Lernpfad

Algorithmen und Datenstrukturen in R

Q: Wie baut man in R eine Hash-Map?

Mit einem Environment: h <- new.env(), dann h[[key]] <- value zum Speichern und h[[key]] zum Lesen, was für einen fehlenden Schlüssel NULL liefert. Environments sind gehasht, haben Strings als Schlüssel und Referenzsemantik, also ändert eine Funktion, die eines ändert, es auch für den Aufrufer, anders als bei einem Vektor oder einer Liste. Eine benannte Liste sieht aus wie ein Dictionary, verhält sich aber wie ein Wert: Ändere sie in einer Funktion, und die Kopie des Aufrufers bleibt unberührt.

Q: Scheitert tiefe Rekursion in R?

Das kann passieren. Standardmäßig begrenzt options(expressions = 5000), wie tief Auswertungen verschachtelt sein dürfen, und eine tiefe Rekursion, etwa eine Tiefensuche entlang einer langen Kette, bricht mit dem Fehler evaluation nested too deeply ab. Die Option hochzusetzen verschafft etwas Luft; die verlässliche Lösung ist ein expliziter Stack in einer Schleife, die Struktur, die du in Schritt eins baust.

Q: Welche Kurse auf diesem Pfad werden nicht in R unterrichtet?

Drei: Dynamische Programmierung und die Python-Interviewreihe werden in Python unterrichtet, Bitmanipulation in C++. Sie sind nach den Schritten aufgeführt, jeweils mit einem Link, der den Kurs in seiner eigenen Sprache öffnet. Dynamische Programmierung lässt sich direkt übertragen, eine Memo-Tabelle ist in R ein vorab allozierter Vektor, und aus &, |, ^ und << von C++ werden die Funktionen bitwAnd, bitwOr, bitwXor und bitwShiftL.

Q: Muss ich R können, bevor ich mit diesem Pfad anfange?

Mindestens Vektoren, Listen, Funktionen, Schleifen und Indizierung ab 1. Wenn das neu für dich ist, bringt dich Coddys R-Kurs zuerst dorthin, kostenlos, und dieser Pfad setzt dort an, wo er endet.

Q: Bekomme ich ein Zertifikat für den Datenstrukturen & Algorithmen-Pfad?

Ja. Schließe jeden Schritt ab, und du erhältst ein kostenloses Zertifikat für den ganzen Datenstrukturen & Algorithmen-Pfad. Es listet jeden Kurs auf, den du unterwegs abgeschlossen hast, und verlinkt das Zertifikat jedes Kurses, damit jeder jede genannte Fähigkeit prüfen kann. Du kannst es zu deinem LinkedIn-Profil hinzufügen. Es ist ein Abschlusszertifikat von Coddy, kein akkreditierter Abschluss.

Frag nach Datenstrukturen in R, und die meisten Antworten zählen Vektoren, Listen, Matrizen, Data Frames und Faktoren auf. Dieser Pfad meint die andere Bedeutung: Stack, Queue, verkettete Liste, Heap, Baum und Graph aus einem Algorithmenkurs, und keine davon bringt Base R mit. Du baust jede dieser Strukturen in R, sortierst dann damit, arbeitest rekursiv, durchsuchst Graphen und schließt mit bewerteten Interviewaufgaben ab. Kostenlos, im Browser, mit einem Zertifikat in den meisten Kursen.

Mit dem Lernen beginnen(kostenlos)

377 Lektionen284 Aufgaben702 Quizfragen

Anfängerfreundlich
KI-gestützte Coding-Hilfe
Praktische, interaktive Lektionen
Audio-Erzählung in jeder Lektion
Quizfragen zum Wissenstest
Ein Pfad-Zertifikat am Ende, plus 23 unterwegs

DSA in R, Schritt für Schritt

38 Kurse377 Lektionen284 Aufgaben702 Quizfragen

Jeder Schritt besteht aus bestehenden Coddy-Kursen, und jeder Klick auf „Starten“ öffnet sie in R. Die drei Kurse, die es noch nicht in R gibt, sind nach den Schritten aufgeführt.

