Øvingsforelesning 9. Flytnettverk, maksimum flyt og maksimum bipartitt matching. Jon Marius Venstad
|
|
- Oddvin Nygaard
- 5 år siden
- Visninger:
Transkript
1 Øvingsforelesning 9 Flytnettverk, maksimum flyt og maksimum bipartitt matching Jon Marius Venstad venstad@idi.ntnu.no 1
2 Dagens tema Flytnettverk Terminologi Max-flow min-cut teoremet Ford-Fulkersons metode og algoritme Edmond-Karps algoritme Maksimum bipartitt matching Spesialtilfelle av flyt Andre algoritmer 2
3 Terminologi: Flytnettverk En graf med kapasitet på kantene Ønsker å sende flyt fra en kildenode s (source) til en sluknode t (terminal/sink) 3
4 Flytnettverk Eksempler Væske som flyter gjennom et rørsystem til en destinasjon Varer igjennom et varehus, produksjonslinjer Informasjon gjennom et datanettverk Strøm gjennom strømledninger 4
5 Flytnettverk Flyt og kapasitet på kanter benevnes f/c Flyt inn i en node = flyt ut (unntatt for s og t) f(v, u) = - f(u, v) f(u,v) = 4 c(u,v) = 5 f(v,u) = -4 c(v,u) = 0 5
6 Residual nettverk En graf som viser hvor mye man kan øke flyten med, til man når kapasiteten på kantene Kalles G f = (V,E f ) for flytnettverket G = (V,E) c f (u,v) er residualkapasiteten for en kant (u,v) Dvs. hvor mye mer flyt kan man sende over kanten før man når kapasiteten. (Eller: Hvor mye flyt man kan kansellere, for motsatt retning.) 6
7 Residual nettverk c f (u,v) = c(u,v) f(u,v) der f(u,v) er flyten for kanten (u,v) c(u,v) = 7 f(u,v) = 3 c f (u,v) = 7 3 = 4 c(v,u) = 0 f(v,u) = -3 c f (v,u) = 0 (-3) = 3 7
8 Residual nettverk Lettere å finne flytforøkende stier i G f enn i G Flytforøkende sti er en sti fra s til t der alle kanter har tilgjengelig kapasitet 8
9 Residual nettverk Lettere å finne flytforøkende stier i G f enn i G Flytforøkende sti er en sti fra s til t der alle kanter har tilgjengelig kapasitet 9
10 Superkilde og supersluk Hva hvis flytnettverket har flere kilder og flere sluker? Superkilde og supersluk 10
11 Snitt i flytnettverk Vi kan dele opp grafen i to partisjoner, ved å ta et snitt (S,T), der mengden S inneholder kilden s og T inneholder sluket t Kan ha mange snitt på en graf 11
12 Snitt-terminologi Flyt over et snitt: f(s,t) Flyt fra S til T: legges til f(s,t) Flyt fra T til S: trekkes fra f(s,t) Kapasitet over et snitt: c(s,t) Legger bare til kapasiteter fra S til T Minimum-snitt (min-cut) på et flytnettverk: det snittet som har lavest kapasitet av alle snitt Netto flyt over ethvert snitt er det samme, nemlig flyten f 12
13 Snitt i flytnettverk Partisjonerer flytnettverket i to deler: S = { s, u } T = { v, w, x, t } f(s,t) = = 7 c(s,t) = = 13 snitt1 er ikke et min-cut 13
14 Viktig! Max-flow min-cut teoremet Anta flytnettverk G = (V,E) med kilde s og sluk t. Da er følgende utsagn ekvivalente: f er maksimal flyt i G Residualnettverket G f har ingen flytforøkende sti f = c(s,t) for et snitt (S,T) av G Et slikt snitt er et min-cut av G 14
15 Max-flow min-cut teoremet G er fylt opp med maksflyt 9 G f har ingen flytforøkende stier min-cut har kapasitet 9 15
16 Max-flow min-cut teoremet min-cut angir en flaskehals i flytnettverket Kan ikke sende mer flyt igjennom nettverket enn det vi kan sende gjennom flaskehalsen Kan ikke finne noen flytforøkende sti over flaskehalsen 16
17 Ford-Fulkerson metoden Ford-Fulkerson-Method(G, s, t) Initialiser all flyt f til 0 så lenge det finnes en flytforøkende sti p øk flyten f langs p returner f En generell metode for å finne maksimal flyt i et flytnettverk 17
18 Ford-Fulkerson algoritmen Ford-Fulkerson(G, s, t) sett all flyt til 0 så lenge p er en sti fra s til t i G f c f (p) = min{ c f (u,v) : (u,v) i p } hver (u,v) i p f[u,v] = f[u,v] + c f (p) f[v,u] = -f[u,v] p er en flytforøkende sti cfor f (p) er residualkapasiteten til den minste kanten i p Kjøretid O(E* f ) Der f er maksflyten funnet i algoritmen 18
