**Ein Array** ist eine grundlegende Datenstruktur in der Informatik, die verwendet wird, um eine Sammlung von Elementen, wie Zahlen, Zeichen oder Objekte, des **gleichen Datentyps** zu speichern. Arrays bieten eine Möglichkeit, Daten effizient zu organisieren und darauf zuzugreifen, indem sie Elemente in **aufeinanderfolgenden Speicherplätzen** speichern und einen indizierten Zugriff auf jedes Element ermöglichen.

Jedes Element kann über seinen **Index** in einem Array zugegriffen werden. Da Computer mit Speicheradressen arbeiten, ermöglicht uns das Wissen über den Index eines Elements, seine Adresse mit der folgenden Formel zu berechnen:     
`begin_of_array_address + index_of_element * size_of_element`.    
- `begin_of_array_address`: Dies repräsentiert die Speicheradresse des Anfangs des Arrays. Es zeigt den Startpunkt im Speicher an, wo das Array gespeichert ist;
- `index_of_element`: Diese Variable repräsentiert den Index oder die Position des Elements, das uns im Array interessiert. Es bezeichnet die Position des Elements relativ zum Anfang des Arrays;
- `size_of_element`: Diese Variable bezeichnet die Größe oder Länge jedes Elements im Array, typischerweise in Bytes gemessen. Es zeigt die Menge an Speicher an, die jedes Element im Array belegt. 


Die Zeitkomplexität dieser Operation ist `O(1)`, und dies ist das Hauptmerkmal von Arrays, dass wir, wenn wir den Index kennen, das gegebene Element in konstanter Zeit zugreifen können.

In Python sind echte Arrays nicht nativ implementiert. Um diese Datenstruktur zu verwenden, müssen wir die **NumPy**-Bibliothek importieren:

import numpy as np
from lolviz import *  # Assuming this library is for visualization of Python objects
from IPython.display import display_png  # Importing `display_png` function for displaying PNG images

# Generate a random array of integers between 0 and 100 with a size of 10
real_array = np.random.randint(0, 100, size=(10)) 

# Print the data type of the array values
print("Array data type is: ", real_array.dtype)  

# Display a visual representation of the array using the `objviz` function from the `lolviz` library
display_png(objviz(real_array))

Ein Array kann verschiedene Objekttypen speichern.

Das Verständnis von Datenstrukturen und Algorithmen: Dies ist es, was fortgeschrittene Fachleute von den anderen unterscheidet. In der modernen Welt wachsender Daten ist es sehr wichtig, große Datenmengen effizient verarbeiten zu können.

In diesem Kurs werden Sie die grundlegendsten Datenstrukturen studieren, die uns helfen, mit großen Datenmengen umzugehen, sowie die grundlegendsten und entscheidenden Konzepte selbst implementieren, damit Sie ein tieferes Verständnis dafür bekommen, wie jede Datenstruktur funktioniert und Sie in der Lage sein werden, zu entscheiden, welche Datenstruktur am besten für Ihre Aufgabe geeignet ist.

Wenn wir etwas Neues lernen, ist es sehr wichtig, sich zuerst mit dem Thema unserer Studie vertraut zu machen. Also lassen Sie uns tiefer eintauchen, was wir in diesem Kurs lernen werden.

Arrays und Listen dienen als grundlegende Datenstrukturen in der Programmierung, wobei Python sie umfassend einsetzt. Dieser Abschnitt bietet einen Überblick über diese Strukturen, geht auf ihre Konzepte ein und hebt ihre Implementierungsnuancen innerhalb der Programmiersprache Python hervor.

Es gibt viele angewandte Aufgaben, bei denen es notwendig ist, mit großen Mengen an strukturierten Daten zu arbeiten, und einfache Datenstrukturen wie ein Array oder eine verkettete Liste möglicherweise nicht mehr ausreichen. In diesem Abschnitt betrachten wir das Konzept eines abstrakten Datentyps und wie verschiedene ADTs es uns ermöglichen, große Datenmengen effizient zu verwalten.

In der realen Welt muss man oft Aufgaben bewältigen, bei denen es notwendig ist, komplexe Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Knoten eines Systems oder einer Domäne zu modellieren. Graphen können uns dabei helfen. In diesem Abschnitt werden wir lernen, was ein Graph ist und wie man ihn effizient im Computerspeicher darstellt.

Überblick Über Algorithmen und Datenstrukturen

Array-Datenstruktur