Algdat - øvingsforelesning

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Algdat - øvingsforelesning"

Transkript

1 Algdat - øvingsforelesning Dynamisk programmering Nils Barlaug

2 Dagens plan Praktisk og dagens plan LF øving 8 a. Teori b. Praksis Dynamisk programmering a. Introduksjon b. Rod Cutting c. Matrise-multiplikasjon d. LIS e. LCS Tips til øving 10 Det blir Kahoot!, så følg med og ha klar en enhet du kan delta med! For presentasjoner med mer tekst og forklaringer se tidligere års utmerkede presentasjoner

3 Teori 8 - Floyd Warshall

4 Praksis 8 - Mumien

5 Dynamisk Programmering - motivasjon Fibonacci-tall

6 Fibonacci def fib(n): if n == 0: return 0 elif n == 1: return 1 else: return fib(n-1) + fib(n-2) La oss prøve å kjøre den på noen n er! Det er jo kjempetregt! po s k E ell i t n ne! d i t e kjør fib(5)

7 Forbedre Fibonacci Vi må utnytte de overlappende delproblemene 3 i <! d et r ø j k r æ e n i L La oss prøvekjøre vidunderet! fib(5)

8 Enda bedre? Også lineær kjøretid <3 La oss prøvekjøre denne

9 Dynamisk programmering Naiv (dum) løsning: Lett, men eksponentiell tid Memoisering Lineær tid Bottom up Lineær tid Problemer som består av delproblemer Delproblemene overlapper (brukes flere ganger) Som regel er vi interessert i optimaliseringsproblemer La oss se på et

10 Rod Cutting = 20 Optimal substruktur 1 $1 2 $5 3 $8 4 $9 5 $10 6 $17 7 $17 8 $20 9 $24 10 $30

11 Rod Cutting rn: maks avkastning for stang av lengde n pn: prisen for en stang av lengde n rn = max(pn, r1+rn-1, r2+rn-2,, rn-2+r2, rn-1+r1) 1 $1 2 $5 3 $8 4 $9 5 $10 6 $17 7 $17 8 $20 9 $24 10 $30

12 Rod Cutting 1 $1 2 $5 3 $8 4 $9 5 $10 6 $17 7 $17 Eksponentiell kjøretid :-( 8 $20 Men vi kan memoisere :-) 9 $24 Hva blir kjøretiden da? 10 $30 rn: maks avkastning for stang av lengde n pn: prisen for en stang av lengde n CUT-ROD(p,n) if n == 0 return 0 q = - for i = 1 to n q = max(q, p[i] + CUT-ROD(p, n-i)) return q

13 Rod Cutting rn: maks avkastning for stang av lengde n pn: prisen for en stang av lengde n Hva hvis vi skal bygge løsningen nedenfra og opp? La oss prøve å gjøre det 1 $1 2 $5 3 $8 4 $9 5 $10 6 $17 7 $17 8 $20 i $24 r[i] $30

14 Rod Cutting 1 $1 2 $5 3 $8 4 $9 5 $10 6 $17 Hva blir kjøretiden? 7 $17 Θ(n2) Akkurat som memoisering 8 $20 9 $24 10 $30 rn: maks avkastning for stang av lengde n pn: prisen for en stang av lengde n BOTTOM-UP-CUT-ROD(p, n) let r[0..n] be a new array r[0] = 0 for j = 1 to n q = - for i = 1 to j q = max(q, p[i] + r[j - i]) r[j] = q return r[n]

15 Hva skjedde nå? Delproblem-grafen Problemet vårt hadde optimal substruktur Problemet hadde overlappende delproblemer Vi sørget for å løse et delproblem kun én gang, og effektivt byttet lagringsplass mot bedre kjøretid Vi behandlet problemene i omvendt topologisk rekkefølge

16 Abstraksjon Vi må ha: Optimal substruktur Overlappende delproblemer

17 DP-algoritmer dere kjenner fra før DAG Shortest Path Floyd-Warshall Bellman-Ford

18 Obs! For å ha optimal delstruktur må delproblemene være uavhengige! Lengste enkle sti q r t For å ha optimal delstruktur må q r og r t være lengste stier også Det er de ikke! Delproblemene er ikke uavhengige

19 Så hvordan går vi fram? Beskriv/karakteriser strukturen til en optimal løsning (definer problem-parametere og finn delproblem-dag en) Definer rekursivt verdien til en optimal løsning Regn ut verdien til en optimal løsning (og husk valgene du gjør) Bygg opp en optimal løsning basert på beregnet informasjon

20 Kahoot!

21 Matrise-multiplikasjon A1A2...An-1An Å multiplisere en a*b-matrise med en b*c-matrise krever a*b*c antall multiplikasjoner. Ai er en pi-1*pi-matrise. Hvordan kan vi sette parenteser på uttrykket slik at vi ender opp med færrest mulig multiplikasjoner totalt? Det blir for mye å sjekke alle muligheter!

