Die 24 wichtigsten Fragen für Programmier-Vorstellungsgespräche im Jahr 2026

Egal, ob du nach neuen Möglichkeiten in der Softwareentwicklung oder Datenanalyse suchst oder als Personalverantwortlicher Bewerber für eine Stelle in deinem Unternehmen interviewst – es ist wichtig, die gängigen Fragen und Antworten in Vorstellungsgesprächen zum Thema Programmierung 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 schauen wir uns 24 wichtige Fragen und Antworten zum Thema Programmieren an, die für Anfänger, Fortgeschrittene und Profis interessant sind. Diese Fragen und Antworten helfen dir dabei, dich besser auf das Vorstellungsgespräch vorzubereiten und zu wissen, was du von deinem Gesprächspartner erwarten kannst.

Grundlegende Fragen zum Thema Programmierung im Vorstellungsgespräch

Fangen wir mit ein paar der einfachsten und häufigsten Fragen in Programmier-Vorstellungsgesprächen an.

1. Was ist eine Variable in der Programmierung?

Variablen sind echt wichtige Sachen beim Programmieren. Eine Variable ist im Grunde ein Container, der Daten speichert, und ihr Wert kann während der Ausführung eines Programms geändert werden. Moderne Programmiersprachen haben verschiedene Variablentypen, die für bestimmte Datentypen und Anwendungsfälle gemacht sind. 

Wenn du alles über Variablen wissen willst, ist unser Einführungskurs in Python ein super Einstieg.

2. Erkläre Datentypen anhand von Beispielen.

In der Programmierung sind Datentypen die Arten von Werten, die Variablen speichern können. Jeder Datentyp hat bestimmte Eigenschaften, die wichtig sind, um zu wissen, welche mathematischen, relationalen oder logischen Operationen man damit machen kann.

In Python gibt's zum Beispiel mehrere numerische Datentypen, darunter Ganzzahlen, die ganze Zahlen speichern, und Gleitkommazahlen, die Werte mit Dezimalstellen speichern. Es gibt auch Strings, die geordnete Zeichenfolgen in einfachen oder doppelten Anführungszeichen speichern.

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

Schau dir unseren separaten Artikel an, um die gängigsten Python-Datentypen kennenzulernen.

3. Erkläre mal den Unterschied zwischen kompilierten und interpretierten Sprachen.

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

Das macht kompilierte Sprachen besser für komplexe Aufgaben geeignet, bei denen es auf Geschwindigkeit ankommt, wie zum Beispiel die Echtzeit-Verkehrsüberwachung in selbstfahrenden Autos. Aber kompilierte Sprachen wie C und C++ sind oft schwieriger zu verstehen und zu bearbeiten als interpretierte Sprachen wie Python.

4. Was sind Bedingungen und Schleifen?

Bedingte Anweisungen, die man oft als if-else-Anweisungen bezeichnet, werden benutzt, um bestimmte Code-Blöcke basierend auf 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 Code-Sequenz, die immer wieder läuft, bis eine bestimmte Bedingung erfüllt ist. So kann man stundenlange Arbeit auf Sekunden reduzieren. Die häufigsten Schleifen sind for-Schleifen und while-Schleifen. Mehr darüber erfährst du in unserem separaten Tutorial zu Schleifen.

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

Arrays und verkettete Listen gehören zu den wichtigsten Datenstrukturen. Das sind Strukturen, die Infos mit verschiedenen Strategien speichern.

Ein Array speichert Elemente an aufeinanderfolgenden Speicherplätzen, d. h., jedes Element wird an einem Speicherplatz gespeichert, der direkt neben dem vorherigen liegt. Außerdem kann man die Größe eines Arrays nicht ändern und muss sie vorher festlegen. 

Array. Quelle

Im Gegensatz dazu speichern verkettete Listen mit Hilfe von Zeigern die Speicheradresse des nächsten Elements, wie unten gezeigt.