19 Ford-Fulkerson algoritmen Eksempelkjøring av algoritmen Jukser litt, initialiserer ikke flyten til 0 først 19
20 Ford-Fulkerson algoritmen Residualnettverk Etter flytforøkning Initialsteg f = 7 20
21 Ford-Fulkerson algoritmen Residualnettverk Etter flytforøkning Flytforøkning f = 8 21
22 Ford-Fulkerson algoritmen Residualnettverk Etter flytforøkning Flytforøkning f = 9 22
23 Ford-Fulkerson algoritmen Residualnettverk Etter flytforøkning Ingen flere flytførkende stier f = 9 Vi har funnet maks-flyt og er ferdige 23
24 Ford-Fulkerson algoritmen Algoritmen avhenger av hvordan man finner den flytforøkende stien p, fra s til t Ford-Fulkerson algoritmen kjører raskt hvis maksflyt er liten, men for stor f blir kjøretiden O(E* f ) dårlig Hvis man bruker BFS til å finne flytforøkende sti i G f, ender vi opp med Edmonds-Karps algoritme 24
25 Edmonds-Karps algoritme Bruker BFS for å finne korteste flytforøkende sti i G f, og øker flyten langs denne stien BFS kan finne korteste vei fra s til t, ved å ha enhetslengde på kantene (unit-length) Ellers er Edmonds-Karp slik som Ford- Fulkersons algoritme Kjøretid O(V*E 2 ) 25
26 Edmonds-Karps algoritme Edmonds-Karp(G, s, t) sett all flyt til 0 bruk BFS og finn korteste sti p, som går fra fra s til t i G f c f (p) = min{ c f (u,v) : (u,v) i p } for hver (u,v) i p p er en flytforøkende sti c f[u,v] = f[u,v] + c f (p) f (p) er residualkapasiteten til den minste kanten i p f[v,u] = -f[u,v] Kjøretid O(V*E 2 ) 26
27 Maksimum bipartitt matching Terminologi Hvordan finne maksimum bipartitt matching 27
28 Maksimum bipartitt matching Hva er en bipartitt graf? En graf der nodene kan deles opp i to mengder L og R, slik at: Nodene i R bare har kanter til noder i L Nodene i L bare har kanter til noder i R 28
29 Maksimum bipartitt matching Eksempel Jenter som skal danse med gutter, noen vil danse med mange, mens noen vil danse med bare én annen. Ikke lov til å danse med samme kjønn. Hvordan få flest mulig personer ut på dansegulvet? 29
30 Maksimum bipartitt matching Hva er bipartitt matching? Anta G=(V,E) er en bipartitt graf, og M er en undermengde av E, slik at for grafen G = (V,M) holder følgende egenskap: For alle noder v i V, deg(v) 1 Så hver node kan ha maks 1 nabo Ønsker å maksimere M Maksimum bipartitt matching er når M er størst mulig 30
31 Maksimum bipartitt matching G = (V,E) V = {a,b,c,d,e,f} M = {} M = 0 31
32 Maksimum bipartitt matching G = (V,E) V = {a,b,c,d,e,f} M = {(a,d), (c,b) M = 3 (e,f)} 32
33 Maksimum bipartitt matching Hvordan får vi til maskimum bipartitt matching? Dvs. hvordan maksimerer vi M? Bygger på grafen litt slik at vi får ett flytnettverk Legger til en kilde s, sluk t, retninger på kantene fra L til R, og makskapasitet på hver kant til 1 Kilden har en kant til hver node i L, og hver node i R har en kant til sluken 33
34 Maksimum bipartitt matching Har en bipartitt graf 34
35 Maksimum bipartitt matching Legger til kilde s og sluk t, og rettede kanter fra s til t 35
36 Maksimum bipartitt matching Legger på kapasitet 1 på kantene 36
37 Maksimum bipartitt matching Etter man har gjort disse stegene, kan man kjøre en flytalgoritme på flytnettverket Da vil maksflyten f = M, og vi har løst problemet med maskimal bipartitt matching Brukes Ford-Fulkersens metode blir kjøretiden O(V*E) 37
Algdat - Øvingsforelesning. Maks flyt
Algdat - Øvingsforelesning Maks flyt Dagens plan 1. LF teoriøving 7 2. Maks flyt 3. Ford-Fulkerson 4. Maksimal bipartitt matching 5. Presentasjon av øving 9 2 Øving 7 4b) I hvilken rekkefølge velges noder
DetaljerØvingsforelesning 12 Maks flyt
Øvingsforelesning 12 Maks flyt Ole Kristian Pedersen 9. november 2018 ] Plan for dagen Maksimal flyt og minimale snitt Maksimal bipartitt matching Tidligere eksamensoppgaver Introduksjon øving 12 Hva er
DetaljerGo with the. Niende forelesning. Mye matematikk i boka her ikke så komplisert, men mye å holde styr på.
