Adjusted small things, norhting serious

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@@ -299,10 +299,10 @@
     "END_NODE": "Endknoten",
     "WALL": "Wand",
     "CLEAR_NODE": "Löschen",
-    "DIJKSTRA": "Dijkstra",
-    "ASTAR": "A*",
+    "DIJKSTRA": "Start Dijkstra",
+    "ASTAR": "Start A*",
     "NORMAL_CASE": "Testaufbau",
-    "EDGE_CASE": "A* Grenzfall",
+    "EDGE_CASE": "A* Grenzfall-Aufbau",
     "CLEAR_BOARD": "Board leeren",
     "VISITED": "Besucht",
     "PATH": "Pfad",
@@ -311,7 +311,9 @@
     "EXPLANATION": {
       "TITLE": "Algorithmen",
       "DIJKSTRA_EXPLANATION": " findet garantiert den kürzesten Weg, wenn alle Kantenkosten nicht-negativ sind. Vorteil: optimal und ohne Heuristik. Nachteil: besucht oft sehr viele Knoten (kann bei großen Grids langsamer wirken).",
-      "ASTAR_EXPLANATION": " erweitert Dijkstra um eine Heuristik (z.B. Manhattan-Distanz) und kann dadurch wesentlich zielgerichteter suchen. Vorteil: oft deutlich schneller bei guter Heuristik; bei zulässiger Heuristik bleibt der Weg optimal. Nachteil: hängt stark von der Heuristik ab (schlechte Heuristik ≈ Dijkstra)."
+      "ASTAR_EXPLANATION": " erweitert Dijkstra um eine Heuristik (z.B. Manhattan-Distanz) und kann dadurch wesentlich zielgerichteter suchen. Vorteil: oft deutlich schneller bei guter Heuristik; bei zulässiger Heuristik bleibt der Weg optimal. Nachteil: hängt stark von der Heuristik ab (schlechte Heuristik ≈ Dijkstra).",
+      "NOTE": "HINWEIS",
+      "DISCLAIMER": "Diese A*-Implementierung ist bewusst einfach gehalten. Es wird nur in vier Richtungen gegangen und jeder Schritt kostet 1. Die Heuristik ist minimal und dient nur dazu, das Prinzip von A* gegenüber Dijkstra zu demonstrieren. Ziel ist nicht ein optimaler oder produktionsreifer A*-Algorithmus, sondern eine anschauliche Visualisierung, wie Heuristiken die Suche beschleunigen können."
     },
     "ALERT": {
       "START_END_NODES": "Bitte wählen Sie einen Start- und Endknoten aus, bevor Sie den Algorithmus starten."