Verknüpfte Liste. Quelle

Insgesamt sind Arrays besser, wenn man schnell auf Elemente zugreifen muss und Speicherplatz wichtig ist, während verkettete Listen besser sind, wenn man oft Sachen hinzufügt oder löscht.

6. Erkläre Rekursion anhand eines Beispiels.

In der Programmierung passiert Rekursion, wenn eine Funktion sich selbst aufruft. Ein super Beispiel für Rekursion ist eine Funktion, die die Fakultät einer Zahl berechnet. Denk dran, dass die Fakultät einer nicht negativen 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 „Rekursive Funktionen in Python verstehen“, um loszulegen. 

7. Was sind Zeiger und wie funktionieren sie?

Ein Zeiger ist eine Variable, die die Speicheradresse einer anderen Variable als ihren Wert speichert. Zeiger werden oft in Datenstrukturen wie verketteten Listen benutzt und ermöglichen den Zugriff auf den Speicher auf niedriger Ebene, die 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 Schreibweise, mit der man die Komplexität von Algorithmen beschreibt. Die Big-O-Notation misst die Komplexität eines Algorithmus im schlimmsten Fall. Es geht um die Zeitkomplexität, also wie lange ein Algorithmus braucht, um komplett durchzulaufen, und die Raumkomplexität, also wie viel extra Speicherplatz ein Algorithmus braucht. In diesem Tutorial erklären wir dir die Grundlagen der Big-O-Notation.

Fragen für Vorstellungsgespräche für Programmierer mit mittlerer Erfahrung

In diesem Abschnitt geht's um typische Fragen für Leute, die sich auf mittlere Positionen mit etwas Erfahrung vorbereiten.

Interviewfragen zur objektorientierten Programmierung

9. Was sind die vier Grundpfeiler der OOP?

Objektorientierte Programmierung ist ein Paradigma, das sich auf Objekte konzentriert. OOP basiert auf diesen vier Sachen:

• Abstraktion. Abstraktion in der OOP hilft uns, mit Komplexität umzugehen, indem unnötige Details vor dem Benutzer versteckt werden. Dadurch kann der Benutzer komplexere Logik auf der bereitgestellten Abstraktion implementieren, ohne die ganze versteckte Komplexität verstehen oder sich darüber Gedanken machen zu müssen.
• Kapselung. Dieser Prozess, bei dem deine Daten und dein Verhalten in einem durch eine Klasse definierten Objekt zusammengefasst werden, wird als Kapselung bezeichnet.
• Erbschaft. Mit dieser Eigenschaft kannst du neue Klassen erstellen, die die Funktionen der übergeordneten Klassen behalten.
• Polymorphism. Polymorphismus ist ein Konzept, mit dem du denselben Namen für verschiedene Methoden verwenden kannst, die je nach Eingabe unterschiedlich funktionieren. 

Es gibt ein paar Ressourcen, um objektorientierte Programmierung zu lernen, wie den Kurs „OOP in Python“ von DataCamp, den Kurs „OOP in R“ und das Tutorial „OOP in Java“.

10. Erkläre den Unterschied zwischen Klasse und Objekt.

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

Schau dir unser Tutorial an, um mehr darüber zu erfahren, wie Klassen und Objekte in Python funktionieren.

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

In der objektorientierten Programmierung kannst du dank Polymorphismus denselben Namen für verschiedene Methoden verwenden, die je nach Eingabe unterschiedlich funktionieren. Das wird oft zusammen mit Vererbung benutzt.

Nehmen wir zum Beispiel an, wir haben eine übergeordnete Klasse namens „Shape“, die eine Methode zum Berechnen der Fläche der Form hat. Du hast vielleicht zwei Unterklassen, Kreis und Quadrat. Jede Form hat zwar die Methode „Area“, aber die Definition dieser Methode ist für jede Form anders. Vergleich mal die Methoden zur Flächenberechnung für die verschiedenen Formen im folgenden Code-Block.