Go with the Niende forelesning Mye matematikk i boka her ikke så komplisert, men mye å holde styr på. Fokuserer på de viktigste ideene i dagens forelesning, så det forhåpentligvis blir lettere å skjønne
DetaljerAvanserte flytalgoritmer
Avanserte flytalgoritmer Magnus Lie Hetland, mars 2008 Stoff hentet fra: Network Flows av Ahua m.fl. (Prentice-Hall, 1993) Graphs, Networks and Algorithms, 2. utg., av Jungnickel (Springer, 2005) Repetisjon
DetaljerGo with the. Niende forelesning. Mye matematikk i boka her ikke så komplisert, men mye å holde styr på.
Go with the Niende forelesning Mye matematikk i boka her ikke så komplisert, men mye å holde styr på. Fokuserer på de viktigste ideene i dagens forelesning, så det forhåpentligvis blir lettere å skjønne
DetaljerGo with the. Niende forelesning. Mye matematikk i boka her ikke så komplisert, men mye å holde styr på.
Go with the Niende forelesning Mye matematikk i boka her ikke så komplisert, men mye å holde styr på. Fokuserer på de viktigste ideene i dagens forelesning, så det forhåpentligvis blir lettere å skjønne
DetaljerTeoriøving 7 + litt om Ford-Fulkerson. Magnus Lie Hetland
Teoriøving 7 + litt om Ford-Fulkerson Magnus Lie Hetland Oppgave 1 a s 7 t 3 x 4 2 2 8 2 u 6 v 3 w Bruk DIJKSTRA eller BELLMAN-FORD og finn minste avstand fra s til de andre nodene. Svar/utregning (DIJKSTRA):
DetaljerMaks Flyt og NPkompletthet
Maks Flyt og NPkompletthet Flyt - Intro Mange av oppgavene om flyt handler om å se at Dette kan vi løse som et flytproblem. Resten er som regel kortsvarsoppgaver, og går på grunnleggende forståelse av
DetaljerLøsningsforslag for eksamen i fag TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Tirsdag 9. desember 2003, kl
TDT4120 2003-12-09 Stud.-nr: Antall sider: 1/7 Løsningsforslag for eksamen i fag TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Tirsdag 9. desember 2003, kl. 0900 1500 Faglig kontakt under eksamen: Arne Halaas,
DetaljerAvsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Avsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Eksamensdato 14. desember 2011 Eksamenstid 1500 1900 Sensurdato 14. januar Språk/målform Bokmål Kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland (tlf.
DetaljerØvingsforelesning Korteste vei: Alle til alle
Øvingsforelesning Korteste vei: Alle til alle TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Ole Kristian Pedersen 02. november, 2018 IDI, NTNU Plan for dagen Løsninger teoriøving 10 Alle til alle med Dijkstra &
DetaljerRundt og rundt og. Trettende forelesning
Nettverksalgoritmer. Anvendelser og generaliseringer. Sirkulasjonsproblemet/ lineær programmering. (Kap. 29.1-29.2) Rundt og rundt og Trettende forelesning 1 Merk: Ikke sikkert alt dette blir gjennomgått
DetaljerVann i rør Ford Fulkerson method
Vann i rør Ford Fulkerson method Problemet Forestill deg at du har et nettverk av rør som kan transportere vann, og hvor rørene møtes i sammensveisede knytepunkter. Vannet pumpes inn i nettverket ved hjelp
DetaljerEksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Faglig kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland Tlf.!! 91851949 Eksamensdato! 15. august 2013 Eksamenstid (fra til)! 0900 1300 Hjelpemiddelkode D.
DetaljerALGORITMER OG DATASTRUKTURER
Stud. nr: Side 1 av 7 NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet BOKMÅL Fakultet for informasjonsteknologi, matematikk og elektroteknikk Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap AVSLUTTENDE
DetaljerAlgdat Eksamensforelesning. Nils Barlaug
Algdat Eksamensforelesning Nils Barlaug Eksamen Pensum Eksamen Pensum Oppgaver du har gjort og ting du har lest Eksamen Pensum Oppgave på eksamen Oppgaver du har gjort og ting du har lest Eksamen Pensum
DetaljerAvsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Avsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Eksamensdato 14. desember 2011 Eksamenstid 1500 1900 Sensurdato 14. januar Språk/målform Bokmål Kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland (tlf.
