Backtracking som løsningsmetode

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "Backtracking som løsningsmetode"

Transkript

1 Backtracking

2 Backtracking som løsningsmetode Backtracking løser problemer der løsningene kan beskrives som en sekvens med steg eller valg Kan enten finne én løsning eller alle løsninger Bygger opp løsningen(e) ett steg om gangen: Prøver etter hvert steg alle mulige steg videre Hvis vi ser at et steg ikke kan lede til en løsning stopper vi videre utbygging av løsningen (avskjæring) Tar da et steg tilbake (backtracking) og prøver i stedet neste mulige steg som kan lede til løsning

3 Backtracking vs. brute force Rå kraft (brute force) algoritmer: Genererer alle mulige sekvenser av steg som kan være en løsning For hver av de mulige løsningene: Sjekk om den er korrekt Ressurskrevende, ubrukelig for større problemer Algoritmer med backtracking: Er ofte basert på en rå kraft algoritme Stopper oppbyggingen av en mulig løsning når vi ser at den ikke kan være korrekt Effektiviteten avhenger av hvor smart/tidlig vi gjør denne avskjæringen av løsninger

4 Backtracking og rekursjon Backtrackingsalgoritmer er av natur rekursive: Vi tar et og et steg mot en fullstendig løsning I hvert steg løser vi det samme problemet Problemstørrelsen reduseres for hvert steg Bunnen i rekursjonen: Vi har bygget opp en komplett løsning og det er ikke flere steg igjen å ta

5 Problemeksempler Finne en korrekt rekkefølge: Dronningproblemet Fargelegging av kart Fordeling av ressurser iht. behov eller ønsker Løsning av kryssord, sudoku, brettspill Rutevalg: Finne beste vei gjennom et nettverk Labyrinter

6 Enkelt eksempel: En labyrint Kvadratisk rutenett der noen ruter er blokkerte Starter i øvre venstre hjørne, prøver å finne vei til nedre venstre hjørne Fire muligheter i hvert steg: Høyre, ned, venstre, opp Avskjæring: Går ikke ut av labyrinten Går ikke til blokkerte ruter Går ikke til ruter som er besøkt tidligere

7 Datastruktur for labyrinten Setter opp labyrinten som en todimensjonal tabell med heltall, med verdiene 1 (fri) og 0 (stengt) Mens algoritmen utføres: Markerer oppsøkte ruter med verdien 2 i tabellen Tar vare på veien, ved at ruter som ligger på funnet vei markeres med verdien 3 i tabellen

8 Rekursiv implementasjon Merker av alle besøkte ruter i labyrint-tabellen Bunn i rekursjonen når vi kommer til nedre høyre hjørne Maks. fire rekursive kall, med flytt til hver av naborutene (høyre, ned, venstre opp) som det er lovlig å flytte til Lovlig flytt: Naboruten finnes, er fri og ikke tidligere besøkt Stopper rekursjonen med en gang en vei er funnet Merker rutene på evt. vei når rekursjonen trekker seg tilbake etter at en vei er funnet Java-kode: labyrint.java * *: Inneholder flere tips til løsningen av oblig. 2...

9 Oblig. 2: Springerproblemet Springer: 2 frem, 1 til siden Starter med en springer i en gitt posisjon på et n x n brett Problem: Finn en måte å flytte springeren rundt på sjakkbrettet, slik at den er innom hver rute en og bare en gang en springertur Finnes ikke alltid løsning, avhenger av startposisjon og størrelsen på brettet

10 Springerproblemet og backtracking Løses på en tilsvarende måte som labyrinten: Bruk en 2D-tabell til å lagre hvilke ruter som er oppsøkt Må merke en rute som ubrukt igjen når vi backtracker Prøv alle lovlige steg (maks. 8) videre fra hver posisjon Ikke gå utenfor brettet, ikke oppsøk en rute flere ganger Ta vare på antall steg og hvilke flytt som utføres Problemet er løst etter n 2 steg (alle ruter er besøkt) Bruk gjerne labyrintprogrammet som utgangspunkt

11 Litt kombinatorikk Kombinatorikk: Metoder og formler for å telle opp antall mulige måter som vi kan gjennomføre steg-for-steg prosesser på Eksempler: Hvor mange ulike LOTTO-rekker finnes det? Hvor mange forskjellige flush kan vi få utdelt i poker? Hvor mange ulike oppstillinger av dronninger kan vi lage på et sjakkbrett, slik at ingen står i samme rad eller kolonne? Kjennskap til grunnleggende formler fra kombinatorikken er nødvendig for å kunne forstå kompleksiteten i en del backtrackingproblemer

12 Multiplikasjonsprinsippet En prosess består av å gjøre n (del)valg i rekkefølge I hvert delvalg har vi ki ulike alternativer, i = 1, 2,, n Hele prosessen kan da utføres på: k 1 k 2 k 3 k n-1 k n ulike måter

13 Multiplikasjonsprinsippet: Et eksempel Skal velge et antrekk som består av en bukse og en genser n = 2 delvalg k1 = 3 bukser k2 = 2 gensere Totalt: k 1 k 2 = 3 2 = 6 mulige ulike antrekk

14 Et eksempel til: Svenske bilskilt Vanlige svenske registreringsnumre for biler består av tre bokstaver etterfulgt av tre siffer (0 9) Bokstavene I, Q, V, Å, Ä, Ö brukes ikke pga. at de ligner for mye på andre bokstaver/tall I alt 23 ulike bokstaver kan velges Det er 97 tre-bokstavskombinasjoner som ikke er tillatt å bruke