# 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 mal den Unterschied zwischen Vererbung und Komposition.

Sowohl Vererbung als auch Komposition sind Techniken, die in der objektorientierten Programmierung verwendet werden, um die Wiederverwendbarkeit von Code zu verbessern. Das erste ist der Mechanismus, mit dem eine neue Klasse von einer bestehenden Klasse abgeleitet wird und dabei alle ihre Eigenschaften und Methoden übernimmt. Bei letzterem baut man komplexe Objekte, indem man einfache Teile zusammenfügt, statt sie von einer Basisklasse zu erben.

Insgesamt hat die Zusammensetzung gegenüber der Vererbung ein paar Vorteile, wie zum Beispiel mehr Flexibilität, weniger Komplexität und bessere Wartbarkeit.

Fragen zum Thema funktionale Programmierung im Vorstellungsgespräch

13. Was ist funktionale Programmierung?

In der Informatik ist funktionale Programmierung ein Programmieransatz, bei dem Programme durch das Anwenden und Kombinieren von Funktionen erstellt werden. Es ist eine Unterart des deklarativen Programmierparadigmas.

Funktionale Programmierung ist echt cool, weil sie so gut nachvollziehbar und vorhersehbar ist. Das liegt daran, dass die verwendeten Funktionen unveränderlich sind, also nicht geändert werden können. Funktionen werden oft in einem eigenen Abschnitt des Codes (oder manchmal in einer anderen Datei) definiert und dann im ganzen Code nach Bedarf verwendet. Dieses Feature macht es einfach zu verstehen, was in einem Codeabschnitt passiert, weil die Funktion überall gleich läuft und auf die gleiche Weise aufgerufen wird.

Bist du immer noch verwirrt wegen der Unterschiede zwischen funktionaler Programmierung und OOP? Schau dir unseren separaten Leitfaden an, um alles zu klären.

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

Bei den Programmierparadigmen gibt's zwei große Kategorien, in die viele der gängigen Paradigmen passen: imperative und deklarative Programmierung. 

Auf hoher Ebene ist imperatives Programmieren eine Kategorie von Paradigmen, bei denen der Programmierer die genauen Anweisungen für das Programm Schritt für Schritt festlegt. Der Fokus liegt darauf, wie man das Programm umsetzt. 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 imperatives Programmieren.

Deklarative Programmierung ist dagegen eine Art von Paradigmen, bei denen der Programmierer die Logik des Programms festlegt, aber nicht genau sagt, welche Schritte das Programm machen soll. Der Fokus liegt darauf, was das Programm machen soll, und nicht darauf, wie es das genau macht. Diese Art der Programmierung ist nicht so verbreitet, kann aber in Situationen verwendet werden, in denen die Regeln festgelegt sind und der genaue Weg zur Lösung nicht bekannt ist. Ein Beispiel könnte das Lösen eines Zahlenrätsels wie Sudoku sein.

Es gibt noch viel mehr über Programmierparadigmen zu sagen. Deshalb müssen wir die Chance nutzen, unseren Kurs „Einführung in Programmierparadigmen“ zu empfehlen.

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

Reine Funktionen sind ein wichtiger Teil der funktionalen Programmierung. Einfach gesagt ist eine reine Funktion ein Prozess, der Eingabewerte nimmt und nur auf Basis dieser Werte Ausgabewerte zurückgibt. Reine Funktionen haben keine „Nebenwirkungen“, das heißt, sie beeinflussen keine anderen Variablen im Programm, schreiben nichts in Dateien und ändern keine Infos in einer Datenbank.

Die Art der reinen Funktionen macht sie zum perfekten Begleiter für Programmierer. Erstens sind sie echt einfach zu debuggen, weil jede reine Funktion mit denselben Parametern immer denselben Wert zurückgibt. 

Aus genau demselben Grund lassen sich reine Funktionen leichter parallelisieren als unreine Funktionen, die sich gegenseitig so beeinflussen können, dass man bei verschiedenen Ausführungen unterschiedliche Ergebnisse erhält, weil sie veränderbare Variablen in unterschiedlicher Reihenfolge aktualisieren oder lesen. 