Detaljer45011 Algoritmer og datastrukturer Løsningsforslag eksamen 13. januar 1992
45011 Algoritmer og datastrukturer Løsningsforslag eksamen 13. januar 12 Oppgave 1 Idé til algoritme Benytter S n som betegn på en tallmengde med n elementer. For at et tall m skal være et majoritetstall
DetaljerLP. Leksjon 9: Kapittel 13: Nettverk strøm problemer, forts.2
LP. Leksjon 9: Kapittel 13: Nettverk strøm problemer, forts.2 Vi tar siste runde om (MKS): minimum kost nettverk strøm problemet. Skal oppsummere algoritmen. Se på noen detaljer. Noen kombinatorisk anvendelser
DetaljerEksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Faglig kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland Telefon 918 51 949 Eksamensdato 4. desember, 2017
DetaljerEksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT0 Algoritmer og datastrukturer Faglig kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland Telefon 98 5 99 Eksamensdato 7. desember, 06 Eksamenstid
DetaljerLøsningsforslag til eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og Datastrukturer Tirsdag 14. Desember 1999, kl
Student nr.: Side 1 av 7 Løsningsforslag til eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og Datastrukturer Tirsdag 14. Desember 1999, kl 0900-1500 Faglig kontakt under eksamen: Arne Halaas, tlf. 73 593442. Hjelpemidler:
DetaljerDijkstras algoritme. Her finnes det også (minst) en riktig rekkefølge for Relax, men den må vi oppdage litt etter hvert.
Her finnes det også (minst) en riktig rekkefølge for Relax, men den må vi oppdage litt etter hvert. Tenk vann som sprer seg i rør: Vi behandler krysningspunktene i den rekkefølgen de fylles. Det må gi
DetaljerEksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Faglig kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland Tlf. 91851949 Eksamensdato 11. august 2014 Eksamenstid (fra til) 0900 1300 Hjelpemiddelkode D. Ingen
DetaljerAvsluttende eksamen i TDT4125 Algoritmekonstruksjon, videregående kurs (løsningsforslag)
TDT4125 2011-06-04 Kand.-nr. 1/5 Avsluttende eksamen i TDT4125 Algoritmekonstruksjon, videregående kurs (løsningsforslag) Kontakt under eksamen Tillatte hjelpemidler Magnus Lie Hetland Alle trykte/håndskrevne;
DetaljerLøsningsforslag for utvalgte oppgaver fra kapittel 9
Løsningsforslag for utvalgte oppgaver fra kapittel 9 9.2 1 Grafer og minne.......................... 1 9.2 4 Omvendt graf, G T......................... 2 9.2 5 Kompleksitet............................
DetaljerEksamen i tdt4120 Algoritmer og datastrukturer
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Side 1 av 5 Oppgavestillere: Magnus Lie Hetland Jon Marius Venstad Kvalitetskontroll: Magnar Nedland Faglig
DetaljerALGORITMER OG DATASTRUKTURER
Stud. nr: Side 1 av 6 NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet BOKMÅL Fakultet for informasjonsteknologi, matematikk og elektroteknikk Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap LØSNINGSFORSLAG,
DetaljerEksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Faglig kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland Tlf. 91851949 Eksamensdato 11. august 2014 Eksamenstid (fra til) 0900 1300 Hjelpemiddelkode D. Ingen
DetaljerAvsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Avsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Eksamensdato 3. desember 2012 Eksamenstid 0900 1300 Sensurdato 3. januar 2013 Språk/målform Bokmål Kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland (tlf.
DetaljerEksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT0 Algoritmer og datastrukturer Faglig kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland Telefon 98 5 99 Eksamensdato 9. august, 07 Eksamenstid
DetaljerAvsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Avsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Eksamensdato 3. desember 2012 Eksamenstid 0900 1300 Sensurdato 3. januar 2013 Språk/målform Bokmål Kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland (tlf.
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO
UNIVERSITETET I OSLO Side Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Prøveekasmen 2007, med svarforslag Eksamen i: INF 330/430: Algoritmer: Design og effektivitet Eksamensdag: Fredag. desember 200 Tid
DetaljerKompleksitetsteori reduksjoner
Kompleksitetsteori reduksjoner En slags liten oversikt, eller huskeliste, for kompleksitetsteorien i INF 4130. Ikke ment å være verken fullstendig eller detaljert, men kanskje egnet til å gi noen knagger
DetaljerTMA4140 Diskret Matematikk Høst 2016
Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for matematiske fag TMA4140 Diskret Matematikk Høst 2016 Seksjon 10.2 18 La G = (V,E) være en enkel graf med V 2. Ettersom G er enkel er de mulige
DetaljerKORTESTE STI. Vektede Grafer. Korteste Sti. Dijkstra s Algoritme. Vektet Urettet Graf
Vektet Urettet Graf KORTESTE STI Finn: fra en Enkel Kilde til Alle Noder. (Engelsk: Single Source Shortest Path - SSSP) Vektede Grafer vekter på kanter representerer f.eks. avstand, kostnad, båndbredde...
DetaljerGrafteori. MAT1030 Diskret Matematikk. Repetisjon og mer motivasjon. Repetisjon og mer motivasjon. Forelesning 23: Grafteori.