22 Matrise-multiplikasjon - strukturen Hvilke delproblemer skal vi velge? La Ai..j være AiAi+1...Aj. Delproblemet er hvordan vi skal sette parenteser på Ai..j. Når du har en sekvens Ai..j må du velge en k for å splitte opp parenteser slik at du får: (Ai..k)(Ak+1..j) Da har vi delt opp delproblemet i to subdelproblemer av samme type! For å få den optimale oppdelingen av Ai..j må vi dele opp subproblemene optimalt også. Hvorfor det? Cut and paste. Houston, vi har et problem med optimal substruktur! Har vi overlappende delproblemer også? Ja :-)

23 Matrise-multiplikasjon - rekursiv definisjon La m[i, j] være multiplikasjonskostnaden for Ai..j.

24 Matrise-multiplikasjon - finne en optimal verdi

25 Matrise-multiplikasjon matrise A1 A2 A3 A4 dimensjon 30 x x x 5 5 x 10 A5 10 x 20 En optimal løsning: (A1(A2A3))((A4A5)A6) Kjøretid? O(n3) A6 20 x 25

26 Lengste stigende subsekvens Eksempel: Si i Prøve alle muligheter blir eksponentielt Struktur: La Li være lengste stigende subsekvens av S0..i som slutter på Si Substrukturen er optimal

27 Kjøretid? Θ(n2) Lengste stigende subsekvens Eksempel: Si i La l[i] være lengden på lengste subsekvens av S0..i som slutter på Si. Rekursiv definisjon: La oss prøve å finne verdi på en optimal løsning og bygge opp en optimal løsning på tavla

28 Lengste felles subsekvens (LCS)

29 Lengste felles subsekvens (LCS) 1. xm = y n Zk-1 er en LCS av Xm-1 og Yn-1 zk xm Zk er en LCS av Xm-1 og Yn zk yn Zk er en LCS av Xm og Yn-1 zk = xm = yn 2. xm y n To sekvenser X = x1x2...xm Y = y1y2...yn La Z = z1z2...zk være en LCS Xi = x1x2...xi, Yi = y1y2...yi, Zi = z1z2...zi

30 Lengste felles subsekvens (LCS) Hvordan kan vi bygge opp løsningen? La oss prøve X = ABCBDAB Y = BDCABA To sekvenser X = x1x2...xm Y = y1y2...yn La Z = z1z2...zk være en LCS Xi = x1x2...xi, Yi = y1y2...yi, Zi = z1z2...zi

31 Lengste felles subsekvens (LCS) To sekvenser X = x1x2...xm Y = y1y2...yn Kjøretid? Θ(nm) La Z = z1z2...zk være en LCS Xi = x1x2...xi, Yi = y1y2...yi, Zi = z1z2...zi

32 Kahoot!

33 Eksempel: Praksisøving 10 - MsAlgoFan på ferie from sys import stdin, maxint def korteste_rute(rekkefolge, nabomatrise, byer): # SKRIV DIN KODE HER testcases = int(stdin.readline()) for test in range(testcases): byer = int(stdin.readline()) rekkefolge = [int(by) for by in stdin.readline().split()] nabomatrise = [] for by in range(byer): # SKRIV DIN KODE HER print korteste_rute(rekkefolge, nabomatrise, byer) Input: Output: 5 umulig Første testcase byer = 3 rekkefolge = [0, 2, 1] Andre testcase byer = 2 rekkefolge = [0, 1] nabomatrise må du lese inn selv!

34 Spørsmål?

Algdat Eksamensforelesning. Nils Barlaug

Algdat 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

Detaljer

Longest. increasing. subsequence. Betingelser. Matrise- common. Grådig vs. DP. Forside. Intro. Fibonacci-tall. Memoisering DP

Longest. increasing. subsequence. Betingelser. Matrise- common. Grådig vs. DP. Forside. Intro. Fibonacci-tall. Memoisering DP og dynamisk Matrisemultiplikasjomultiplikasjon programmering Matrise- Åsmund Eldhuset og Dette er to ganske like teknikker for å lage algoritmer De kan brukes på svært mange tilsynelatende forskjellige

Detaljer

Longest increasing. subsequence Betingelser. Longest. common subsequence. Knapsack Grådig vs. DP Moro: 2D-Nim Spørsmål. Forside. Repetisjon.

Longest increasing. subsequence Betingelser. Longest. common subsequence. Knapsack Grådig vs. DP Moro: 2D-Nim Spørsmål. Forside. Repetisjon. :: :: Dynamisk programmering Eksamenskurs Åsmund Eldhuset asmunde *at* stud.ntnu.no folk.ntnu.no/asmunde/algdat/dp.ppt Svært rask repetisjon Noen ganger (f.eks. ved utregning av Fibonaccitall) vil en rekursiv

Detaljer

Algdat - øvingsforelesning

Algdat - øvingsforelesning Algdat - øvingsforelesning Topologisk sortering og minimale spenntrær Nils Barlaug Dagens plan 1. 2. 3. 4. 5. Praktisk og dagens plan Topologisk sortering Minimale spenntrær a. Kruskal b. Prim Tips til

Detaljer

Choices, choices. Tiende forelesning. Dynamisk programmering: En serie med valg der valgmulighetene er avhengige av hva vi har valgt før.

