diff --git a/aufgabenblatt1/src/aufgabenblatt1-1.pdf b/aufgabenblatt1/src/aufgabenblatt1-1.pdf
new file mode 100644
index 0000000..b2cc956
Binary files /dev/null and b/aufgabenblatt1/src/aufgabenblatt1-1.pdf differ
diff --git a/aufgabenblatt1/src/solution.md b/aufgabenblatt1/src/solution.md
index a4bf207..bd847cd 100644
--- a/aufgabenblatt1/src/solution.md
+++ b/aufgabenblatt1/src/solution.md
@@ -102,3 +102,30 @@ Beide Lösungen liefern **identische Ergebnisse** für alle getesteten Werte. De
 - **Sonderfälle:** Die KI behandelt Zahlen < 2 und die Zahl 2 explizit als Sonderfälle.
 
 **Bewertung:** Die KI-Lösung ist **besser**. Durch die Optimierung der Schleifengrenze auf √n und das Überspringen gerader Zahlen sinkt die Gesamtkomplexität von O(n²) auf ca. O(n√n) — bei maximum = 200.000 ein erheblicher Geschwindigkeitsvorteil. Die Ergebnisse sind trotzdem identisch.
+
+# Task 6
+
+## Strategie & Laufzeitkomplexität
+
+Mein Ansatz verwendet **Natural Merge Sort**. Der Algorithmus erkennt bereits sortierte Teilfolgen (Runs) im Array und verschmilzt jeweils benachbarte Paare. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis das gesamte Array sortiert ist.
+
+**Laufzeitkomplexität: O(n log n)** im Worst Case, **O(n)** im Best Case (bereits sortiertes Array), da dann nur ein einziger Durchlauf ohne Merges nötig ist. Der Speicherbedarf ist O(n) für das temporäre Array.
+
+## Vergleich: Eigene Lösung vs. KI-Lösung
+
+Die KI verwendet **Introsort** — einen Hybridalgorithmus aus Quicksort, Heapsort und Insertion Sort. Dies ist der gleiche Ansatz, den die meisten Standardbibliotheken (z.B. C++ `std::sort`) verwenden.
+
+**Gemeinsamkeiten:**
+- Beide Algorithmen haben eine Worst-Case-Komplexität von O(n log n)
+- Beide liefern korrekte, identische Sortier-Ergebnisse
+- Beide verwenden Hilfsmethoden zur Modularisierung
+
+**Unterschiede:**
+- **Algorithmus-Familie:** Meine Lösung ist ein reiner Merge Sort (iterativ, bottom-up). Die KI kombiniert drei verschiedene Algorithmen je nach Situation.
+- **Adaptivität:** Meine Lösung nutzt natürliche Runs — bei teilweise vorsortierten Daten ist sie schneller. Die KI wechselt bei kleinen Teilarrays (< 16 Elemente) zu Insertion Sort und bei zu tiefer Rekursion zu Heapsort.
+- **Speicher:** Meine Lösung benötigt O(n) zusätzlichen Speicher für das temp-Array. Die KI sortiert in-place mit nur O(log n) Speicher für den Rekursionsstack.
+- **Stabilität:** Meine Lösung ist **stabil** (gleiche Elemente behalten ihre Reihenfolge). Die KI-Lösung ist **nicht stabil** (Quicksort-Partition kann die Reihenfolge gleicher Elemente ändern).
+- **Komplexität des Codes:** Meine Lösung ist deutlich kürzer und einfacher zu verstehen. Die KI-Lösung hat 5 separate Methoden (introsort, partition, heapsort, heapify, insertionSort).
+- **Pivot-Wahl:** Die KI verwendet Median-of-Three für die Pivot-Wahl, was Worst-Case-Verhalten bei bereits sortierten Arrays vermeidet.
+
+**Bewertung:** Beide Lösungen sind **gleichwertig gut**, mit unterschiedlichen Stärken. Meine Lösung ist einfacher, stabil und optimal bei teilweise vorsortierten Daten. Die KI-Lösung ist speichereffizienter und garantiert O(n log n) auch im Worst Case durch den Heapsort-Fallback.