MAT030 Diskret Matematikk Forelesning 23: Grafteori Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo Grafteori 20. april 200 (Sist oppdatert: 200-04-20 4:8) MAT030 Diskret Matematikk 20. april 200
DetaljerMAT1030 Diskret Matematikk
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 23: Grafteori Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 20. april 2010 (Sist oppdatert: 2010-04-20 14:17) Grafteori MAT1030 Diskret Matematikk 20. april
DetaljerMAT1030 Forelesning 23
MAT030 Forelesning 23 Grafteori Roger Antonsen - 22. april 2009 (Sist oppdatert: 2009-04-22 2:36) Forelesning 23 Repetisjon og mer motivasjon Først litt repetisjon En graf består av noder og kanter Kanter
DetaljerAlgdat Redux. Fjortende forelesning. Repetisjon av utvalgte emner.
Algdat Redux Fjortende forelesning Repetisjon av utvalgte emner. 1 Nå har vi en brukbar (om enn ikke helt intuitiv) definisjon av «alt» og nå ønsker vi å lage oss en liste med de problemene som er «verst
DetaljerDijkstras algoritme. Her finnes det også (minst) en riktig rekkefølge for Relax, men den må vi oppdage litt etter hvert.
Her finnes det også (minst) en riktig rekkefølge for Relax, men den må vi oppdage litt etter hvert. Tenk vann som sprer seg i rør: Vi behandler krysningspunktene i den rekkefølgen de fylles. Det må gi
DetaljerForelesning 23. MAT1030 Diskret Matematikk. Repetisjon og mer motivasjon. Repetisjon og mer motivasjon. Forelesning 23: Grafteori.
MAT030 Diskret Matematikk Forelesning 23: Grafteori Roger Antonsen Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Forelesning 23 22. april 2009 (Sist oppdatert: 2009-04-22 2:37) MAT030 Diskret Matematikk
DetaljerEksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Faglig kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland Tlf. 91851949 Eksamensdato 7. desember 2013 Eksamenstid (fra til) 0900 1300 Hjelpemiddelkode Målform/språk
DetaljerEkstra ark kan legges ved om nødvendig, men det er meningen at svarene skal få plass i rutene på oppgavearkene. Lange svar teller ikke positivt.
Side 1 av 5 Noen viktige punkter: (i) (ii) (iii) (iv) Les hele eksamenssettet nøye før du begynner! Faglærer går normalt én runde gjennom lokalet. Ha evt. spørsmål klare! Skriv svarene dine i svarrutene
DetaljerGrunnleggende Grafteori
Grunnleggende Grafteori 2. September, 2019 Institutt for Informatikk 1 Dagens plan Terminologi og definisjoner Hvordan representere grafer i datamaskinen Traversering Dybde-først-søk Bredde-først-søk Topologisk
DetaljerØvingsforelesning 7. Dijkstras algoritme. Foiler: Fredrik Ludvigsen Foreleser: Jon Marius Venstad 10/4/09 1
Øvingsforelesning 7 ijkstras algoritme oiler: redrik Ludvigsen oreleser: Jon Marius Venstad 0/4/09 Korteste sti - hvorfor? ksempel på bruk GPS-systemer ilde-krymping (som vist forrige mandag) Routing-protokoller
DetaljerALGORITMER OG DATASTRUKTURER
Stud. nr: Side 1 av 1 NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet BOKMÅL Fakultet for informasjonsteknologi, matematikk og elektroteknikk Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap AVSLUTTENDE
DetaljerMinimum spenntrær. Lars Vidar Magnusson Kapittel 23. Kruskal Prim
Minimum Spenntrær Lars Vidar Magnusson 2.4.2014 Kapittel 23 Minimum spenntrær Kruskal Prim Minimum Spenntrær Et spenntre er et tre som spenner over alle nodene i en graf G = (V, E). Et minimum spenntre
DetaljerLO118D Forelesning 10 (DM)
LO118D Forelesning 10 (DM) Grafteori 03.10.2007 1 Korteste vei 2 Grafrepresentasjoner 3 Isomorfisme 4 Planare grafer Korteste vei I en vektet graf går det an å finne den veien med lavest total kostnad
DetaljerKorteste Vei I. Lars Vidar Magnusson 9.4.2014. Kapittel 24 Hvordan finne korteste vei Egenskaper ved korteste vei
Korteste Vei I Lars Vidar Magnusson 9.4.2014 Kapittel 24 Hvordan finne korteste vei Egenskaper ved korteste vei Korteste Vei Problemet I denne forelesningen skal vi se på hvordan vi kan finne korteste
DetaljerNotat for oblig 2, INF3/4130 h07
Notat for oblig 2, INF3/4130 h07 Dag Sverre Seljebotn 15. oktober 2007 Jeg har skrivd et noe langt notat for oblig 2 som interesserte kan se på. Merk at dette er kun for å gi et par tips (for oppgave 3
DetaljerHØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for informatikk og e-læring - AITeL
HØGSKOLEN I SØR-TRØNDELAG Avdeling for informatikk og e-læring - AITeL Kandidatnr: Eksamensdato:. desember 00 Varighet: timer (9:00 1:00) Fagnummer: LO117D Fagnavn: Algoritmiske metoder Klasse(r): DA DB
DetaljerØvingsforelesning 2 - TDT4120. Grafer og hashing. Benjamin Bjørnseth
Øvingsforelesning 2 - TDT4120 Grafer og hashing Benjamin Bjørnseth Informasjon Studasser algdat@idi.ntnu.no Program Presentasjon av øving 2 Grafer og traverseringsalgoritmer BFS, DFS Hashing Gjennomgang
DetaljerØvingsforelesning 4. Topologisk sortering, Strongly Connected Components og Minimale spenntrær. Magnus Botnan
Øvingsforelesning 4 Topologisk sortering, Strongly Connected Components og Minimale spenntrær Magnus Botnan botnan@stud.ntnu.no 09/10/09 1 I dag Topologisk Sortering Sterke Komponenter Minimale Spenntrær
DetaljerLP. Leksjon 7. Kapittel 13: Nettverk strøm problemer
LP. Leksjon 7. Kapittel 13: Nettverk strøm problemer Skal studere matematiske modeller for strøm i nettverk. Dette har anvendelser av typen fysiske nettverk: internet, vei, jernbane, fly, telekommunikasjon,
DetaljerLP. Leksjon 8: Kapittel 13: Nettverk strøm problemer, forts.1
LP. Leksjon 8: Kapittel 13: Nettverk strøm problemer, forts.1 Vi fortsetter studiet av (MKS): minimum kost nettverk strøm problemet. Har nå en algoritme for beregning av x for gitt spenntre T Skal forklare
DetaljerEksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Faglig kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland Tlf. 918 51 949 Eksamensdato 12. august, 2014 Eksamenstid (fra til) 0900 1300 Hjelpemiddelkode D.
DetaljerRepetisjon og mer motivasjon. MAT1030 Diskret matematikk. Repetisjon og mer motivasjon
Repetisjon og mer motivasjon MAT030 Diskret matematikk Forelesning 22: Grafteori Roger Antonsen Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 4. april 2008 Først litt repetisjon En graf består av noder og
DetaljerIN Algoritmer og datastrukturer
IN010 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 018 Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Forelesning 6: Grafer III Ingrid Chieh Yu (Ifi, UiO) IN010 0.10.018 1 / 0 Dagens plan: Dybde-først søk Biconnectivity
DetaljerA study of different matching heuristics. Hovedfagspresentasjon Jan Kasper Martinsen
A study of different matching heuristics Hovedfagspresentasjon Jan Kasper Martinsen (janma@ifi.uio.no) Terminologi: Graf teori En graf består av et sett med noder Nodene er tilknyttet hverandre ved hjelp
DetaljerAlle mot alle. Åttende forelesning. (eller eller Bellman-Ford, eller BFS, alt ettersom) fra alle noder.
Enkel alle-til-allealgoritme: Kjør Dijkstra (eller eller Bellman-Ford, eller BFS, alt ettersom) fra alle noder. Kan fungere for spinkle grafer blir dyrt ellers. Alle mot alle Åttende forelesning 1 Dijkstra
DetaljerKontinuasjonseksamen i fag SIF8010 Algoritmer og Datastrukturer Torsdag 9. August 2001, kl
Student nr.: Side 1 av 5 Kontinuasjonseksamen i fag SIF8010 Algoritmer og Datastrukturer Torsdag 9. August 2001, kl 0900-1500 Faglig kontakt under eksamen: Arne Halaas, tlf. 73 593442. Hjelpemidler: Alle
DetaljerForelesning 23. Grafteori. Dag Normann april Oppsummering. Oppsummering. Oppsummering. Digresjon: Firefarveproblemet
Forelesning 23 Grafteori Dag Normann - 16. april 2008 Oppsummering En graf består av noder og kanter Kanter ligger inntil noder, og noder kan være naboer. Vi bør kjenne til begrepene om sammenhengende
DetaljerOnline datingtjeneste The Hungarian Algorithm
Online datingtjeneste The Hungarian Algorithm Problemet Forestill deg at du har startet en online datingtjeneste hvor du lar brukerne sette opp en ønskeliste over hvilke andre brukere på siden de kunne
DetaljerAll good things. Fjortende forelesning
All good things Fjortende forelesning 1 Reduksjons- Eksempler 2 Clique til Independent Set 3 Partition til Bin Packing 4 Partition til Subset Sum 5 CNF-SAT til Dir. Ham. Cycle 6 Dir. Ham. Cycle til Ham.