Choices, choices. Tiende forelesning. Dynamisk programmering: En serie med valg der valgmulighetene er avhengige av hva vi har valgt før. Choices, choices Tiende forelesning Dynamisk programmering: En serie med valg der valgmulighetene er avhengige av hva vi har valgt før. DAG- SP er erkeeksemplet (og den underliggende modellen for all DP).

Detaljer

Alle mot alle. Åttende forelesning. (eller eller Bellman-Ford, eller BFS, alt ettersom) fra alle noder.

Alle 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

Detaljer

Choices, choices. Tiende forelesning. Dynamisk programmering: En serie med valg der valgmulighetene er avhengige av hva vi har valgt før.

Choices, choices. Tiende forelesning. Dynamisk programmering: En serie med valg der valgmulighetene er avhengige av hva vi har valgt før. Choices, choices Tiende forelesning Dynamisk programmering: En serie med valg der valgmulighetene er avhengige av hva vi har valgt før. DAG- SP er erkeeksemplet (og den underliggende modellen for all DP).

Detaljer

Dijkstras algoritme. Her finnes det også (minst) en riktig rekkefølge for Relax, men den må vi oppdage litt etter hvert.

Dijkstras 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

Detaljer

Live life and be merry

Live life and be merry Om grådighet og først litt mer DP. Live life and be merry Ellevte forelesning for tomorrow you may catch some disgusting skin disease. [Edmund Blackadder] 1 Litt repetisjon 2 Eksempel Longest Common Subsequence.

Detaljer

Øvingsforelesning Korteste vei: Alle til alle

Øvingsforelesning 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 &

Detaljer

ALGORITMER OG DATASTRUKTURER

ALGORITMER 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

Detaljer

INF Algoritmer og datastrukturer

INF Algoritmer og datastrukturer INF2220 - Algoritmer og datastrukturer Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo INF2220, forelesning 13: Dynamisk programmering (Ifi, UiO) INF2220 H2017, forelesning 13 1 / 30 Dagens plan Dynamisk

Detaljer

Forelesningsplan. Grådighet. LF Øving 9. Hva er grådighet? Aktivitetsvelger En grådig strategi Grådig eller dynamisk? Knapsack Huffmankoding

Forelesningsplan. 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

Detaljer

IN Algoritmer og datastrukturer

IN 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

Detaljer

ALGORITMER OG DATASTRUKTURER

ALGORITMER 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,

Detaljer

Live life and be merry

Live life and be merry Om grådighet og først litt mer DP. Live life and be merry Ellevte forelesning for tomorrow you may catch some disgusting skin disease. [Edmund Blackadder] D&C Bellman-Ford BFS/DFS Binære søketrær LP Binærsøk

Detaljer

Dynamisk programmering Undervises av Stein Krogdahl

Dynamisk programmering Undervises av Stein Krogdahl Dynamisk programmering Undervises av Stein Krogdahl 5. september 2012 Dagens stoff er hentet fra kapittel 9 i læreboka, samt kapittel 20.5 (som vi «hoppet over» sist) Kapittel 9 er lagt ut på undervisningsplanen.

Detaljer

Dijkstras algoritme. Her finnes det også (minst) en riktig rekkefølge for Relax, men den må vi oppdage litt etter hvert.

Dijkstras 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

Detaljer

Dagens stoff er hentet fra kapittel 9 i læreboka, samt kapittel 20.5 (som vi «hoppet over» sist)

Dagens stoff er hentet fra kapittel 9 i læreboka, samt kapittel 20.5 (som vi «hoppet over» sist) Dynamisk programmering Undervises av Stein Krogdahl 5. september 2012 Dagens stoff er hentet fra kapittel 9 i læreboka, samt kapittel 20.5 (som vi «hoppet over» sist) Kapittel 9 er lagt ut på undervisningsplanen.

Detaljer

Dynamisk programmering

Dynamisk programmering Dynamisk programmering Metoden ble formalisert av Richard Bellmann (RAND Corporation) på 50-tallet. Programmering i betydningen planlegge, ta beslutninger. (Har ikke noe med kode eller å skrive kode å

Detaljer

Dynamisk programmering

Dynamisk programmering Dynamisk programmering Metoden ble formalisert av Richard Bellmann (RAND Corporation) på 5-tallet. Programmering i betydningen planlegge, ta beslutninger. (Har ikke noe med kode eller å skrive kode å gjøre.)

