Routenplaner-Backend für eine Hamburger Logistik-Plattform
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Ausgehend von einem bereitgestellten OpenStreetMap-Auszug des Hamburger Hafens und Umlands (4.000 Knoten, 12.000 Kanten, Kantengewichte als Fahrzeit) implementierst du drei Varianten: (1) Dijkstra mit Binär-Heap als Baseline, (2) Dijkstra mit Fibonacci-Heap, (3) A-Stern mit Luftlinien-Heuristik. Miss Laufzeit, Speicher und Anzahl expandierter Knoten für 200 zufällige Start-/Zielpaare. Liefere lauffähigen Python- oder Java-Code, einen Benchmark-Bericht (Tabellen + Plots) und eine zweiseitige Empfehlung, welche Variante in Produktion gehen sollte und warum.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Bringe einen Stadt-Routenplaner mit 4.000 Knoten verlässlich unter 300 ms für das 95. Perzentil — mit messbarer Begründung der Algorithmenwahl.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Klassische Kürzeste-Wege-Algorithmen auf realen Graph-Daten implementieren
- Asymptotische Komplexität gegen tatsächlich gemessene Laufzeit abgleichen
- Heap-Datenstrukturen (Binär vs. Fibonacci) im echten Workload bewerten
- A-Stern-Heuristiken auswählen und ihre Zulässigkeit prüfen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenNoch eine Sache