DetaljerMAT1030 Diskret matematikk
MAT1030 Diskret matematikk Forelesning 23: Grafteori Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 16. april 2008 Oppsummering En graf består av noder og kanter Kanter ligger inntil noder, og
DetaljerOppsummering. MAT1030 Diskret matematikk. Oppsummering. Oppsummering. Forelesning 23: Grafteori
Oppsummering MAT1030 Diskret matematikk Forelesning 23: Grafteori Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 16. april 2008 En graf består av noder og kanter Kanter ligger inntil noder, og
DetaljerMatematikk for IT Eksamen. Løsningsforslag
HØGSKOLEN I ØSTFOLD, AVDELING FOR INFORMASJONSTEKNOLOGI Matematikk for IT Eksamen 4. januar 2019 Løsningsforslag Christian F. Heide January 10, 2019 OPPGAVE 1 En spørreundersøkelse blant en gruppe studenter
DetaljerEksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT0 Algoritmer og datastrukturer Faglig kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland Telefon 98 5 99 Eksamensdato 7. desember, 06 Eksamenstid
DetaljerLineær sortering. Radix sort
Fra forrige gang 1 Lineær sortering Radix sort 2 Sorter hvert siffer for seg Bruk en stabil sortering (f.eks. CS) for å bevare arbeidet så langt Vi må begynne med minst signifikante siffer Konstant antall
DetaljerAvsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Avsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Eksamensdato 18. august 2011 Eksamenstid 0900 1300 Sensurdato 8. september Språk/målform Bokmål Kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland (tlf.
DetaljerEksamen i fag SIF8010 Algoritmer og Datastrukturer Tirsdag 14. Desember 1999, kl
Student nr.: Side 1 av 7 Eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og Datastrukturer Tirsdag 14. Desember 1999, kl 0900-1500 Faglig kontakt under eksamen: Arne Halaas, tlf. 73 593442. Hjelpemidler: Alle kalkulatortyper
DetaljerMAT1030 Forelesning 24
MAT1030 Forelesning 24 Grafteori og trær Roger Antonsen - 28. april 2009 (Sist oppdatert: 2009-04-28 22:32) Forelesning 24 Oppsummering En graf består av noder og kanter Kanter ligger inntil noder, og
DetaljerEksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Eksamensoppgave i TDT0 Algoritmer og datastrukturer Faglig kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland Telefon 98 5 99 Eksamensdato 9. august, 07 Eksamenstid
DetaljerMatchinger i ikke-bipartite grafer
Matchinger i ikke-bipartite grafer Stein Krogdahl, Notat til INF 3/4130 Sist revidert september 2006 Vi skal i dette notatet se på det å finne matchinger i generelle grafer, uten noe krav om at grafen
DetaljerFra A til B. Syvende forelesning
Fra A til B Syvende forelesning 1 Amøbeproblemet nok en gang. Hva er 1+2+4+ +n/2? 2 Skal la være å trekke frem binærtrefiguren igjen ;-) La oss se på det på en litt annen måte, som passer dagens tema (fra
DetaljerKorteste vei problemet (seksjon 15.3)
Korteste vei problemet (seksjon 15.3) Skal studere et grunnleggende kombinatorisk problem, men først: En (rettet) vandring i en rettet graf D = (V, E) er en følge P = (v 0, e 1, v 1, e 2,..., e k, v k
DetaljerALGORITMER OG DATASTRUKTURER
Stud. nr: Side 1 av 7 NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet BOKMÅL Fakultet for informasjonsteknologi, matematikk og elektroteknikk Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap LØSNINGSFORSLAG,
DetaljerKompleksitet og Beregnbarhet
Kompleksitet og Beregnbarhet 16. September, 2019 Institutt for Informatikk 1 Dagens plan Avgjørelsesproblemer. P EXPTIME NP Reduksjoner NP-kompletthet Uavgjørbarhet UNDECIDABLE DECIDABLE PSPACE NPC NP
DetaljerGrafteori. MAT1030 Diskret Matematikk. Oppsummering. Oppsummering. Forelesning 24: Grafer og trær. Dag Normann
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 24: Grafer og trær Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo Grafteori 21. april 2010 (Sist oppdatert: 2010-04-21 12:55) MAT1030 Diskret Matematikk 21.
DetaljerINF3/4130 PRØVE-EKSAMEN MED SVARFORSLAG Gjennomgås 1/ , (lille aud.)
Oppgave 1 Uavgjørbarhet INF3/4130 PRØVE-EKSAMEN MED SVARFORSLAG Gjennomgås 1/12-2005, 14.15 (lille aud.) L = {(M 1, M 2 ) M 1 og M 2 er Turingmaskiner som er ekvivalente, dvs. gir samme output for samme
DetaljerINF Algoritmer og datastrukturer
INF2220 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 2016 Ingrid Chieh Yu Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Forelesning 5: Grafer I Ingrid Chieh Yu (Ifi, UiO) INF2220 H2016, forelesning 5 1 / 49
DetaljerDijkstras algoritme Spørsmål
:: Forside s algoritme Åsmund Eldhuset asmunde *at* stud.ntnu.no folk.ntnu.no/asmunde/algdat/dijkstra.pdf :: Vi er ofte interessert i å finne korteste, raskeste eller billigste vei mellom to punkter Gods-
DetaljerMAT1140: Kort sammendrag av grafteorien
MAT1140: Kort sammendrag av grafteorien Dette notatet gir en kort oversikt over den delen av grafteorien som er gjennomgått i MAT1140 høsten 2013. Vekten er på den logiske oppbygningen, og jeg har utelatt
DetaljerMAT1030 Forelesning 22
MAT1030 Forelesning 22 Grafteori Dag Normann - 14. april 2010 (Sist oppdatert: 2010-04-14 12:45) Kombinatorikk Oppsummering av regneprinsipper Ordnet utvalg med repetisjon: n r Ordnet utvalg uten repetisjon:
DetaljerKombinatorikk. MAT1030 Diskret Matematikk. Oppsummering av regneprinsipper
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 22: Grafteori Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo Kombinatorikk 14. april 2010 (Sist oppdatert: 2010-04-14 12:43) MAT1030 Diskret Matematikk 14.