16. Erkläre höherwertige Funktionen anhand eines Beispiels.

In der funktionalen Programmierung ist eine Funktion höherer Ordnung, anders als reine Funktionen, eine Funktion, die entweder eine oder mehrere Funktionen als Argumente nimmt (also einen prozeduralen Parameter, der ein Parameter einer Prozedur ist, die selbst eine Prozedur ist), eine Funktion zurückgibt oder beides macht. 

Ein bekanntes Beispiel für eine Funktion höherer Ordnung ist die Python-Funktion „ map() “. map(), das in vielen funktionalen Programmiersprachen üblich ist, nimmt als Argumente eine Funktion f und eine Sammlung von Elementen und gibt eine neue Sammlung zurück, auf die die Funktion auf jedes Element der Sammlung angewendet wurde. Nehmen wir mal an, du hast eine Liste mit Zahlen und willst eine neue Sammlung, in der die Zahlen in Fließkommazahlen umgewandelt sind.

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

Fragen für Vorstellungsgespräche zum Thema fortgeschrittene Programmierung

Schauen wir uns zum Schluss ein paar der häufigsten Fragen für erfahrene Kandidaten an, die bei Top-Tech-Unternehmen arbeiten wollen.

Interviewfragen zur dynamischen Programmierung

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

Dynamische Programmierung ist eine Methode, um komplizierte Probleme zu lösen, indem man sie in kleinere, sich überschneidende Teilprobleme aufteilt. 

Anstatt jedes Mal von vorne anzufangen, behältst du die Lösungen für diese kleineren Teile im Blick, sodass du nicht immer wieder die gleichen Berechnungen machen musst. Diese Methode ist echt praktisch, um die längste gemeinsame Teilfolge zwischen zwei Zeichenfolgen zu finden oder die geringsten Kosten zu ermitteln, um einen bestimmten Punkt auf einem Raster zu erreichen.

18. Erkläre den Unterschied zwischen Memoisierung und Tabellierung.

Memoization und Tabulation sind zwei coole Techniken in der dynamischen Programmierung, um die Leistung von Algorithmen zu verbessern, vor allem bei rekursiven Algorithmen.

Memoization, auch bekannt als Catching, bedeutet, dass man die Ergebnisse von aufwendigen Funktionsaufrufen speichert und die gespeicherten Ergebnisse zurückgibt, wenn die gleichen Eingaben wiederkommen. So werden Teilprobleme nur einmal berechnet. Memoization geht von oben nach unten vor, das heißt, wir fangen mit dem „obersten Problem” an und arbeiten uns nach unten, um mehrere Teilprobleme zu lösen und zwischenzuspeichern.

Im Gegensatz dazu geht es bei der Tabellierung darum, alle kleinsten Teilprobleme zu berechnen und die Ergebnisse in einer Tabelle zu speichern. Es ist ein Bottom-up-Ansatz, weil man zuerst die kleinsten Teilprobleme löst. Sobald man alle Lösungen für diese Teilprobleme hat, berechnet man die Lösung für das übergeordnete Problem.

19. Löse die Fibonacci-Folge mit dynamischer Programmierung.

Die Fibonacci-Folge geht so: 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34 … wobei jede Zahl in der Reihe durch Addition der beiden vorangehenden Zahlen ermittelt wird.

Die einfachste Art, das Problem zu lösen, ist mit 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)

Das ist aber nicht die beste Methode, um die Sequenz zu finden. Der vorherige Algorithmus hat eine exponentielle Zeitkomplexität, die mit O(2^N) angegeben wird. Das heißt, die Anzahl der Berechnungen steigt exponentiell mit zunehmendem N.

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

Fibonacci-Folge für fib(5). Quelle

Wie du siehst, würde die Funktion „ fib() “ bei Ausführung unseres Codes für n=5 dieselbe Operation mehrmals berechnen, was zu einer Verschwendung von Rechenressourcen führen würde. 