15 Antall forskjellige svenske bilskilt n = 6 delvalg Tre valg av bokstaver, 23 ulike muligheter i hvert valg: k 1 = k 2 = k 3 = 23 Tre valg av siffer, 10 ulike muligheter i hvert valg: k 4 = k 5 = k 6 = 10 Antall ulike skilt som inneholder ulovlige bokstavkoder: = Totalt antall forskjellige svenske bilskilt som kan lages: =

16 Permutasjoner Har n objekter som alle er ulike Objektene skal stilles opp i en eller annen rekkefølge Det å bestemme en rekkefølge kan sees på som å nummerere objektene fra 1 til n En slik nummerering av n objekter kalles for en permutasjon av objektene Å endre rekkefølger kalles å permutere (eller å stokke om, bytte om) I mange backtrackingsproblemer vil løsningen være en permutasjon som oppfyller visse krav

17 Permutasjoner, noen eksempler Alle 6 permutasjoner av 123: Alle 24 permutasjoner av ABCD: ABCD ABDC ACBD ACDB ADBC ADCB BACD BADC BCAD BCDA BDAC BDCA CABD CADB CBAD CBDA CDAB CDBA DABC DACB DBAC DBCA DCAB DCBA

18 Hvor mange permutasjoner kan lages? Kan bruke multiplikasjonsprinsippet til å regne ut antall mulige ulike permutasjoner av n objekter En permutering er en prosess med n delvalg: Velg nr. 1 : n muligheter Velg nr. 2 : n 1 muligheter Velg nr. n - 1 : 2 muligheter Velg nr. n : 1 mulighet Total antall mulige permutasjoner av n objekter: n (n - 1) (n - 2) = n! (n-fakultet)

19 Antall permutasjoner vokser raskt 1! = 1 2! = 2 3! = 6 4! = 24 5! = 120 6! = 720 7! = ! = ! = ! = ! = ! = ! = ! = ! = ! = ! = ! = ! = ! =

20 Program for å lage og skrive ut alle permutasjoner av tallene 1, 2,, n Permutasjonene bygges opp systematisk og rekursivt, ved at vi etter tur setter alle tallene inn som nummer en, deretter som nummer to osv. Bruker en global heltallsarray p av lengde n til å lagre permutasjonene som genereres Rekursjonen følger indeksene i p Tar vare på hvilke av tallene 1, 2,.., n som allerede er brukt i en permutasjon, i en global boolsk array brukt, (initielt lik false) slik at vi ikke setter inn samme tall to ganger

21 public static void lagperm(int indeks) { if (indeks == n) skrivperm(); else { for (int i = 0; i < n; i++) { if (!brukt[i]) { p[indeks] = i + 1; brukt[i] = true; lagperm(indeks + 1); brukt[i] = false; } } } } Java-kode med testprogram: permutasjon.java

22 Dronningproblemet n dronninger skal plasseres på et n x n sjakkbrett, slik at ingen av dronningene kan slå hverandre Vi skal lage et program som finner alle slike utplasseringer av n dronninger En dronning kan beveges fra ruten den står på, i begge retninger horisontalt, vertikalt og langs de to diagonalene

23 To løsninger for n = 8

24 Antall løsninger for voksende n n n

25 Dronningproblemet: n delvalg Kan betraktes som et steg-for-steg problem I hvert steg velger vi en ny posisjon på brettet og setter ut én ny dronning Tidsforbruket for en algoritme som skal løse dronningproblemet avhenger av: Størrelsen på sjakkbrettet, n Hvor tidlig vi avskjærer utbyggingen av en løsning, dvs. tar vekk sist utplasserte dronning og går tilbake (backtracker) til den forrige

26 Rå kraft -løsning, versjon 0.1 Prøv med alle mulige utplasseringer av n dronninger For hver mulig utplassering: Test om dette er en løsning Det kan relativt enkelt bevises at antall løsninger som må lages og testes for n = 8 er: / 8! = For generell n er antall løsninger som må testes: n 2 (n 2-1) (n 2-2) (n 2 - n + 2) (n 2 - n +1 ) / n! Ubrukelig for n > 7 Testprogram: bruteforce1.java

27 Rå kraft - løsning, versjon 0.2 Avskjæring: Ikke sett dronninger på samme rad For hver rad: Prøv alle rutene Test om hver utplassering av n dronninger er en løsning Antall løsninger som må lages og testes for n = 8 kan beregnes med multiplikasjonsprinsippet: = 8 8 = For generell n: n n Ubrukelig for n > 8 Testprogram: bruteforce2.java

28 Litt smartere løsning Ikke sett dronninger i samme rad eller samme kolonne En løsning blir da en permutasjon av tallene 1, 2, 3,, n Antall løsninger som må lages og testes for n = 8: = 8! = For generell n: n! Ubrukelig for n > 11 { 4, 7, 3, 8, 2, 5, 1, 6 } Testprogram: bruteforce3.java

29 Enda smartere løsning Sett ut dronningene rad for rad For hver ledige kolonne i raden: Sjekk om noen av dronningene som allerede er satt ut ovenfor kan nå dette feltet langs de to diagonalene Hvis ikke, sett ut dronning i denne kolonnen og gå videre til neste rad, ellers prøv neste ledige kolonne Hvis ingen av kolonnene kan brukes, backtrack til forrige rad og prøv en ny plassering der