1
Schritt 1
Datenstrukturen-Reihe, Teil eins
Diesen Schritt startenStartenStack, Queue, Binärbaum, Hashtabelle und verkettete Liste, jeweils in R von Grund auf gebaut und danach zum Lösen von Aufgaben genutzt. Von den fünf hat nur die Hashtabelle in Base R einen Ersatz, das Environment, und nach diesem Schritt weißt du, was es für dich erledigt.Starten
5 Kurse, der Reihe nach
66 Lektionen56 Aufgaben4 Projekte
2
Schritt 2
Datenstrukturen-Reihe, Teil zwei
Diesen Schritt startenStartenDoppelt verkettete Liste, Heaps und Prioritätswarteschlangen, Tries, Graphen und der selbstbalancierende AVL-Baum. R indiziert ab 1, so wie Lehrbücher einen Heap zeichnen, deshalb liegen die Kinder eines Knotens bei 2 * i und 2 * i + 1, ohne Versatz, den du dir merken musst.Starten
5 Kurse, der Reihe nach
72 Lektionen62 Aufgaben3 Projekte
3
Schritt 3
Sortieralgorithmen
Diesen Schritt startenStartenBubble-, Selection-, Insertion-, Merge-, Quick-, Heap-, Counting- und Radixsort, in R geschrieben und im Visualizer beobachtet. sort() selbst lässt dich über sein Argument method zwischen Shellsort, Quicksort und Radixsort wählen; nach diesem Schritt weißt du, was diese Wahl bedeutet.Starten
8 Kurse, der Reihe nach
74 Lektionen38 Aufgaben319 Fragen7 Projekte
4
Schritt 4
Rekursives DenkenEigene Seite
Diesen Schritt startenStartenRekursionsaufgaben in R, wo options(expressions = 5000) begrenzt, wie tief Aufrufe verschachtelt sein dürfen, und Recall einer Funktion erlaubt, sich selbst aufzurufen, ohne ihren eigenen Namen zu wiederholen. Jeder Aufruf bekommt ein frisches Environment, deshalb kostet eine tiefe Rekursion Speicher und nicht nur Zeit. Dynamische Programmierung und Bitmanipulation sind nach den Schritten aufgeführt, da sie in Python und C++ unterrichtet werden.Starten Eigene Seite15 Lektionen15 Aufgaben
5
Schritt 5
Graphalgorithmen
Diesen Schritt startenStartenBreiten- und Tiefensuche, Dijkstra, Bellman-Ford, topologische Sortierung, Kruskal und Prim in R, auf dem Graphen, den du in Schritt zwei gebaut hast. Base R hat keine Prioritätswarteschlange, also ist der Heap aus Schritt zwei der, den Dijkstra braucht, und es sind diese Algorithmen, die Netzwerkpakete wie igraph für dich ausführen.Starten
7 Kurse, der Reihe nach
63 Lektionen28 Aufgaben383 Fragen7 Projekte
6
Schritt 6
Interviewpraxis
Diesen Schritt startenStartenZehn Interview-Challenge-Pakete und zwei Aufgabensammlungen in R, per Testfällen bewertet: unbekannte Probleme, ohne Tutorial gelöst, in der Sprache, in der du ohnehin Daten analysierst.Starten
12 Kurse, der Reihe nach
87 Lektionen85 Aufgaben

Das bekommst du

Alles, was du zum Programmierenlernen nutzt

Lernen durch Tun

Schreibe echten Code, frage Datenbanken ab, erstelle Websites und meistere KI-Prompts. Unsere interaktiven Lektionen decken alle Fähigkeiten ab, die moderne Entwickler brauchen.

playground.js

Code-Editor

1const greeting = "Hello, Coddy!"

2function sayHi(name) {

3 return greeting + " " + name

Test #1

Test #2

Test #3

Eingabe

"Alex"

Ausgabe

"Hello, Coddy! Alex"

Baue deine Serie auf

Bleib konsequent und sieh zu, wie dein Fortschritt wächst! Verfolge deine tägliche Programmiergewohnheit, schütze deine Serie mit Einfrieroptionen und verdiene Belohnungen für jeden Tag.