Detaljer

Grådige algoritmer. Lars Vidar Magnusson Kapittel 16. Aktivitetvelgingsproblemet Huffmankoder

Grådige algoritmer. Lars Vidar Magnusson Kapittel 16. Aktivitetvelgingsproblemet Huffmankoder Grådige Algoritmer Lars Vidar Magnusson 12.3.2014 Kapittel 16 Grådige algoritmer Aktivitetvelgingsproblemet Huffmankoder Ideen bak Grådige Algoritmer Ideen bak grådige algoritmer er å løse optimaliseringsproblem

Detaljer

Algdat-ninja på 60 minutter: Et galskapsprosjekt. Magnus Lie Hetland

Algdat-ninja på 60 minutter: Et galskapsprosjekt. Magnus Lie Hetland Algdat-ninja på 60 minutter: Et galskapsprosjekt Magnus Lie Hetland 15. november, 2002 Advarsel: Tettpakkede og overfladiske foiler forut! 1 Algtdat i 6 punkter 1. Grunnbegreper og basisverktøy 2. Rekursjon

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer

Eksamensoppgave 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

Detaljer

Divide-and-Conquer. Lars Vidar Magnusson 13.1.2015

Divide-and-Conquer. Lars Vidar Magnusson 13.1.2015 Divide-and-Conquer Lars Vidar Magnusson 13.1.2015 Kapittel 4 Maximum sub-array problemet Matrix multiplikasjon Analyse av divide-and-conquer algoritmer ved hjelp av substitusjonsmetoden Divide-and-Conquer

Detaljer

All good things. Fjortende forelesning

All good things. Fjortende forelesning All good things Fjortende forelesning Div notater finnes på http://www.idi.ntnu.no/~algdat Foiler finnes på http://www.idi.ntnu.no/~mlh/algdat/latitudinary Spørsmål? algdat@idi.ntnu.no Sjekkliste Dette

Detaljer

Øvingsforelesning 12 Maks flyt

Øvingsforelesning 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

Detaljer

Algdat - Øvingsforelesning. Maks flyt

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

Detaljer

INF Algoritmer og datastrukturer

INF Algoritmer og datastrukturer INF2220 - Algoritmer og datastrukturer Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo INF2220, forelesning 11: Huffman-koding & Dynamisk programmering (Ifi, UiO) INF2220 H2015, forelesning 11 1 / 32 Dagens

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer

Eksamensoppgave 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

Detaljer

Eksamen i tdt4120 Algoritmer og datastrukturer

Eksamen 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

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer

Eksamensoppgave 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

Detaljer

Avsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer

Avsluttende 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.

Detaljer

Teoriøving 7 + litt om Ford-Fulkerson. Magnus Lie Hetland

Teoriøving 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):

Detaljer

Avsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer

Avsluttende 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.

Detaljer

Øvingsforelesning 6. Sorteringsalgoritmer. Martin Kirkholt Melhus Basert på foiler av Kristian Veøy 30/09/14 1

Øvingsforelesning 6. Sorteringsalgoritmer. Martin Kirkholt Melhus Basert på foiler av Kristian Veøy 30/09/14 1 Øvingsforelesning 6 Sorteringsalgoritmer Martin Kirkholt Melhus martme@stud.ntnu.no Basert på foiler av Kristian Veøy 30/09/14 1 Agenda l Spørsmål fra øving 4 l Sortering l Presentasjon av øving 6 30/09/14

Detaljer

Introduksjon til Algoritmeanalyse

Introduksjon til Algoritmeanalyse Introduksjon til Algoritmeanalyse 26. August, 2019 Institutt for Informatikk 1 Hvordan skal vi tenke i IN2010? Effektive løsninger Hvordan skalérer problemet og løsningen? 2 Terminologi Betegnelse Problem

Detaljer

Side om side. Trettende forelesning

Side om side. Trettende forelesning Side om side Trettende forelesning 1 Det finnes mange modeller for parallellitet. Her får dere en liten smak av én av dem som er ment å modellere trådbasert parallellitet/ multicoreprogrammering. Parallellitet

Detaljer

Kontinuasjonseksamen i fag SIF8010 Algoritmer og Datastrukturer Torsdag 9. August 2001, kl

Kontinuasjonseksamen 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

Detaljer

Live life and be merry

Live life and be merry Om grådighet og først litt mer DP. Live life and be merry Ellevte forelesning for tomorrow you may catch some disgusting skin disease. [Edmund Blackadder] 1 2 g i t k i s K o rt Grådighet All form for

Detaljer

Øvingsforelesning i Python (TDT4110)

Øvingsforelesning i Python (TDT4110) Øvingsforelesning i Python (TDT4110) Tema: Øving 2, Betingelser, if/elif/else Kristoffer Hagen Oversikt Praktisk informasjon Gjennomgang av Øving 1 Oppgaver for Øving 2 2 Praktisk Bruke andre studasser

Detaljer

LO118D Forelesning 2 (DM)

LO118D Forelesning 2 (DM) LO118D Forelesning 2 (DM) Kjøretidsanalyse, matematisk induksjon, rekursjon 22.08.2007 1 Kjøretidsanalyse 2 Matematisk induksjon 3 Rekursjon Kjøretidsanalyse Eksempel Finne antall kombinasjoner med minst

Detaljer

Dagens plan. INF Algoritmer og datastrukturer. Koding av tegn. Huffman-koding

Dagens plan. INF Algoritmer og datastrukturer. Koding av tegn. Huffman-koding Grafer Dagens plan INF2220 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 2007 Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Avsluttende om grådige algoritmer (kap. 10.1.2) Dynamisk programmering Floyds algoritme

