Datenstrukturen — die Form formt den Algorithmus

Eine Datenstruktur ist eine systematische Art, Daten anzuordnen, damit Algorithmen darauf effizient arbeiten können. Wer Datenstrukturen falsch wählt, schreibt Code der zwar funktioniert — aber bei wachsenden Daten zur Bremse wird.

Beispiel: 1 Million User finden

• Array (linear durchsuchen): bis zu 1 Mio. Vergleiche → Sekunden
• Hash-Map (Schlüssel-Lookup): 1 Vergleich → Mikrosekunden

Selber Algorithmus, andere Datenstruktur, 1 Mio× schneller.

Big-O — die Sprache der Komplexität

• O(1) — konstant, unabhängig von Größe
• O(log n) — logarithmisch (Halbierung pro Schritt)
• O(n) — linear, einmal durchgehen
• O(n log n) — gutes Sortieren
• O(n²) — alle Paare durchgehen
• O(2ⁿ) — exponentiell, schnell unbenutzbar

Was du in diesem Kurs lernst

• Die 6 wichtigsten Datenstrukturen
• Big-O für jede Operation (Insert, Find, Delete)
• Wann welche Datenstruktur — und WARUM
• Praxis: bestehenden Code optimieren durch Strukturwechsel