30 Animasjon: Backtracking frem til første løsning

31 Implementasjon Bruker programmet for å lage permutasjoner til å bygge opp løsningene på dronningproblemet rad for rad: Permutasjonene som genereres representerer en løsning som er under utbygging Vil automatisk unngå dronninger i samme rad/kolonne Trenger bare å utvide permutasjonsprogrammet med en funksjon som sjekker de to diagonalene bakover Java-kode: dronning.java

Backtracking som løsningsmetode

Backtracking som løsningsmetode Backtracking Backtracking som løsningsmetode Backtracking brukes til å løse problemer der løsningene kan beskrives som en sekvens med steg eller valg Kan enten finne én løsning eller alle løsninger Bygger

Detaljer

Backtracking: Kombinatorikk og permutasjoner

Backtracking: Kombinatorikk og permutasjoner Backtracking: Kombinatorikk og permutasjoner Litt kombinatorikk Kombinatorikk: Metoder og formler for å telle opp antall mulige måter som vi kan gjennomføre steg-for-steg prosesser på Eksempler: Hvor mange

Detaljer

Kapittel 3: Kombinatorikk

Kapittel 3: Kombinatorikk Kapittel 3: Kombinatorikk Kombinatorikk handler om å telle opp antall muligheter i ulike situasjoner (for eksempel telle opp antall gunstige og antall mulige i forbindelse med sannsynlighetsberegninger).

Detaljer

Kapittel 3: Kombinatorikk

Kapittel 3: Kombinatorikk Kapittel 3: Kombinatorikk Kombinatorikk handler om å telle opp antall muligheter i ulike situasjoner (for eksempel telle opp antall gunstige og antall mulige i forbindelse med sannsynlighetsberegninger.

Detaljer

Forelesning 6, kapittel 3. : 3.6: Kombinatorikk.

Forelesning 6, kapittel 3. : 3.6: Kombinatorikk. Forelesning 6, kapittel 3. : 3.6: Kombinatorikk. Kombinatorikk betyr her: Formler for opptelling av antall kombinasjoner. Generelt er denne grenen av matematikk videre, og omfatter blant annet grafteori.

Detaljer

En algoritme for permutasjonsgenerering

En algoritme for permutasjonsgenerering Innledning La oss tenke oss at vi har en grunnskole-klasse på 25 elever der enkelte av elever er uvenner med hverandre. Hvis uvenner sitter nær hverandre blir det bråk og slåssing. Er det mulig å plassere

Detaljer

INF1010. Sekvensgenerering Alle mulige sekvenser av lengde tre av tallene 0, 1 og 2: Sekvensgenerering. Generalisering. n n n! INF1010 INF1010 INF1010

INF1010. Sekvensgenerering Alle mulige sekvenser av lengde tre av tallene 0, 1 og 2: Sekvensgenerering. Generalisering. n n n! INF1010 INF1010 INF1010 Sekvensgenerering Alle mulige sekvenser av lengde tre av tallene, og : Kombinatorisk søking Generering av permutasjoner Lett: Sekvensgenerering Vanskelig: Alle tallene må være forskjellige Eksempel: Finne

Detaljer

INF2220: Forelesning 7. Kombinatorisk søking

INF2220: Forelesning 7. Kombinatorisk søking INF2220: Forelesning 7 Kombinatorisk søking Oversikt Rekursjon - oppsummering Generering av permutasjoner Lett: Sekvens-generering Vanskelig: Alle tallene må være forskjellige Eksempel: Finne korteste

Detaljer

Hva er en stack? En lineær datastruktur der vi til enhver tid kun har tilgang til elementet som ble lagt inn sist

Hva er en stack? En lineær datastruktur der vi til enhver tid kun har tilgang til elementet som ble lagt inn sist Stack Hva er en stack? En lineær datastruktur der vi til enhver tid kun har tilgang til elementet som ble lagt inn sist Et nytt element legges alltid på toppen av stakken Skal vi ta ut et element, tar

Detaljer

Hva er en stack? En lineær datastruktur der vi til enhver tid kun har tilgang til elementet som ble lagt inn sist

Hva er en stack? En lineær datastruktur der vi til enhver tid kun har tilgang til elementet som ble lagt inn sist Stack Hva er en stack? En lineær datastruktur der vi til enhver tid kun har tilgang til elementet som ble lagt inn sist Et nytt element legges alltid på toppen av stakken Skal vi ta ut et element, tar

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO 1 UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : IN 115 Eksamensdag : Lørdag 20 mai, 2000 Tid for eksamen : 09.00-15.00 Oppgavesettet er på : 5 sider Vedlegg : Intet. Tillatte

Detaljer

N-dronningproblemet Obligatorisk oppgave 1 I120, H-2000

N-dronningproblemet Obligatorisk oppgave 1 I120, H-2000 N-dronningproblemet Obligatorisk oppgave 1 I120, H-2000 Innleveringsfrist : Mandag, 2. Oktober, kl.10:00 Besvarelsen legges i arkivskapet på UA i skuff merket I120 Innhold: utskrift av godt dokumentert

Detaljer

PG 4200 Algoritmer og datastrukturer Innlevering 1. Frist: 2.februar kl 21.00

PG 4200 Algoritmer og datastrukturer Innlevering 1. Frist: 2.februar kl 21.00 PG 4200 Algoritmer og datastrukturer Innlevering 1 Frist: 2.februar kl 21.00 Utdelt materiale: Alle filer som nevnes er inneholdt i zip-filen innlevering1.zip. Innlevering: Besvarelsen skal være i form