diff --git a/aufgabenblatt1/src/solution.pdf b/aufgabenblatt1/src/solution.pdf
new file mode 100644
index 0000000..d773719
Binary files /dev/null and b/aufgabenblatt1/src/solution.pdf differ
diff --git a/aufgabenblatt1/src/task3/NumberGuesser.java b/aufgabenblatt1/src/task3/NumberGuesser.java
index 47db76c..f7e3081 100644
--- a/aufgabenblatt1/src/task3/NumberGuesser.java
+++ b/aufgabenblatt1/src/task3/NumberGuesser.java
@@ -30,8 +30,8 @@ public class NumberGuesser {
         while (low <= high) {
             int mid = low + (high - low) / 2;
 
+            System.out.println("Guess: " + mid);
             if (mid == number) {
-                System.out.println("Found the number: " + mid);
                 return;
             } else if (isBigger(mid)) {
                 low = mid + 1;
diff --git a/aufgabenblatt1/src/task5/PrimeNumberGenerator.java b/aufgabenblatt1/src/task5/PrimeNumberGenerator.java
index e77b020..6bccbdd 100644
--- a/aufgabenblatt1/src/task5/PrimeNumberGenerator.java
+++ b/aufgabenblatt1/src/task5/PrimeNumberGenerator.java
@@ -21,7 +21,7 @@ public class PrimeNumberGenerator {
         }
         return true;
     }
-    private int countPrimes() {
+    public int countPrimeNumbers() {
         int count = 0;
         for (int i = 2; i <= maximum; i++) {
             if (isPrime(i)) {
@@ -37,7 +37,7 @@ public class PrimeNumberGenerator {
         System.out.println("maximum,Anzahl Primzahlen (Algorithmus),maximum/ln(maximum) (Schätzung)");
         for (int max : testValues) {
             PrimeNumberGenerator generator = new PrimeNumberGenerator(max);
-            int counted = generator.countPrimes();
+            int counted = generator.countPrimeNumbers();
             double estimated = max / Math.log(max);
             System.out.printf("%d,%d,%.1f%n", max, counted, estimated);
         }
diff --git a/aufgabenblatt1/src/task6/Sorter.java b/aufgabenblatt1/src/task6/Sorter.java
new file mode 100644
index 0000000..3036d3a
--- /dev/null
+++ b/aufgabenblatt1/src/task6/Sorter.java
@@ -0,0 +1,65 @@
+package task6;
+
+import util.Util;
+
+public class Sorter {
+    public void sort(int[] array) {
+        if (array == null || array.length <= 1) return;
+
+        int n = array.length;
+        int[] temp = new int[n];
+
+        while (true) {
+            int i = 0;
+            int merges = 0;
+
+            while (i < n) {
+                // Find first run
+                int left = i;
+                while (i + 1 < n && array[i] <= array[i + 1]) i++;
+                int mid = i;
+                i++;
+
+                if (i >= n) break;
+
+                // Find second run
+                while (i + 1 < n && array[i] <= array[i + 1]) i++;
+                int right = i;
+                i++;
+
+                // Merge both runs
+                merge(array, temp, left, mid, right);
+                merges++;
+            }
+
+            if (merges == 0) break;
+        }
+    }
+
+    private void merge(int[] array, int[] temp, int left, int mid, int right) {
+        System.arraycopy(array, left, temp, left, right - left + 1);
+
+        int i = left;
+        int j = mid + 1;
+        int k = left;
+
+        while (i <= mid && j <= right) {
+            if (temp[i] <= temp[j]) {
+                array[k++] = temp[i++];
+            } else {
+                array[k++] = temp[j++];
+            }
+        }
+        while (i <= mid) array[k++] = temp[i++];
+        while (j <= right) array[k++] = temp[j++];
+    }
+
+    public static final void main(String[] args) {
+        int[] array = new int[100];
+        Util util = new Util();
+        util.fillArrayRandom(array, 100);
+        Sorter mySorter = new Sorter();
+        mySorter.sort(array);
+        util.printArray(array);
+    }
+}
diff --git a/aufgabenblatt1/src/task6/SorterAI.java b/aufgabenblatt1/src/task6/SorterAI.java
new file mode 100644
index 0000000..82fb777
--- /dev/null
+++ b/aufgabenblatt1/src/task6/SorterAI.java
@@ -0,0 +1,90 @@
+package task6;
+
+import util.Util;
+
+public class SorterAI {
+    public void sort(int[] array) {
+        if (array == null || array.length <= 1) return;
+        introsort(array, 0, array.length - 1, 2 * (int) Math.floor(Math.log(array.length) / Math.log(2)));
+    }
+
+    private void introsort(int[] array, int low, int high, int depthLimit) {
+        if (high - low < 16) {
+            insertionSort(array, low, high);
+            return;
+        }
+        if (depthLimit == 0) {
+            heapsort(array, low, high);
+            return;
+        }
+        int pivot = partition(array, low, high);
+        introsort(array, low, pivot - 1, depthLimit - 1);
+        introsort(array, pivot + 1, high, depthLimit - 1);
+    }
+
+    private int partition(int[] array, int low, int high) {
+        int mid = low + (high - low) / 2;
+        if (array[mid] < array[low]) swap(array, low, mid);
+        if (array[high] < array[low]) swap(array, low, high);
+        if (array[mid] < array[high]) swap(array, mid, high);
+        int pivot = array[high];
+
+        int i = low - 1;
+        for (int j = low; j < high; j++) {
+            if (array[j] <= pivot) {
+                swap(array, ++i, j);
+            }
+        }
+        swap(array, i + 1, high);
+        return i + 1;
+    }
+
+    private void heapsort(int[] array, int low, int high) {
+        int n = high - low + 1;
+        for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--)
+            heapify(array, low, n, i);
+        for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
+            swap(array, low, low + i);
+            heapify(array, low, i, 0);
+        }
+    }
+
+    private void heapify(int[] array, int offset, int n, int i) {
+        int largest = i;
+        int left = 2 * i + 1;
+        int right = 2 * i + 2;
+        if (left < n && array[offset + left] > array[offset + largest]) largest = left;
+        if (right < n && array[offset + right] > array[offset + largest]) largest = right;
+        if (largest != i) {
+            swap(array, offset + i, offset + largest);
+            heapify(array, offset, n, largest);
+        }
+    }
+
+    private void insertionSort(int[] array, int low, int high) {
+        for (int i = low + 1; i <= high; i++) {
+            int key = array[i];
+            int j = i - 1;
+            while (j >= low && array[j] > key) {
+                array[j + 1] = array[j];
+                j--;
+            }
+            array[j + 1] = key;
+        }
+    }
+
+    private void swap(int[] array, int i, int j) {
+        int temp = array[i];
+        array[i] = array[j];
+        array[j] = temp;
+    }
+
+    public static final void main(String[] args) {
+        int[] array = new int[100];
+        Util util = new Util();
+        util.fillArrayRandom(array, 100);
+        SorterAI mySorter = new SorterAI();
+        mySorter.sort(array);
+        util.printArray(array);
+    }
+}