Algorithmen und Datenstrukturen – Quellen und Literatur

Diese Übersicht bündelt die zentral gepflegten Bücher, Fachquellen und Lernangebote zum Themengebiet Algorithmen und Datenstrukturen. Die vollständigen Angaben und redaktionellen Einordnungen befinden sich auf den jeweils verlinkten Stammdatensätzen.

Ausbildung und Prüfungsvorbereitung

• IT-Handbuch für Fachinformatiker*innen – Der Ausbildungsbegleiter – breiter Ausbildungsbegleiter und Einstieg in den Gesamtzusammenhang.

Fachliche Vertiefung

• Algorithmen – Eine Einführung – sehr umfassendes Standardwerk zu Entwurf und Analyse von Algorithmen.
• Algorithmen und Datenstrukturen – Ottmann und Widmayer – ausführliches deutschsprachiges Lehr- und Nachschlagewerk.
• Algorithmen und Datenstrukturen – Helmut Knebl – aufgabenorientierte Vertiefung mit probabilistischen Verfahren.
• Algorithmen und Datenstrukturen – Die Grundwerkzeuge – kompakte und mathematisch präzise Einführung.

Offizielle und wissenschaftliche Onlinequellen

• NIST Dictionary of Algorithms and Data Structures – kompakte Definitionen zu Algorithmus, Datenstruktur und Big O.
• MIT OpenCourseWare – Undecidability – Hochschulmaterial zu Unentscheidbarkeit und Halteproblem.
• Stanford Encyclopedia of Philosophy – Turing Machines – wissenschaftliche Vertiefung zu Turing-Maschinen und Berechenbarkeit.
• Unified Modeling Language 2.5.1 – offizielle UML-Spezifikation der Object Management Group.

Deutschsprachige Lernangebote

• Universität Freiburg – Algorithmen und Datenstrukturen – kompakter Einblick in typische Aufgaben und Bewertungskriterien.
• openHPI – Algorithmen und Datenstrukturen mit Detektiv Duke – Selbstlernkurs mit Java, Übungen und Selbsttests.

Ein Werk oder eine Quelle kann später in mehreren thematischen Übersichten erscheinen, wird aber nur einmal vollständig beschrieben und gepflegt.

Übersicht zuletzt geprüft: 5. August 2026