Detaljer

IN2010: Forelesning 11. Kombinatorisk søking Beregnbarhet og kompleksitet

IN2010: Forelesning 11. Kombinatorisk søking Beregnbarhet og kompleksitet IN2010: Forelesning 11 Kombinatorisk søking Beregnbarhet og kompleksitet KOMBINATORISK SØKING Oversikt Generering av permutasjoner Lett: Sekvens-generering Vanskelig: Alle tallene må være forskjellige

Detaljer

Sannsynlighetsregning

Sannsynlighetsregning Kapittel 3: Sannsynlighetsregning Definisjoner: Noen grunnleggende begrep. Stokastisk forsøk: Et forsøk/eksperiment der det er tilfeldig hva utfallet blir. Utfallsrom, S: Mengden av alle mulige utfall

Detaljer

Stack. En enkel, lineær datastruktur

Stack. En enkel, lineær datastruktur Stack En enkel, lineær datastruktur Hva er en stack? En datastruktur der vi til enhver tid kun har tilgang til elementet som ble lagt inn sist Et nytt element legges alltid på toppen av stakken Skal vi

Detaljer

INF1010 Rekursjon. Marit Nybakken 1. mars 2004

INF1010 Rekursjon. Marit Nybakken 1. mars 2004 INF1010 Rekursjon Marit Nybakken marnybak@ifi.uio.no 1. mars 2004 Å lære rekursjon gjøres ved å prøve å gjøre en masse oppgaver selv til man får en aha-opplevelse. Marit prøver likevel å forklare littegranne.

Detaljer

Sudokubrettet Et sudokubrett består av n n ruter. Vi bruker følgende begreper i oppgaven:

Sudokubrettet Et sudokubrett består av n n ruter. Vi bruker følgende begreper i oppgaven: INF1010 2015 Obligatorisk oppgave 9, 10 og 11 SUDOKU Versjon 26. mars. Ved behov for presiseringer i del 10 og 11, kan det komme ny versjon 16. april, men ingen endringer i selve oppgaven. Denne obligatoriske

Detaljer

Obligatorisk oppgave 5: Labyrint

Obligatorisk oppgave 5: Labyrint Obligatorisk oppgave 5: Labyrint INF1010 Frist: mandag 24. april 2017 kl. 12:00 Versjon 1.0 (1709ba6 ) Innhold 1 Innledning 2 2 Notasjon og terminologi 3 2.1 Formelle definisjoner.........................

Detaljer

IN1010 V18, Obligatorisk oppgave 5

IN1010 V18, Obligatorisk oppgave 5 IN1010 V18, Obligatorisk oppgave 5 Innleveringsfrist: Tirsdag 17.04. kl 10:00 Versjon 1.3 (12.04.2018) Sist modifisert av Silje Merethe Dahl. Innledning I denne oppgaven skal du bruke rekursjon til å lage

Detaljer

Rekursjon. Binærsøk. Hanois tårn.

Rekursjon. Binærsøk. Hanois tårn. Rekursjon Binærsøk. Hanois tårn. Hvorfor sortering (og søking) er viktig i programmering «orden» i dataene vi blir fort lei av å lete poleksempel internett «alt» er søking og sortering alternativer til

Detaljer

Søkeproblemet. Gitt en datastruktur med n elementer: Finnes et bestemt element (eller en bestemt verdi) x lagret i datastrukturen eller ikke?

Søkeproblemet. Gitt en datastruktur med n elementer: Finnes et bestemt element (eller en bestemt verdi) x lagret i datastrukturen eller ikke? Søking Søkeproblemet Gitt en datastruktur med n elementer: Finnes et bestemt element (eller en bestemt verdi) x lagret i datastrukturen eller ikke? Effektiviteten til søkealgoritmer avhenger av: Om datastrukturen

Detaljer

INF1010 Sortering. Marit Nybakken 1. mars 2004

INF1010 Sortering. Marit Nybakken 1. mars 2004 INF1010 Sortering Marit Nybakken marnybak@ifi.uio.no 1. mars 2004 Dette dokumentet skal tas med en klype salt og forfatter sier fra seg alt ansvar. Dere bør ikke bruke definisjonene i dette dokumentet

Detaljer

Datastrukturer for rask søking

Datastrukturer for rask søking Søking Søkeproblemet Gitt en datastruktur med n elementer: Finnes et bestemt element (eller en bestemt verdi) x lagret i datastrukturen eller ikke? Effektiviteten til søkealgoritmer avhenger av: Om datastrukturen

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

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

Rekursjon som programmeringsteknikk

Rekursjon som programmeringsteknikk Rekursjon Kap.7 Sist oppdatert 15.02.10 Rekursjon som programmeringsteknikk 10-1 Rekursiv tenkning Rekursjon er en programmeringsteknikk der en metode kan kalle seg selv for å løse problemet. En rekursiv

Detaljer

Om å lete gjennom «alle muligheter» Eller: Kombinatorisk søking, rekursjon og avskjæring 1 Innledning Problemer, instanser og løsningsalgoritmer