12 Tage Serie

Komm morgen zurück, um deine Serie zu halten!

January 2026

Doppelt oder Nichts

Tag 5 von 7

Serie Einfrieren

2 left

Überall coden

Nimm deine Programmierreise mit! Keine Einrichtung, keine Downloads: einfach öffnen und loslegen. Verfügbar auf iOS, Android und Web mit 4,9-Sterne-Bewertungen.

Laden imApp Store

Jetzt beiGoogle Play

250

Variablen

Fortsetzen

4.9

Bewertung

Du bist nicht allein

Tritt auf globalen Bestenlisten an, lade Freunde ein, um Belohnungen zu verdienen, und feiert gemeinsam eure Erfolge. Programmieren macht mit Freunden mehr Spaß!

Herausforderer-LigaTop 7 steigen auf

Alex7+ Days

2840

Jordan7+ Days

2650

Sam7+ Days

2420

Casey

2180

Morgan7+ Days

1950

Aufstiegszone

Jeder Lernweg, alles dabei

Lies, höre, teste dich, frag die KI oder schlage nach, was du schon gelernt hast. Jede Lektion passt sich dir an.

Einführung in Variablen

Audio

Eine Variable ist ein benannter Container, der einen Wert speichert, auf den du später im Programm verweisen kannst.

In Python erstellst du eine, indem du den Namen, ein Gleichheitszeichen und dann den Wert schreibst.

Der Wert kann sich ändern. Eine neue Zuweisung verweist den Namen einfach auf einen neuen Wert.

1xSarah

Werde zertifiziert

Verdiene Zertifikate für jeden abgeschlossenen Kurs. Füge sie deinem LinkedIn-Profil und Lebenslauf hinzu, um Arbeitgebern deine Programmierkenntnisse zu zeigen.

Abschlusszertifikat

Hiermit wird bestätigt, dassMax Mustermannerfolgreich abgeschlossen hat

Python-Grundlagen

DatumJan. 2026

Zu LinkedIn hinzufügen

Warum DSA in R mit Coddy lernen

Die anderen Datenstrukturen. Mit Datenstrukturen meinen die meisten R-Tutorials die eigenen Typen von R, und Coddys R-Kurs lehrt sie. Ein Algorithmenkurs meint Stacks, Queues, verkettete Listen, Heaps, Bäume und Graphen, die Base R nicht mitbringt. Indem du sie in R baust, holst du als Analyst die Hälfte der Informatik nach, die Datenarbeit gern überspringt.
Was die Semantik von R kostet. R kopiert beim Ändern, also wird ein Vektor, der in einer Schleife mit c(x, value) wächst, bei jedem Durchlauf kopiert: quadratische Zeit für eine lineare Aufgabe; Speicher vorab zu reservieren behebt das. Environments haben Referenzsemantik und gehashte Lookups, was sie zur Hash-Map von R macht und zum natürlichen Zuhause für einen Knoten, den du an Ort und Stelle ändern willst.
Fast der ganze Pfad in R. Jede Datenstruktur, jedes Sortierverfahren, jeder Graphalgorithmus, jede Rekursionsaufgabe und jedes Interviewpaket wird in R unterrichtet. Drei werden in einer anderen Sprache unterrichtet und sind nach den Schritten aufgeführt, jeweils mit einem Link: dynamische Programmierung und die Python-Interviewreihe in Python sowie Bitmanipulation in C++. Bitmanipulation liest sich aus R heraus anders, denn dort sind & und | logische Operatoren, und Bitoperationen sind Funktionen wie bitwAnd.
Bewertet wie im Interview. Jede Lektion endet mit einer R-Aufgabe, die per Testfällen geprüft wird, und schlägt sie fehl, liest Bugsy deinen Code und führt dich zur Lösung, ohne sie zu verraten. Ein kostenloses Zertifikat in den meisten Kursen, jedes unter seiner eigenen URL verifizierbar.

Häufige Fragen zu DSA in R

Geht es auf diesem Pfad um die Datenstrukturen von R, wie Vektoren und Data Frames?