Detaljer

Løsnings forslag i java In115, Våren 1996

Løsnings forslag i java In115, Våren 1996 Løsnings forslag i java In115, Våren 1996 Oppgave 1a For å kunne kjøre Warshall-algoritmen, må man ha grafen på nabomatriseform, altså en boolsk matrise B, slik at B[i][j]=true hvis det går en kant fra

Detaljer

SIF8010 ALGORITMER OG DATASTRUKTURER

SIF8010 ALGORITMER OG DATASTRUKTURER SIF8010 ALGORITMER OG DATASTRUKTURER KONTINUASJONSEKSAMEN, 1999; LØSNINGSFORSLAG Oppgave 1 (12%) Anta at du skal lage et støtteprogram som umiddelbart skal varsle om at et ord blir skrevet feil under inntasting

Detaljer

Øvingsforelesning 3: Splitt og hersk. Daniel Solberg

Øvingsforelesning 3: Splitt og hersk. Daniel Solberg Øvingsforelesning 3: Splitt og hersk Daniel Solberg Plan for dagen Vi går raskt gjennom øving 2 Splitt og hersk Algoritmer: Mergesort Quicksort Binærsøk Rekurrenser, masse rekurrenser 2 Splitt og hersk

Detaljer

Kondisjonstest. Algoritmer og datastrukturer. Python-oppgaver - LF. Onsdag 6. oktober Her er noen repetisjonsoppgaver i Python.

Kondisjonstest. Algoritmer og datastrukturer. Python-oppgaver - LF. Onsdag 6. oktober Her er noen repetisjonsoppgaver i Python. Algoritmer og datastrukturer Kondisjonstest Python-oppgaver - LF Onsdag 6. oktober 2004 Her er noen repetisjonsoppgaver i Python. Som alltid er den beste måten å lære å programmere på å sette seg ned og

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer

Eksamensoppgave 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

Detaljer

Algdat Oppsummering, eksamen-ting. Jim Frode Hoff

Algdat Oppsummering, eksamen-ting. Jim Frode Hoff Algdat Oppsummering, eksamen-ting Jim Frode Hoff November 18, 2012 1 Definisjoner 1.1 Ordliste Problem Probleminstans Iterasjon Asymtpoisk notasjon O(x) kjøretid Ω(x) kjøretid Θ(x) kjøretid T (x) kjøretid

Detaljer

Løsningsforslag for Obligatorisk Oppgave 2. Algoritmer og Datastrukturer ITF20006

Løsningsforslag for Obligatorisk Oppgave 2. Algoritmer og Datastrukturer ITF20006 Løsningsforslag for Obligatorisk Oppgave 2 Algoritmer og Datastrukturer ITF20006 Lars Vidar Magnusson Frist 28.02.14 Den andre obligatoriske oppgaven tar for seg forelesning 5, 6, og 7 som dreier seg om

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer

Eksamensoppgave 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.

Detaljer

Agenda. 1 Sortering, heap og select. 2 Binære trær. 3 Grafer, BFS og DFS. 4 Spenntrær og Korteste vei. 5 Maks flyt. 6 Dynamisk programmering

Agenda. 1 Sortering, heap og select. 2 Binære trær. 3 Grafer, BFS og DFS. 4 Spenntrær og Korteste vei. 5 Maks flyt. 6 Dynamisk programmering Agenda 1 Sortering, heap og select Oppsummering Ola Natvig IDI - NTNU 23. november 2007 2 Binære trær 3 Grafer, BFS og DFS 4 Spenntrær og Korteste vei 5 Maks flyt 6 Dynamisk programmering 7 Grådighet 8

Detaljer

Om Kurset og Analyse av Algoritmer

Om Kurset og Analyse av Algoritmer Om Kurset og Analyse av Algoritmer Lars Vidar Magnusson 8.1.2014 Praktisk informasjon om kurset Hva er en algoritme? (kapittel 1) Hvordan analysere en algoritme? (kapittel 2) Praktisk Informasjon Introduction

Detaljer

ALGORITMER OG DATASTRUKTURER

ALGORITMER 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

Detaljer

ALGORITMER OG DATASTRUKTURER

ALGORITMER 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

Detaljer

Grunnleggende Grafteori

Grunnleggende 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

Detaljer

Løsningsforslag for eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og datastrukturer Lørdag 9. august 2003, kl

Løsningsforslag for eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og datastrukturer Lørdag 9. august 2003, kl SIF8010 2003-08-09 Stud.-nr: Antall sider: 1 Løsningsforslag for eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og datastrukturer Lørdag 9. august 2003, kl. 0900 1500 Faglig kontakt under eksamen: Arne Halaas, tlf.