Om å lete gjennom «alle muligheter» Eller: Kombinatorisk søking, rekursjon og avskjæring 1 Innledning Problemer, instanser og løsningsalgoritmer Om å lete gjennom «alle muligheter» Eller: Kombinatorisk søking, rekursjon og avskjæring Notat til IN2010 Stein Krogdahl og Arne Maus Ifi, UiO, November 2018 1 Innledning Kurset IN2010 går i stor grad

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Prøveeksamen i : INF2440 Praktisk parallell programmering Prøveeksamensdag : 26. mai 2014 Tidspunkter: 11.00 Utdeling av prøveeksamen 15:15

Detaljer

Grunnleggende Grafalgoritmer II

Grunnleggende Grafalgoritmer II Grunnleggende Grafalgoritmer II Lars Vidar Magnusson March 17, 2015 Kapittel 22 Dybde-først søk Topologisk sortering Relasjonen til backtracking Dybde-Først Søk Dybde-først søk i motsetning til et bredde-først

Detaljer

Rekursjon. (Big Java kapittel 13) Fra Urban dictionary: recursion see recursion. IN1010 uke 8 våren Dag Langmyhr

Rekursjon. (Big Java kapittel 13) Fra Urban dictionary: recursion see recursion. IN1010 uke 8 våren Dag Langmyhr Fakultet Bredde Rekursjon Fibonacci Sjakk Hanois tårn Lister Oppsummering Rekursjon (Big Java kapittel 13) Fra Urban dictionary: recursion see recursion. n! = n x n-1 x n-2 x... x 2 x 1 Å beregne fakultet

Detaljer

"behrozm" Oppsummering - programskisse for traversering av en graf (dybde først) Forelesning i INF februar 2009

behrozm Oppsummering - programskisse for traversering av en graf (dybde først) Forelesning i INF februar 2009 Rekursiv programmering BTeksempel Datastruktur I klassen Persontre (rotperson==) Rekursjon Noen oppgaver/problemer er rekursive «av natur» Eksempel på en rekursiv definisjon Fakultetsfunksjonen

Detaljer

Sorteringsproblemet. Gitt en array A med n elementer som kan sammenlignes med hverandre:

Sorteringsproblemet. Gitt en array A med n elementer som kan sammenlignes med hverandre: Sortering Sorteringsproblemet Gitt en array A med n elementer som kan sammenlignes med hverandre: Finn en ordning (eller permutasjon) av elementene i A slik at de står i stigende (evt. avtagende) rekkefølge

Detaljer

Hvorfor sortering og søking? Søking og sortering. Binære søketrær. Ordnet innsetting forbereder for mer effektiv søking og sortering INF1010 INF1010

Hvorfor sortering og søking? Søking og sortering. Binære søketrær. Ordnet innsetting forbereder for mer effektiv søking og sortering INF1010 INF1010 Hvorfor sortering og søking? Man bør ha orden i dataene umulig å leve uten i informasjonssamfunnet vi blir fort lei av å lete poleksempel internett alt er søking og sortering alternativer til sortering

Detaljer

Hvor raskt klarer vi å sortere?

Hvor raskt klarer vi å sortere? Sortering Sorteringsproblemet Gitt en array med n elementer som kan sammenlignes med hverandre: Finn en ordning (eller permutasjon) av elementene slik at de står i stigende (evt. avtagende) rekkefølge

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i IN 115 og IN 110 Algoritmer og datastrukturer Eksamensdag: 14. mai 1996 Tid for eksamen: 9.00 15.00 Oppgavesettet er på 8 sider.

Detaljer

Binære trær: Noen algoritmer og anvendelser

Binære trær: Noen algoritmer og anvendelser Binære trær: Noen algoritmer og anvendelser Algoritmer / anvendelser: Søking i usortert binært tre Telling av antall noder og nivåer i treet Traversering av binære trær Binære uttrykkstrær Kunstig intelligens(?):

Detaljer

ITF20006 Algoritmer og datastrukturer Oppgavesett 7

ITF20006 Algoritmer og datastrukturer Oppgavesett 7 ITF Algoritmer og datastrukturer Oppgavesett 7 Av Thomas Gabrielsen Eksamen Oppgave. ) Det tar konstant tid å hente et gitt element fra en tabell uavhengig av dens størrelse, noe som med O-notasjon kan

Detaljer

Rekursjon. (Big Java kapittel 13) Fra Urban dictionary: recursion see recursion. IN1010 uke 8 våren Dag Langmyhr

Rekursjon. (Big Java kapittel 13) Fra Urban dictionary: recursion see recursion. IN1010 uke 8 våren Dag Langmyhr Fakultet Rekursjon Fibonacci Sjakk Hanois tårn Lister Oppsummering Rekursjon (Big Java kapittel 13) Fra Urban dictionary: recursion see recursion. n! = n x n-1 x n-2 x... x 2 x 1 Å beregne fakultet Den

Detaljer

A 1 B 1 D 1 H 1 H 2 D 2 B 2 E 1 E 2 I 1 I 2...