Die dynamische Programmierung bietet ein paar Techniken, um die Berechnung der Fibonacci-Folge zu optimieren.

Schauen wir uns mal das Problem mit der Memoisierung an. Wie schon gesagt, geht's darum, die Ergebnisse von aufwendigen Funktionsaufrufen zu speichern und die gespeicherten Ergebnisse immer dann zurückzugeben, wenn die gleichen Eingaben wiederkommen. Das wird mit dem folgenden Code gemacht, der die Ergebnisse der Funktion „ fibonacci_memo() “ in einem Wörterbuch speichert. Mit dieser Optimierung werden alle Eingaben nur einmal berechnet, was die Zeitkomplexität auf linear reduziert, also O(N).

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 Unterstruktur und der sich überschneidenden Teilprobleme.

In der dynamischen Programmierung sind Teilprobleme kleinere Versionen des ursprünglichen Problems. Jedes Problem hat sich überschneidende Teilprobleme, wenn man zur Lösung desselben Teilproblems mehrmals lösen muss, wie bei der Berechnung der Fibonacci-Folge oben.

Andererseits hat ein Problem eine optimale Unterstruktur, wenn man die beste Lösung für das Problem aus den besten Lösungen seiner Teilprobleme zusammenbauen kann.

Fragen für das technische Vorstellungsgespräch zum Thema Programmierung

21. Erkläre, wie Hash-Tabellen funktionieren.

Hashmaps, auch als Hash-Tabellen bekannt, sind eine der häufigsten Arten, Hashing zu machen. Hashmaps speichern Schlüssel-Wert-Paare (z. B. Mitarbeiter-ID und Name) in einer Liste, auf die man über ihren Index zugreifen kann. Man könnte sagen, dass eine Hashmap eine Datenstruktur ist, die Hash-Techniken nutzt, um Daten auf assoziative Weise zu speichern.

Die Idee hinter Hashmaps ist, die Einträge (Schlüssel/Wert-Paare) auf eine Reihe von Buckets zu verteilen. Mit einem Schlüssel berechnet eine Hash-Funktion einen eindeutigen Index, der angibt, wo der Eintrag zu finden ist. Durch die Verwendung eines Index anstelle des ursprünglichen Schlüssels eignen sich Hashmaps besonders gut für verschiedene Datenoperationen, wie zum Beispiel das Einfügen, Entfernen und Suchen von Daten.

Ein gutes Beispiel für Hash-Tabellen sind Python-Wörterbücher. Schau dir unseren Leitfaden zu Python-Hashmaps an, um mehr über diese leistungsstarken Datenstrukturen zu erfahren.

22. Was ist ein Deadlock beim Multithreading?

Mit Threading kannst du verschiedene Teile deines Prozesses gleichzeitig laufen lassen. Diese verschiedenen Teile sind normalerweise eigenständig und haben eine eigene Ausführungseinheit, die zum selben Prozess gehört. Der Prozess ist einfach ein laufendes Programm, das einzelne Einheiten hat, die gleichzeitig laufen können.

Ein Deadlock passiert, wenn mehrere Threads endlos blockiert sind und auf Ressourcen warten, die andere Threads gerade nutzen. Dieses Szenario führt zu einem unaufhaltsamen Kreislauf von Abhängigkeiten, in dem keiner der beteiligten Threads weiterkommt.

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

23. Was ist der Unterschied zwischen der Breitensuche (BFS) und der Tiefensuche (DFS)?

Die Breitensuche (BFS) und die Tiefensuche (DFS) sind beides Algorithmen zum Durchlaufen von Graphen, die entwickelt wurden, um einen Graphen oder Baum zu erkunden.

BFS geht ein Diagramm Ebene für Ebene durch und schaut sich alle Knoten auf der aktuellen Ebene an, bevor es zur nächsten übergeht. Im Gegensatz dazu konzentriert sich DFS darauf, einen Zweig so gründlich wie möglich zu erkunden, bevor es zurückgeht, um andere Zweige zu untersuchen.