DetaljerMAT1030 Diskret Matematikk
MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 22: Grafteori Dag Normann Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 14. april 2010 (Sist oppdatert: 2010-04-14 12:42) Kombinatorikk MAT1030 Diskret Matematikk 14.
DetaljerKONTINUASJONSEKSAMEN I FAG ALGORITMER OG DATASTRUKTURER
KONTINUASJONSEKSAMEN I FAG 0 ALGORITMER OG DATASTRUKTURER Onsdag 7 august 99 kl0900-00 Faglig kontakt under eksamen: Bjørn Olstad/Øystein Grøvlen, tlf 7/70 Alle trykte og håndskrevne hjelpemidler tillatt
DetaljerSøk i tilstandsrom. Backtracking (Kap. 10) Branch-and-bound (Kap. 10) Iterativ fordypning. Dijkstras korteste sti-algoritme A*-søk (Kap.
Søk i tilstandsrom Backtracking (Kap. 10) DFS i tilstandsrommet. Trenger lite lagerplass. Branch-and-bound (Kap. 10) BFS Trenger mye plass: må lagre alle noder som er «sett» men ikke studert. Kan også
DetaljerALGORITMER OG DATASTRUKTURER
Stud. nr: Side 1 av 6 NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet BOKMÅL Fakultet for informasjonsteknologi, matematikk og elektroteknikk Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap AVSLUTTENDE
DetaljerForelesningsplan. Grådighet. LF Øving 9. Hva er grådighet? Aktivitetsvelger En grådig strategi Grådig eller dynamisk? Knapsack Huffmankoding
1 Grådighet 2 Forelesningsplan Grådighet Hva er grådighet? Aktivitetsvelger En grådig strategi Grådig eller dynamisk? Knapsack Huffmankoding LF Øving 9 Teori Praksis 3 Forelesningsplan Grådighet Hva er
DetaljerO, what a tangled. Fjerde forelesning. Robot-eksemplet som ikke ble gjennomgått sist blir frivillig selvstudium (ut fra foilene :-)
Dagens oppvarming 1 O, what a tangled Fjerde forelesning Robot-eksemplet som ikke ble gjennomgått sist blir frivillig selvstudium (ut fra foilene :-) O, what a tangled web we weave / When first we practice
DetaljerEirik Benum Reksten Hans Olav Norheim. (ja, det kommer nok litt matte nå ja)
Eirik Benum Reksten Hans Olav Norheim (ja, det kommer nok litt matte nå ja) Hva er lineærprogrammering? Vi har et problem hvor vi... 1. ønsker å minimere eller å maksimere et mål 2. kan spesifisere målet
DetaljerINF Algoritmer og datastrukturer
INF2220 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 2009 Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo INF2220, forelesning 6: Grafer Bjarne Holen (Ifi, UiO) INF2220 H2009, forelesning 6 1 / 31 Dagens plan:
DetaljerUNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet
UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : INF 110 Algoritmer og datastrukturer Eksamensdag : Torsdag 5. desember 00 Tid for eksamen : 09.00-15.00 Oppgavesettet er på
DetaljerEksamen i fag SIF8010 Algoritmer og Datastrukturer Tirsdag 18. Desember 2000, kl
Student nr.: Side 1 av 5 Eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og Datastrukturer Tirsdag 18. Desember 2000, kl 0900-1500 Faglig kontakt under eksamen: Arne Halaas, tlf. 73 593442. Hjelpemidler: Alle kalkulatortyper
DetaljerEksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Faglig kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland Tlf. 918 51 949 Eksamensdato 12. august, 2014 Eksamenstid (fra til) 0900 1300 Hjelpemiddelkode D.
DetaljerEksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Faglig kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland Tlf.!! 91851949 Eksamensdato! 15. august 2013 Eksamenstid (fra til)! 0900 1300 Hjelpemiddelkode D.
DetaljerEksamenshefte TDT4120 Algoritmer og datastrukturer
Eksamenshefte TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Eirik Benum Reksten 1 SIF8010 august 2003 - Oppgave 1 I de følgende tre deloppgavene (1 a, b og c) skal du bruke den vektede, rettede grafen G = (V, E),
Detaljer