadigmas.

Die funktionale Programmierung zeichnet sich durch ihre Nachvollziehbarkeit und Vorhersagbarkeit aus. Das liegt daran, dass die verwendeten Funktionen unveränderlich sind, das heißt, sie können nicht verändert werden. Funktionen werden oft in einem separaten Abschnitt des Codes (oder manchmal in einer anderen Datei) definiert und dann im gesamten Code nach Bedarf verwendet. Mit diesem Attribut lässt sich leicht feststellen, was in einem Abschnitt des Codes passiert, da die Funktion überall gleich funktioniert und auf die gleiche Weise aufgerufen wird.

Bist du immer noch verwirrt über die Unterschiede zwischen funktionaler Programmierung und OOP? In unserem separaten Leitfaden findest du mehr Informationen dazu.

14. Was ist der Unterschied zwischen imperativer und deklarativer Programmierung?

Bei den Programmierparadigmen gibt es zwei große Kategorien, unter die viele der häufig verwendeten Paradigmen fallen: imperative und deklarative Programmierung. 

Auf einer hohen Ebene ist die imperative Programmierung eine Kategorie von Paradigmen, in der der Programmierer die genauen Anweisungen für das Programm Schritt für Schritt vorgibt. Der Schwerpunkt liegt darauf, wie du das Programm ausführst. Dieses Programmierparadigma kann man sich wie ein Flussdiagramm vorstellen, bei dem das Programm einem bestimmten Pfad folgt, der auf bestimmten Eingaben basiert. Die meisten gängigen Programmiersprachen nutzen die imperative Programmierung.

Die deklarative Programmierung hingegen ist eine Kategorie von Paradigmen, bei denen der Programmierer die Logik des Programms festlegt, aber keine Angaben zu den genauen Schritten macht, die das Programm ausführen soll. Der Fokus liegt darauf, was das Programm ausführen soll, nicht wie genau. Diese Art der Programmierung ist weniger verbreitet, kann aber in Situationen verwendet werden, in denen die Regeln vorgegeben sind und der genaue Weg zur Lösung nicht bekannt ist. Ein Beispiel wäre, ein Zahlenrätsel wie Sudoku zu lösen.

Es gibt noch viel mehr über Programmierparadigmen zu sagen. Deshalb können wir dir unseren Kurs Einführung in die Programmierparadigmen nur wärmstens empfehlen.

15. Was sind reine Funktionen, und warum sind sie wichtig?

Reine Funktionen sind ein zentraler Bestandteil der funktionalen Programmierung. Eine reine Funktion ist ein Prozess, der Eingabewerte entgegennimmt und Ausgabewerte zurückgibt, die nur auf den Eingabewerten basieren. Reine Funktionen haben keine "Seiteneffekte", d.h. sie haben keinen Einfluss auf andere Variablen im Programm, schreiben nicht in Dateien und ändern keine Informationen, die in einer Datenbank gespeichert sind.

Die Natur von reinen Funktionen macht sie zum perfekten Begleiter für Programmierer. Erstens sind sie sehr einfach zu debuggen, denn jede reine Funktion mit demselben Satz an Parametern gibt immer denselben Wert zurück. 

Aus demselben Grund sind reine Funktionen leichter zu parallelisieren, im Gegensatz zu unreinen Funktionen, die sich so einmischen können, dass du bei verschiedenen Ausführungen unterschiedliche Ergebnisse erhältst, weil sie veränderbare Variablen in unterschiedlicher Reihenfolge aktualisieren oder lesen. 

16. Erkläre Funktionen höherer Ordnung anhand eines Beispiels

In der funktionalen Programmierung ist eine Funktion höherer Ordnung im Gegensatz zu reinen Funktionen eine Funktion, die entweder eine oder mehrere Funktionen als Argumente annimmt (d. h. einen prozeduralen Parameter, der ein Parameter einer Prozedur ist, die selbst eine Prozedur ist), eine Funktion zurückgibt oder beides. 

Ein gängiges Beispiel für eine Funktion höherer Ordnung ist die Python-Funktion map(). Wie in vielen funktionalen Programmiersprachen üblich, nimmt map() als Argumente eine Funktion f und eine Sammlung von Elementen und gibt eine neue Sammlung zurück, in der die Funktion auf jedes Element der Sammlung angewendet wird. Angenommen, du hast eine Liste mit Zahlen und möchtest eine neue Sammlung erstellen, in der die Zahlen in Fließkommazahlen umgewandelt werden.

numbers = [1,2,3,4]
res = map(float, numbers)
print(list(numbers))
>>> [1.0, 2.0, 3.0, 4.0]

Interviewfragen für fortgeschrittene Programmierer

Zum Schluss noch ein paar der häufigsten Fragen für erfahrene Bewerber, die sich an Top-Tech-Unternehmen wenden.

Interviewfragen zur dynamischen Programmierung

17. Was ist dynamische Programmierung und wann wird sie eingesetzt?

Die dynamische Programmierung ist eine Methode zur Lösung komplexer Probleme, indem sie in kleinere, sich überschneidende Teilprobleme aufgeteilt wird. 