Nicht in erster Linie. Die eigenen Datentypen von R sind atomare Vektoren, Listen (die sich verschachteln lassen), Matrizen, Data Frames und Faktoren; die behandeln die meisten Leitfäden zu Datenstrukturen in R, und Coddys R-Kurs lehrt sie. Dieser Pfad meint die Bedeutung aus der Informatik: Stacks, Queues, verkettete Listen, Hashtabellen, Heaps, Tries, Bäume und Graphen, gebaut in R und dann für Sortieren, Rekursion und Graphalgorithmen genutzt.

Eignet sich R für Datenstrukturen und Algorithmen?

Es geht, mit etwas Reibung. R ist für vektorisierte Statistik gebaut, nicht für Strukturen aus verketteten Knoten, deshalb braucht eine verkettete Liste oder ein Baum mehr Überlegung als in Python, und Coding-Interviews finden selten in R statt. Für Analysten liegt in dieser Reibung der Nutzen: Zu wissen, dass ein Vektor, der in einer Schleife wächst, quadratisch kostet oder dass ein Environment eine Hash-Map ist, sorgt dafür, dass R-Code mit echten Datenmengen skaliert.

Wie baut man in R eine Hash-Map?

Mit einem Environment: h <- new.env(), dann h[[key]] <- value zum Speichern und h[[key]] zum Lesen, was für einen fehlenden Schlüssel NULL liefert. Environments sind gehasht, haben Strings als Schlüssel und Referenzsemantik, also ändert eine Funktion, die eines ändert, es auch für den Aufrufer, anders als bei einem Vektor oder einer Liste. Eine benannte Liste sieht aus wie ein Dictionary, verhält sich aber wie ein Wert: Ändere sie in einer Funktion, und die Kopie des Aufrufers bleibt unberührt.

Scheitert tiefe Rekursion in R?

Das kann passieren. Standardmäßig begrenzt options(expressions = 5000), wie tief Auswertungen verschachtelt sein dürfen, und eine tiefe Rekursion, etwa eine Tiefensuche entlang einer langen Kette, bricht mit dem Fehler evaluation nested too deeply ab. Die Option hochzusetzen verschafft etwas Luft; die verlässliche Lösung ist ein expliziter Stack in einer Schleife, die Struktur, die du in Schritt eins baust.

Welche Kurse auf diesem Pfad werden nicht in R unterrichtet?

Drei: Dynamische Programmierung und die Python-Interviewreihe werden in Python unterrichtet, Bitmanipulation in C++. Sie sind nach den Schritten aufgeführt, jeweils mit einem Link, der den Kurs in seiner eigenen Sprache öffnet. Dynamische Programmierung lässt sich direkt übertragen, eine Memo-Tabelle ist in R ein vorab allozierter Vektor, und aus &, |, ^ und << von C++ werden die Funktionen bitwAnd, bitwOr, bitwXor und bitwShiftL.

Muss ich R können, bevor ich mit diesem Pfad anfange?

Mindestens Vektoren, Listen, Funktionen, Schleifen und Indizierung ab 1. Wenn das neu für dich ist, bringt dich Coddys R-Kurs zuerst dorthin, kostenlos, und dieser Pfad setzt dort an, wo er endet.

Bekomme ich ein Zertifikat für den Datenstrukturen & Algorithmen-Pfad?

Ja. Schließe jeden Schritt ab, und du erhältst ein kostenloses Zertifikat für den ganzen Datenstrukturen & Algorithmen-Pfad. Es listet jeden Kurs auf, den du unterwegs abgeschlossen hast, und verlinkt das Zertifikat jedes Kurses, damit jeder jede genannte Fähigkeit prüfen kann. Du kannst es zu deinem LinkedIn-Profil hinzufügen. Es ist ein Abschlusszertifikat von Coddy, kein akkreditierter Abschluss.

Weitere Lernpfade

Dieselben Kurse, für eine andere Rolle geordnet. Der Fortschritt bleibt erhalten: Ein auf einem Pfad abgeschlossener Kurs zählt auf jedem Pfad, der ihn enthält.

Alle Lernpfade

Illustration der Programmiersprachen bei Coddy

Starte den Datenstrukturen & Algorithmen-Pfad kostenlos

Jetzt lernen