Detaljer

KONTINUASJONSEKSAMEN I FAG ALGORITMER OG DATASTRUKTURER

KONTINUASJONSEKSAMEN 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

Detaljer

ALGORITMER OG DATASTRUKTURER

ALGORITMER 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

Detaljer

LO118D Forelesning 12 (DM)

LO118D Forelesning 12 (DM) LO118D Forelesning 12 (DM) Trær 15.10.2007 1 Traversering av trær 2 Beslutningstrær 3 Isomorfisme i trær Preorden-traversering 1 Behandle den nåværende noden. 2 Rekursivt behandle venstre subtre. 3 Rekursivt

Detaljer

Rundt og rundt og. Trettende forelesning

Rundt 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

Detaljer

Spenntrær, oppsummert: Kruskal: Traverserer ikke. Plukker kanter i hytt og vær Prim: Legger alltid til den noden som er nærmest treet

Spenntrær, oppsummert: Kruskal: Traverserer ikke. Plukker kanter i hytt og vær Prim: Legger alltid til den noden som er nærmest treet Spenntrær, oppsummert: Kruskal: Traverserer ikke. Plukker kanter i hytt og vær Prim: Legger alltid til den noden som er nærmest treet 1 A B D C Prim: Kruskal: AB, BD, DC DC, AB, BD 2 0 + 1 + + n 1; antall

Detaljer

A new study has found that cockroaches are morons in the morning and geniuses in the evening in terms of their learning capacity.

A new study has found that cockroaches are morons in the morning and geniuses in the evening in terms of their learning capacity. A new study has found that cockroaches are morons in the morning and geniuses in the evening in terms of their learning capacity. Previous studies suggest that the learning capacity of both people and

Detaljer

Alg. Dat. Øvingsforelesning 3. Grafer, BFS, DFS og hashing. Børge Rødsjø rodsjo@stud.ntnu.no

Alg. Dat. Øvingsforelesning 3. Grafer, BFS, DFS og hashing. Børge Rødsjø rodsjo@stud.ntnu.no Alg. Dat Øvingsforelesning 3 Grafer, BFS, DFS og hashing Børge Rødsjø rodsjo@stud.ntnu.no Dagens tema Grafer Terminologi Representasjon av grafer Bredde først søk (BFS) Dybde først søk (DFS) Hashing Hashfunksjoner,

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer

Eksamensoppgave 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

Detaljer

Norsk informatikkolympiade runde. Sponset av. Uke 46, 2016

Norsk informatikkolympiade runde. Sponset av. Uke 46, 2016 Norsk informatikkolympiade 2016 2017 1. runde Sponset av Uke 46, 2016 Tid: 90 minutter Tillatte hjelpemidler: Kun skrivesaker. Det er ikke tillatt med kalkulator eller trykte eller håndskrevne hjelpemidler.

Detaljer

INF1020 Algoritmer og datastrukturer GRAFER

INF1020 Algoritmer og datastrukturer GRAFER GRAFER Dagens plan: Avsluttende om grådige algoritmer Huffman-koding (Kapittel 10.1.2) Dynamisk programmering Floyds algoritme for korteste vei alle-til-alle (Kapittel 10.3.4) Ark 1 av 16 Forelesning 22.11.2004

Detaljer

Øvingsforelesning 4. Topologisk sortering, Strongly Connected Components og Minimale spenntrær. Magnus Botnan

Øvingsforelesning 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

Detaljer

Øvingsforelesning 1 Python (TDT4110)

Øvingsforelesning 1 Python (TDT4110) Øvingsforelesning 1 Python (TDT4110) Introduksjon, Kalkulasjoner Ole-Magnus Pedersen Oversikt Praktisk Info Repetisjon fra sist Oppgaver for øving 2 2 Praktisk Info Last opp øvinger på Blackboard før godkjenning

Detaljer

INF 4130 Oppgavesett 3, 20/ m/løsningsforslag

INF 4130 Oppgavesett 3, 20/ m/løsningsforslag INF 4130 Oppgavesett 3, 20/09-2011 m/løsningsforslag Oppgave 1 1.1 Løs oppgave 20.19 (B&P), (a) er vist på forelesningen og kan vel bare repeteres, men løs (b). (a) er altså løst på forelesningen. (b)

Detaljer

Obligatorisk oppgave 1 i INF 4130, høsten 2008

Obligatorisk oppgave 1 i INF 4130, høsten 2008 Obligatorisk oppgave 1 i INF 4130, høsten 2008 Leveringsfrist 3. oktober Institutt for informatikk Krav til innleverte oppgaver ved Institutt for informatikk (Ifi) Ved alle pålagte innleveringer av oppgaver

Detaljer

Fra A til B. Syvende forelesning

Fra 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

Detaljer

Hash-funksjoner. Introduksjon. Steg 1: Strekkoder. Eksempel. Skrevet av: Martin Strand

Hash-funksjoner. Introduksjon. Steg 1: Strekkoder. Eksempel. Skrevet av: Martin Strand Hash-funksjoner Skrevet av: Martin Strand Kurs: Python Tema: Tekstbasert, Kryptografi Fag: Matematikk, Programmering Klassetrinn: 8.-10. klasse, Videregående skole Introduksjon Tidligere har vi sett hvordan

Detaljer

Finne ut om en løsning er helt riktig og korrigere ved behov

Finne ut om en løsning er helt riktig og korrigere ved behov Finne ut om en løsning er helt riktig og korrigere ved behov Finurlige feil og debugging av kode IN1000, uke5 Geir Kjetil Sandve Oppgave (Lett modifisert fra eksamen 2014) Skriv en funksjon Dersom parameteren