A 1 B 1 D 1 H 1 H 2 D 2 B 2 E 1 E 2 I 1 I 2... UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i IN 115 Algoritmer og datastrukturer Eksamensdag: 19. mai 1999 Tid for eksamen: 9.00 15.00 Oppgavesettet er på 9 sider. Vedlegg:

Detaljer

PG 4200 Algoritmer og datastrukturer Innlevering 2

PG 4200 Algoritmer og datastrukturer Innlevering 2 PG 4200 Algoritmer og datastrukturer Innlevering 2 Frist: Mandag 21.april 2014 kl 23.55 Utdelt materiale: Se zip-filen innlevering2.zip. Innlevering: Lever en zip-fil som inneholder følgende: PG4200_innlevering_2.pdf:

Detaljer

alternativer til sortering og søking binære trær søketrær Ikke-rekursiv algoritme som løser Hanois tårn med n plater

alternativer til sortering og søking binære trær søketrær Ikke-rekursiv algoritme som løser Hanois tårn med n plater Dagens temaer Sortering: 4 metoder Hvorfor sortering (og søking) er viktig i programmering Sortering når objektene som skal sorteres er i et array 1. Sorterering ved bruk av binærtre som «mellomlager»

Detaljer

Eksamen iin115, 14. mai 1998 Side 2 Oppgave 1 15 % Du skal skrive en prosedyre lagalle som i en global character array S(1:n) genererer alle sekvenser

Eksamen iin115, 14. mai 1998 Side 2 Oppgave 1 15 % Du skal skrive en prosedyre lagalle som i en global character array S(1:n) genererer alle sekvenser UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i IN 115 Algoritmer og datastrukturer Eksamensdag: 14. mai 1998 Tid for eksamen: 9.00 15.00 Oppgavesettet er på 8 sider. Vedlegg:

Detaljer

EKSAMEN. Emne: Algoritmer og datastrukturer

EKSAMEN. Emne: Algoritmer og datastrukturer 1 EKSAMEN Emnekode: ITF20006 000 Dato: 19. mai 2010 Emne: Algoritmer og datastrukturer Eksamenstid: 09:00 til 13:00 Hjelpemidler: 8 A4-sider (4 ark) med egne notater Faglærer: Gunnar Misund Oppgavesettet

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO BOKMÅL Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i : Eksamensdag : Torsdag 2. desember 2004 Tid for eksamen : 09.00 12.00 Oppgavesettet er på : Vedlegg : Tillatte hjelpemidler

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF1000 Grunnkurs i objektorientert programmering Eksamensdag: 11. juni 2004 Tid for eksamen: 9.00 12.00 Oppgavesettet er på 8

Detaljer

E K S A M E N. Algoritmiske metoder I. EKSAMENSDATO: 11. desember HINDA / 00HINDB / 00HINEA ( 2DA / 2DB / 2EA ) TID:

E K S A M E N. Algoritmiske metoder I. EKSAMENSDATO: 11. desember HINDA / 00HINDB / 00HINEA ( 2DA / 2DB / 2EA ) TID: Høgskolen i Gjøvik Avdeling for Teknologi E K S A M E N FAGNAVN: FAGNUMMER: Algoritmiske metoder I L 189 A EKSAMENSDATO: 11. desember 2001 KLASSE: 00HINDA / 00HINDB / 00HINEA ( 2DA / 2DB / 2EA ) TID: 09.00-14.00

Detaljer

Heap* En heap er et komplett binært tre: En heap er også et monotont binært tre:

Heap* En heap er et komplett binært tre: En heap er også et monotont binært tre: Heap Heap* En heap er et komplett binært tre: Alle nivåene i treet, unntatt (muligens) det nederste, er alltid helt fylt opp med noder Alle noder på nederste nivå ligger til venstre En heap er også et

Detaljer

Sudokubrettet Et sudokubrett består av n n ruter. Vi bruker følgende begreper i oppgaven:

Sudokubrettet Et sudokubrett består av n n ruter. Vi bruker følgende begreper i oppgaven: INF1010 2016 Innleveringsoppgave 8 SUDOKU Versjon 29. mars. Denne versjonen gjelder oppgave 8. Resten er tatt med bare for å gi en pekepinn om arbeidet videre. Det kommer andre krav til del 10 og 11 når

Detaljer

TDT4100 Objektorientert programmering

TDT4100 Objektorientert programmering Eksamensoppgave i TDT4100 Objektorientert programmering Tirsdag 2. juni 2009, kl. 09:00-13:00 Oppgaven er utarbeidet av faglærer Hallvard Trætteberg og kvalitetssikrer Trond Aalberg. Kontaktperson under

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

Quicksort. Fra idé til algoritme.

Quicksort. Fra idé til algoritme. Quicksort Fra idé til algoritme. Quicksortalgoritme algoritmeidé 1. Del arrayen i to deler, slik at alle elementer i den ene delen er mindre enn alle elementer i den andre delen. Q U I C K S O R T A L

Detaljer

Dagens temaer. Sortering: 4 metoder Søking: binærsøk Rekursjon: Hanois tårn

Dagens temaer. Sortering: 4 metoder Søking: binærsøk Rekursjon: Hanois tårn Dagens temaer Sortering: 4 metoder Hvorfor sortering (og søking) er viktig i programmering Sortering når objektene som skal sorteres er i et array 1. Sorterering ved bruk av binærtre som «mellomlager»

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

Rekursjon. Hanois tårn. Milepeler for å løse problemet

Rekursjon. Hanois tårn. Milepeler for å løse problemet Rekursjon. Hanois tårn. Milepeler for å løse problemet Hanois tårn. Milepeler for å løse problemet Forstå spillet Bestemme/skjønne hvordan spillet løses Lage en plan for hva programmet skal gjøre (med

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

Algoritmer og Datastrukturer

Algoritmer og Datastrukturer Eksamen i Algoritmer og Datastrukturer IAI 21899 Høgskolen i Østfold Avdeling for informatikk og automatisering Lørdag 15. desember 2001, kl. 09.00-14.00 Hjelpemidler: Alle trykte og skrevne hjelpemidler.