BFS ist besonders nützlich, wenn man den kürzesten Weg in einem ungewichteten Graphen finden will. Allerdings braucht BFS ziemlich viel Speicherplatz, vor allem bei großen Graphen, weil es alle Knoten auf jeder Ebene im Auge behalten muss. BFS ist super für die Analyse sozialer Netzwerke oder einfache Routing-Probleme.

DFS ist dagegen super, wenn du alle möglichen Wege oder Lösungen ausprobieren willst, wie zum Beispiel beim Lösen von Rätseln oder beim Finden von Zyklen in einem Graphen. Im Gegensatz zu BFS garantiert DFS nicht den kürzesten Weg. Es ist aber speichereffizienter, weil es nur den aktuellen Pfad verfolgt.

Mehr über diese Algorithmen erfährst du in unserem Leitfaden zur Breitensuche und unserem Leitfaden zur Tiefensuche.

24. Wie sieht's mit der Zeitkomplexität von Quicksort und Mergesort aus?

Mergesort funktioniert so, dass das Eingabe-Array immer wieder in kleinere Teilarrays aufgeteilt und diese sortiert werden. Am Ende werden sie wieder zusammengefügt, um die sortierte Ausgabe zu bekommen. Es hat eine lineare Zeitkomplexität, die als O(N log(N)) bezeichnet wird. 

In der Big-O-Notation verhält sich die linearithmische Zeit ähnlich wie die lineare Zeit, was bedeutet, dass sich die Zeit, die Mergesort für die Verarbeitung der Daten braucht, verdoppelt, wenn die Menge der Eingabedaten verdoppelt wird.

Der Quicksort-Algorithmus nutzt eine Partitionierungstechnik, indem er einen Wert aus der Liste auswählt, der als Pivot bezeichnet wird. Alle Elemente, die kleiner als der Drehpunkt sind, landen links vom Drehpunkt, und die größeren Elemente rechts davon. Die Quicksort-Methode wird rekursiv auf die Elemente links und rechts vom Pivot angewendet. 

Die Quicksort-Sortiermethode hat im schlimmsten Fall eine exponentielle Zeitkomplexität, die mit O(N^2) angegeben wird. Dieser Fall tritt ein, wenn die Wahl des Pivot-Elements immer zu unausgewogenen Partitionen führt.

Fazit

In diesem Artikel haben wir viele Fragen aus Programmier-Vorstellungsgesprächen behandelt, die grundlegende, mittlere und fortgeschrittene Themen abdecken. Vom Verständnis der Kernkonzepte von Datenstrukturen wie Arrays und verknüpften Listen bis hin zum Eintauchen in komplexere Techniken aus den Bereichen OOP, funktionale Programmierung und dynamische Programmierung haben wir die Schlüsselbereiche erkundet, nach denen potenzielle Arbeitgeber fragen könnten.

Wenn du für dein Vorstellungsgespräch mehr Programmierkenntnisse brauchst oder dich für Fragen zu anderen Jobs im Bereich Daten und KI interessierst, schau dir die folgenden Ressourcen an:

• 28 Top-Fragen für Vorstellungsgespräche mit Datenwissenschaftlern aller Erfahrungsstufen
• Die 36 wichtigsten Python-Interviewfragen und Antworten für 2026
• Die 51 wichtigsten Fragen und Antworten zum Thema Data Warehouse für 2026
• Die 30 wichtigsten Fragen zum Thema maschinelles Lernen für 2026
• 80 Top-Fragen und Antworten zum Thema SQL [2026]
• Übung zu Programmier-Interviewfragen im Python-Kurs
• Die 30 wichtigsten Fragen im Vorstellungsgespräch zum Thema Big Data: Ein umfassender Leitfaden für die Praxis
• Die 39 wichtigsten Fragen und Antworten für Vorstellungsgespräche im Bereich Data Engineering im Jahr 2026
• Die 34 wichtigsten MySQL-Interviewfragen und Antworten für 2026