Detaljer

Rekursiv programmering

Rekursiv programmering Rekursiv programmering Babushka-dukker En russisk Babushkadukke er en sekvens av like dukker inne i hverandre, som kan åpnes Hver gang en dukke åpnes er det en mindre utgave av dukken inni, inntil man

Detaljer

Repetisjon og mer motivasjon. MAT1030 Diskret matematikk. Repetisjon og mer motivasjon

Repetisjon 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

Detaljer

Skrevet av: Oversatt fra microbit-micropython.readthedocs.io (

Skrevet av: Oversatt fra microbit-micropython.readthedocs.io ( Python: Nettverk Skrevet av: Oversatt fra microbit-micropython.readthedocs.io (https://microbitmicropython.readthedocs.io/en/latest/tutorials/network.html) Oversatt av: Øistein Søvik Kurs: Microbit Tema:

Detaljer

AlgDat - Øvingsforelesning 1 Introduksjon til Python, lenkede lister og øving 1

AlgDat - Øvingsforelesning 1 Introduksjon til Python, lenkede lister og øving 1 AlgDat - Øvingsforelesning 1 Introduksjon til Python, lenkede lister og øving 1 Ole Kristian Pedersen, Høst 2016 Agenda Introduksjon til Python for begynnere Intro til øving 1 Litt om lenkede lister Øvingssystemet

Detaljer

Øvingsforelesning 5 Python (TDT4110)

Øvingsforelesning 5 Python (TDT4110) Øvingsforelesning 5 Python (TDT4110) Repetisjon av løkker og funksjoner Ole-Magnus Pedersen Oversikt Praktisk Info Gjennomgang av Øving 3 Repetisjon 2 Praktisk info Prosjekter i PyCharm må startes med

Detaljer

Innhold. Innledning 1

Innhold. Innledning 1 Innhold Innledning 1 1 Kompleksitetsanalyse 7 1.1 Innledning.............................. 8 1.2 Hva vi beregner........................... 8 1.2.1 Enkle operasjoner...................... 8 1.2.2 Kompleksitet........................

Detaljer

Norsk informatikkolympiade runde

Norsk informatikkolympiade runde Norsk informatikkolympiade 2017 2018 1. runde Sponset av Uke 46, 2017 Tid: 90 minutter Tillatte hjelpemidler: Kun skrivesaker. Det er ikke tillatt med kalkulator eller trykte eller håndskrevne hjelpemidler.

Detaljer

Magnus Moan (Undertegnede) Enkle datastrukturer, trær, traversering og rekursjon

Magnus Moan (Undertegnede) Enkle datastrukturer, trær, traversering og rekursjon 1 Enkle datastrukturer, trær, traversering og rekursjon Magnus Moan (Undertegnede) algdat@idi.ntnu.no Enkle datastrukturer, trær, traversering og rekursjon 2 Dagens plan Praktisk Enkle datastrukturer Stack

Detaljer

MAT Oblig 1. Halvard Sutterud. 22. september 2016

MAT Oblig 1. Halvard Sutterud. 22. september 2016 MAT1110 - Oblig 1 Halvard Sutterud 22. september 2016 Sammendrag I dette prosjektet skal vi se på anvendelsen av lineær algebra til å generere rangeringer av nettsider i et web basert på antall hyperlinker

Detaljer

INF2810: Funksjonell programmering: Mer om Scheme. Rekursjon og iterasjon.

INF2810: Funksjonell programmering: Mer om Scheme. Rekursjon og iterasjon. INF2810: Funksjonell programmering: Mer om Scheme. Rekursjon og iterasjon. Stephan Oepen & Erik Velldal Universitetet i Oslo 25. januar, 2013 På blokka 2 Forrige uke Introduksjon og oversikt Funksjonell

Detaljer

Vi skal se på grafalgoritmer for:

Vi skal se på grafalgoritmer for: Grafalgoritmer Vi skal se på grafalgoritmer for: Traversering: Oppsøk alle nodene i grafen en og bare en gang, på en eller annen systematisk måte Nåbarhet: Finnes det en vei fra en node til en annen node?

Detaljer

INF2810: Funksjonell Programmering. Strømmer og utsatt evaluering

INF2810: Funksjonell Programmering. Strømmer og utsatt evaluering INF2810: Funksjonell programmering INF2810: Funksjonell Programmering Strømmer og utsatt evaluering Erik Velldal Universitetet i Oslo 5. april 2016 Forrige forelesning Mer om (prosedyre)navn, bindinger,

Detaljer

Øvingsforelesning 2 - TDT4120. Grafer og hashing. Benjamin Bjørnseth

Øvingsforelesning 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

Detaljer

Pensum: fra boken (H-03)+ forelesninger

Pensum: fra boken (H-03)+ forelesninger Pensum: fra boken (H-03)+ forelesninger unntatt kursorisk tema KAP. 1 KAP. 2 KAP. 3 JAVA I-110 (ikke gjennomgått) OO + ABSTRAKSJON /GENERISK PROGRAMMERING REKURSJON ALGORITME-TIDSANALYSE; O-NOTASJON KAP.