Detaljer

IN1010 våren januar. Objektorientering i Java

IN1010 våren januar. Objektorientering i Java IN1010 våren 2018 23. januar Objektorientering i Java Om enhetstesting Om arrayer og noen klasser som kan ta vare på objekter Stein Gjessing Hva er objektorientert programmering? F.eks: En sort boks som

Detaljer

Algoritmer og datastrukturer Kapittel 1 - Delkapittel 1.3

Algoritmer og datastrukturer Kapittel 1 - Delkapittel 1.3 Delkapittel 1.3 Ordnede tabeller Side 1 av 70 Algoritmer og datastrukturer Kapittel 1 - Delkapittel 1.3 1.3 Ordnede tabeller 1.3.1 Permutasjoner En samling verdier kan settes opp i en rekkefølge. Hver

Detaljer

LØSNINGSFORSLAG, EKSAMEN I ALGORITMER OG DATASTRUKTURER (IT1105)

LØSNINGSFORSLAG, EKSAMEN I ALGORITMER OG DATASTRUKTURER (IT1105) Norges teknisk naturvitenskapelige universitet Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap Side 1 av 8 Faglig kontakt under eksamen: Magnus Lie Hetland LØSNINGSFORSLAG, EKSAMEN I ALGORITMER OG DATASTRUKTURER

Detaljer

Endret litt som ukeoppgave i INF1010 våren 2004

Endret litt som ukeoppgave i INF1010 våren 2004 Endret litt som ukeoppgave i INF1010 våren 2004!!!" # # $# ##!!%# # &##!'! Kontroller at oppgavesettet er komplett før du begynner å besvare det. Les gjerne gjennom hele oppgavesettet før du begynner med

Detaljer

INF1010 våren januar. Objektorientering i Java

INF1010 våren januar. Objektorientering i Java INF1010 våren 2017 25. januar Objektorientering i Java Om enhetstesting (Repetisjon av INF1000 og lær deg Java for INF1001 og INF1100) Stein Gjessing Hva er objektorientert programmering? F.eks: En sort

Detaljer

Programmering Høst 2017

Programmering Høst 2017 Programmering Høst 2017 Tommy Abelsen Ingeniørfag - Data Innledning Dette er et dokument med litt informasjon og eksempler om kontrollstrukturer, samt oppgaver til forskjellige kontrollstrukturer. Spør

Detaljer

København 20 Stockholm

København 20 Stockholm UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i IN 115 Algoritmer og datastrukturer Eksamensdag: 26. mai 2001 Tid for eksamen: 9.00 15.00 Oppgavesettet er på 7 sider. Vedlegg:

Detaljer

Sudokubrettet Et sudokubrett består av n n ruter. Vi bruker følgende begreper i oppgaven:

Sudokubrettet Et sudokubrett består av n n ruter. Vi bruker følgende begreper i oppgaven: INF1010 2016 Innleveringsoppgave 10 SUDOKU Versjon 14. april. Denne versjonen gjelder oppgave 10. Resten er tatt med bare for å se sammenhengen. Det kan komme andre/flere krav til del 11 når denne publiseres.

Detaljer

Vi skal se på grafalgoritmer for:

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

Detaljer

Eksamen IN1010/INF1010 våren 2018

Eksamen IN1010/INF1010 våren 2018 Om eksamen Eksamen IN1010/INF1010 våren 2018 PRAKTISK INFORMASJON Hvis du synes noen deler av oppgaven er uklare, kan du legge dine egne forutsetninger til grunn og gjøre dine egne rimelige antagelser.

Detaljer

INF1000 (Uke 15) Eksamen V 04

INF1000 (Uke 15) Eksamen V 04 INF1000 (Uke 15) Eksamen V 04 Grunnkurs i programmering Institutt for Informatikk Universitetet i Oslo Anja Bråthen Kristoffersen og Are Magnus Bruaset 22-05-2006 2 22-05-2006 3 22-05-2006 4 Oppgave 1a

Detaljer

INF1000 (Uke 15) Eksamen V 04

INF1000 (Uke 15) Eksamen V 04 INF1000 (Uke 15) Eksamen V 04 Grunnkurs i programmering Institutt for Informatikk Universitetet i Oslo Anja Bråthen Kristoffersen og Are Magnus Bruaset 22-05-2006 2 22-05-2006 3 22-05-2006 4 Oppgave 1a

Detaljer

i=0 Repetisjon: arrayer Forelesning inf Java 4 Repetisjon: nesting av løkker Repetisjon: nesting av løkker 0*0 0*2 0*3 0*1 0*4

i=0 Repetisjon: arrayer Forelesning inf Java 4 Repetisjon: nesting av løkker Repetisjon: nesting av løkker 0*0 0*2 0*3 0*1 0*4 Forelesning inf - Java 4 Repetisjon: arrayer Tema: Løkker Arrayer Metoder Ole Christian Lingjærde,. september Deklarere og opprette array - eksempler: int[] a = new int[]; String[] a = new String[]; I

Detaljer

Forelesning inf Java 4

Forelesning inf Java 4 Forelesning inf1000 - Java 4 Tema: Løkker Arrayer Metoder Ole Christian Lingjærde, 12. september 2012 Ole Chr. Lingjærde Institutt for informatikk, 29. august 2012 1 Repetisjon: arrayer Deklarere og opprette