Anstatt jedes Mal von vorne anzufangen, behältst du die Lösungen für diese kleineren Teile im Auge, sodass du nicht immer wieder dieselben Berechnungen durchführen musst. Diese Methode ist sehr nützlich, um die längste gemeinsame Teilfolge zwischen zwei Zeichenketten zu finden oder die geringsten Kosten zu ermitteln, um einen bestimmten Punkt auf einem Gitter zu erreichen.

18. Erkläre den Unterschied zwischen Memoisierung und Tabellierung

Memoisierung und Tabellierung sind zwei leistungsstarke Techniken in der dynamischen Programmierung, um die Leistung von Algorithmen, oft rekursiven Algorithmen, zu optimieren.

Bei der Memoisierung, auch bekannt als Catching, wird das Ergebnis von teuren Funktionsaufrufen gespeichert und die gespeicherten Ergebnisse werden zurückgegeben, wenn die gleichen Eingaben erneut auftreten. Auf diese Weise werden die Teilprobleme nur einmal berechnet. Die Memoisierung verfolgt einen Top-Down-Ansatz, d.h. wir beginnen mit dem "Top-Problem" und gehen dann nach unten, um mehrere Teilprobleme zu lösen und zu cachen.

Bei der Tabellierung hingegen werden alle kleinsten Teilprobleme berechnet und die Ergebnisse in einer Tabelle gespeichert. Er wird als Bottom-up-Ansatz bezeichnet, weil er mit der Lösung der kleinsten Teilprobleme beginnt. Sobald wir alle Lösungen für diese Teilprobleme haben, berechnen wir die Lösung für das Hauptproblem.

19. Löse die Fibonacci-Folge mit dynamischer Programmierung

Die Fibonacci-Folge geht wie folgt: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34 ... wobei jede Zahl in der Folge durch Addition der beiden Zahlen vor ihr gefunden wird.

Der intuitivste Weg, das Problem zu lösen, ist eine Rekursion, wie unten gezeigt.

#  a simple recursive program for Fibonacci numbers
def fib(n):
    if n <= 1:
        return n

    return fib(n - 1) + fib(n - 2)

Dies ist jedoch nicht die effizienteste Art, die Reihenfolge zu finden. Der vorherige Algorithmus hat eine exponentielle Zeitkomplexität, die mit O(2^N) angegeben wird, was bedeutet, dass die Anzahl der Berechnungen exponentiell steigt, wenn N zunimmt.

Eine andere Möglichkeit, das Problem der Fibonacci-Folge zu betrachten, besteht darin, es in kleine Teilprobleme aufzuteilen, wie folgt:

Fibonacci-Folge für fib(5). Quelle

Wie du siehst, berechnet die Funktion fib() mehrmals dieselbe Operation, wenn wir unseren Code für n=5 ausführen würden, was zu einer Verschwendung von Rechenressourcen führt. 

Die dynamische Programmierung bietet verschiedene Techniken zur Optimierung der Berechnung der Fibonacci-Folge.

Analysieren wir das Problem mit der Memoisierung. Wie bereits erwähnt, geht es darum, das Ergebnis teurer Funktionsaufrufe zu speichern und die gespeicherten Ergebnisse zurückzugeben, wenn die gleichen Eingaben erneut auftreten. Dies wird mit folgendem Code erreicht, der die Ergebnisse der Funktion fibonacci_memo() in einem Wörterbuch speichert. Mit dieser Optimierung wird die Berechnung aller Eingaben nur einmal durchgeführt, was die Zeitkomplexität auf linear (O(N)) reduziert.

cache = {0: 0, 1: 1}

def fibonacci_memo(n):
    if n in cache:  # Base case
        return cache[n]
   # Compute and cache the Fibonacci number
    cache[n] = fibonacci_memo(n - 1) + fibonacci_memo(n - 2)  # Recursive case
    return cache[n]

[fibonacci_memo(n) for n in range(15)]
[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377]

20. Erkläre das Konzept der optimalen Teilstruktur und überlappender Teilprobleme

Bei der dynamischen Programmierung sind Teilprobleme kleinere Versionen des ursprünglichen Problems. Jedes Problem hat überlappende Teilprobleme, wenn die Lösung desselben Teilproblems mehrfach gelöst werden muss, wie bei der Berechnung der Fibonacci-Folge oben.

Andererseits gilt ein Problem als optimal strukturiert, wenn die optimale Lösung des Problems aus den optimalen Lösungen seiner Teilprobleme konstruiert werden kann.

Technische Interviewfragen zum Programmieren

21. Erkläre, wie Hashtabellen funktionieren

Hashmaps, auch bekannt als Hashtabellen, sind eine der häufigsten Implementierungen von Hashing. Hashmaps speichern Schlüssel-Wert-Paare (z. B. Mitarbeiter-ID und Mitarbeitername) in einer Liste, auf die über ihren Index zugegriffen werden kann. Man könnte sagen, dass ein Hashmap eine Datenstruktur ist, die Hashing-Techniken nutzt, um Daten assoziativ zu speichern.