Detaljer

Pensum: 3. utg av Cormen et al. Øvingstime: I morgen, 14:15

Pensum: 3. utg av Cormen et al. Øvingstime: I morgen, 14:15 http://www.idi.ntnu.no/~algdat algdat@idi.ntnu.no Pensum: 3. utg av Cormen et al. Øvingstime: I morgen, 14:15 b c g a f d e h The pitch drop experiment. Foreløpig kjørt fra 1927 til nå. Åtte dråper har

Detaljer

Først må vi få datamaskinen til å velge et tilfeldig ord, så la oss begynne. Lagre programmet ditt og kjør det. Hvilket ord skrives ut?

Først må vi få datamaskinen til å velge et tilfeldig ord, så la oss begynne. Lagre programmet ditt og kjør det. Hvilket ord skrives ut? Hangman Skrevet av: Oversatt fra Code Club UK (//codeclub.org.uk) Oversatt av: Geir Arne Hjelle Kurs: Python Tema: Tekstbasert, Spill Fag: Programmering Klassetrinn: 5.-7. klasse, 8.-10. klasse Introduksjon

Detaljer

Søking i strenger. Prefiks-søking Naiv algoritme Knuth-Morris-Pratt-algoritmen Suffiks-søking Boyer-Moore-algoritmen Hash-basert Karp-Rabin-algoritmen

Søking i strenger. Prefiks-søking Naiv algoritme Knuth-Morris-Pratt-algoritmen Suffiks-søking Boyer-Moore-algoritmen Hash-basert Karp-Rabin-algoritmen Søking i strenger Vanlige søkealgoritmer (on-line-søk) Prefiks-søking Naiv algoritme Knuth-Morris-Pratt-algoritmen Suffiks-søking Boyer-Moore-algoritmen Hash-basert Karp-Rabin-algoritmen Indeksering av

Detaljer

Løsningsforslag for eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og Datastrukturer Tirsdag 18. Desember 2000, kl

Løsningsforslag for eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og Datastrukturer Tirsdag 18. Desember 2000, kl Student nr.: Side 1 av 5 Løsningsforslag for eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og Datastrukturer Tirsdag 18. Desember 2000, kl 0900-1500 Faglig kontakt under eksamen: Arne Halaas, tlf. 73 593442. Hjelpemidler:

Detaljer

Norsk informatikkolympiade runde

Norsk informatikkolympiade runde Norsk informatikkolympiade 2016 2017 1. runde Sponset av Uke 46, 2016 Tid: 90 minutter Tillatte hjelpemidler: Kun skrivesaker. Det er ikke tillatt med kalkulator eller trykte eller håndskrevne hjelpemidler.

Detaljer

Øvingsforelesning 5 Python (TDT4110)

Øvingsforelesning 5 Python (TDT4110) Øvingsforelesning 5 Python (TDT4110) Repetisjon av løkker og funksjoner Ole-Magnus Pedersen Oversikt Praktisk Info Gjennomgang av Øving 3 Repetisjon 2 Praktisk info Prosjekter i PyCharm må startes med

Detaljer

Pensum: fra boken (H-03)+ forelesninger

Pensum: fra boken (H-03)+ forelesninger Pensum: fra boken (H-03)+ forelesninger unntatt kursorisk tema KAP. 1 KAP. 2 KAP. 3 JAVA I-110 (ikke gjennomgått) OO + ABSTRAKSJON /GENERISK PROGRAMMERING REKURSJON ALGORITME-TIDSANALYSE; O-NOTASJON KAP.

Detaljer

Kanter, kanter, mange mangekanter. Introduksjon: Steg 1: Enkle firkanter. Sjekkliste. Skrevet av: Sigmund Hansen

Kanter, kanter, mange mangekanter. Introduksjon: Steg 1: Enkle firkanter. Sjekkliste. Skrevet av: Sigmund Hansen Kanter, kanter, mange mangekanter Skrevet av: Sigmund Hansen Kurs: Processing Tema: Tekstbasert, Animasjon Fag: Matematikk, Programmering, Kunst og håndverk Klassetrinn: 8.-10. klasse, Videregående skole

Detaljer

I dag skal vi ved hjelp av ganske enkel Python-kode finne ut om det er mulig å tjene penger på å selge og kjøpe en aksje.

I dag skal vi ved hjelp av ganske enkel Python-kode finne ut om det er mulig å tjene penger på å selge og kjøpe en aksje. Trading-algoritme I dag skal vi ved hjelp av ganske enkel Python-kode finne ut om det er mulig å tjene penger på å selge og kjøpe en aksje. Vi skal gjøre dette ved å lage et Python-program (med noen for-løkker)

Detaljer

Eksamensoppgave i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer

Eksamensoppgave 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

Detaljer

Finne ut om en løsning er helt riktig og korrigere ved behov

Finne ut om en løsning er helt riktig og korrigere ved behov Finne ut om en løsning er helt riktig og korrigere ved behov Finurlige feil og debugging av kode IN1000, uke5 Henrik H. Løvold Oppgave (Lett modifisert fra eksamen 2014) Skriv en funksjon Dersom parameteren

Detaljer

All good things. Fjortende forelesning

All 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.

Detaljer