Die Idee hinter Hashmaps ist es, die Einträge (Schlüssel/Wertpaare) auf ein Array von Buckets zu verteilen. Bei einem Schlüssel berechnet eine Hash-Funktion einen eindeutigen Index, der angibt, wo der Eintrag gefunden werden kann. Durch die Verwendung eines Index anstelle des ursprünglichen Schlüssels eignen sich Hashmaps besonders gut für mehrere Datenoperationen, z. B. für das Einfügen, Entfernen und Suchen von Daten.

Ein anschauliches Beispiel für Hashtables sind Python-Wörterbücher. In unserem Leitfaden zu Python Hashmaps erfährst du mehr über diese mächtigen Datenstrukturen.

22. Was ist ein Deadlock im Multithreading?

Threading ermöglicht es dir, verschiedene Teile deines Prozesses gleichzeitig laufen zu lassen. Diese verschiedenen Teile sind in der Regel individuell und haben eine eigene Ausführungseinheit, die zum selben Prozess gehört. Der Prozess ist nichts anderes als ein laufendes Programm, das einzelne Einheiten hat, die gleichzeitig ausgeführt werden können.

Ein Deadlock entsteht, wenn mehrere Threads auf unbestimmte Zeit blockiert sind und auf Ressourcen warten, die andere Threads besitzen. Dieses Szenario führt zu einem ununterbrochenen Kreislauf von Abhängigkeiten, in dem kein beteiligter Thread Fortschritte machen kann.

Lies das Python-Threading-Tutorial von DataCamp, um mehr über Threads zu erfahren und warum sie für die Datenanalyse wichtig sind, 

23. Was ist der Unterschied zwischen Breadth-First Search (BFS) und Depth-First Search (DFS)?

Die Breadth-First-Suche (BFS) und die Depth-First-Suche (DFS) sind beides Algorithmen zur Durchquerung von Graphen, um einen Graphen oder Baum zu erkunden.

BFS erkundet einen Graphen Ebene für Ebene und besucht alle Knoten in der aktuellen Tiefe, bevor es zur nächsten Ebene weitergeht. Im Gegensatz dazu priorisiert das DFS die Erkundung eines Zweigs so tief wie möglich, bevor es zurückgeht, um alternative Zweige zu untersuchen.

BFS ist besonders nützlich, wenn es darum geht, den kürzesten Weg in einem ungewichteten Graphen zu finden. Allerdings kann BFS viel Speicherplatz verbrauchen, vor allem in breiten Graphen, weil es alle Knoten auf jeder Ebene im Auge behalten muss. BFS eignet sich hervorragend für die Analyse sozialer Netzwerke oder einfache Routing-Probleme.

DFS hingegen ist nützlich, wenn das Ziel darin besteht, alle möglichen Pfade oder Lösungen zu erkunden, z. B. beim Lösen von Rätseln oder beim Finden von Zyklen in einem Graphen. Im Gegensatz zum BFS garantiert das DFS nicht den kürzesten Weg. Sie ist jedoch speichereffizienter, da sie nur den aktuellen Lernpfad speichert.

Mehr über diese Algorithmen erfährst du in unserem Leitfaden zur Breadth-First-Suche und dem Leitfaden zur Depth-First-Suche.

24. Wie hoch ist die Zeitkomplexität von Quicksort und Mergesort?

Bei der Mischsortierung wird das Eingabefeld rekursiv in kleinere Unterfelder unterteilt und diese Unterfelder werden sortiert und dann wieder zusammengeführt, um die sortierte Ausgabe zu erhalten. Sie hat eine linearithmische Zeitkomplexität, die mit O(N log(N)) angegeben wird. 

In der Big O-Notation verhält sich die linearithmische Zeit ähnlich wie die lineare Zeit, d.h. wenn sich die Menge der Eingabedaten verdoppelt, verdoppelt sich auch die Zeit, die Merge Sort für die Verarbeitung der Daten benötigt.

Der Schnellsortieralgorithmus verwendet eine Partitionierungstechnik, bei der ein Wert aus der Liste ausgewählt wird, der Pivot genannt wird. Alle Elemente, die kleiner als der Pivot sind, enden links vom Pivot, alle größeren Elemente rechts. Quick sort wird rekursiv für die Elemente links und rechts des Drehpunkts aufgerufen. 

Quick Sort hat eine exponentielle Zeitkomplexität (O(N^2)) für den schlimmsten Fall, nämlich wenn die Wahl des Pivots zu unausgewogenen Partitionen führt.

Fazit

In diesem Artikel haben wir viele Fragen zum Programmieren behandelt, die sich auf grundlegende, mittlere und fortgeschrittene Themen beziehen. Vom Verständnis der Kernkonzepte von Datenstrukturen wie Arrays und verknüpften Listen bis hin zu komplexeren Techniken aus den Bereichen OOP, funktionale Programmierung und dynamische Programmierung haben wir die wichtigsten Bereiche untersucht, nach denen sich potenzielle Arbeitgeber erkundigen könnten.

Wenn du mehr Programmiertraining für dein Vorstellungsgespräch brauchst oder dich für Vorstellungsgespräche für andere Aufgaben im Bereich Daten und KI interessierst, schau dir die folgenden Ressourcen an:

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