Detaljer

Definisjon av binært søketre

Definisjon av binært søketre Binære søketrær Definisjon av binært søketre For alle nodene i et binært søketre gjelder: Alle verdiene i nodens venstre subtre er mindre enn verdien i noden Alle verdiene i nodens høyre subtre er større

Detaljer

BOKMÅL Side 1 av 6. EKSAMEN I FAG TDT4102 Prosedyre og objektorientert programmering. Fredag 6. juni 2008 Kl

BOKMÅL Side 1 av 6. EKSAMEN I FAG TDT4102 Prosedyre og objektorientert programmering. Fredag 6. juni 2008 Kl BOKMÅL Side 1 av 6 NTNU Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Fakultet for informasjonsteknologi, matematikk og elektroteknikk Institutt for datateknikk og informasjonsvitenskap EKSAMEN I FAG

Detaljer

13.09.2012 LITT OM OPPLEGGET. INF1000 EKSTRATILBUD Stoff fra uke 1-3 12. September 2012 Siri Moe Jensen EKSEMPLER

13.09.2012 LITT OM OPPLEGGET. INF1000 EKSTRATILBUD Stoff fra uke 1-3 12. September 2012 Siri Moe Jensen EKSEMPLER .9.22 LITT OM OPPLEGGET INF EKSTRATILBUD Stoff fra uke - 2. September 22 Siri Moe Jensen Målgruppe: De som mangler forståelse for konseptene gjennomgått så langt. Trening får du ved å jobbe med oppgaver,

Detaljer

EKSAMEN. Dato: 18. mai 2017 Eksamenstid: 09:00 13:00

EKSAMEN. Dato: 18. mai 2017 Eksamenstid: 09:00 13:00 EKSAMEN Emnekode: ITF20006 Emne: Algoritmer og datastrukturer Dato: 18. mai 2017 Eksamenstid: 09:00 13:00 Hjelpemidler: Alle trykte og skrevne Kalkulator Faglærer: Jan Høiberg Om eksamensoppgavene: Oppgavesettet

Detaljer

Norsk informatikkolympiade runde

Norsk informatikkolympiade runde Norsk informatikkolympiade 2015 2016 1. runde Sponset av Uke 46, 2015 Tid: 90 minutter Tillatte hjelpemidler: Kun skrivesaker. Det er ikke tillatt med kalkulator eller trykte eller håndskrevne hjelpemidler.

Detaljer

Logaritmiske sorteringsalgoritmer

Logaritmiske sorteringsalgoritmer Logaritmiske sorteringsalgoritmer Logaritmisk sortering Rekursive og splitt og hersk metoder: Deler verdiene i arrayen i to (helst) omtrent like store deler i henhold til et eller annet delingskriterium

Detaljer

Kombinatorisk søking, rekursjon, avskjæring

Kombinatorisk søking, rekursjon, avskjæring 1 Ifi, UiO: inf1010 - notat Stein Krogdahl og Arne Maus: Kombinatorisk søking, rekursjon, avskjæring Vi skal her se på et felt som alltid har hatt et visst innpass i IN 115 (IN 110) pensum og nå i inf1010,

Detaljer

Definisjon: Et sortert tre

Definisjon: Et sortert tre Binære søketrær Definisjon: Et sortert tre For alle nodene i et binært søketre gjelder: Alle verdiene i nodens venstre subtre er mindre enn verdien i noden Alle verdiene i nodens høyre subtre er større

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

På tide med et nytt spill! I dag skal vi lage tre på rad, hvor spillerne etter tur merker ruter med X eller O inntil en av spillerne får tre på rad.

På tide med et nytt spill! I dag skal vi lage tre på rad, hvor spillerne etter tur merker ruter med X eller O inntil en av spillerne får tre på rad. Tre på rad Skrevet av: Oversatt fra Code Club UK (//codeclub.org.uk Oversatt av: Geir Arne Hjelle Kurs: Python Tema: Tekstbasert, Spill Fag: Programmering Klassetrinn: 8.-10. klasse Introduksjon På tide

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO BOKMÅL Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Kontinuasjonseksamen i : Eksamensdag : INF1000 Grunnkurs i objektorientert programmering Fredag 7. januar Tid for eksamen : 09.00

Detaljer

INF1010 notat: Binærsøking og quicksort

INF1010 notat: Binærsøking og quicksort INF1010 notat: Binærsøking og quicksort Ragnhild Kobro Runde Februar 2004 I dette notatet skal vi ta for oss ytterligere to eksempler der rekursjon har en naturlig anvendelse, nemlig binærsøking og quicksort.

Detaljer

Algoritmer - definisjon

Algoritmer - definisjon Algoritmeanalyse Algoritmer - definisjon En algoritme er en beskrivelse av hvordan man løser et veldefinert problem med en presist formulert sekvens av et endelig antall enkle, utvetydige og tidsbegrensede

Detaljer

Binær heap. En heap er et komplett binært tre:

Binær heap. En heap er et komplett binært tre: Heap Binær heap En heap er et komplett binært tre: Alle nivåene i treet, unntatt (muligens) det nederste, er alltid helt fylt opp med noder Alle noder på nederste nivå ligger så langt til venstre som mulig

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet

UNIVERSITETET 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

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i: INF 2220 Algoritmer og datastrukturer Eksamensdag: 8. desember 2016 Tid for eksamen: 09:00 13:00 (4 timer) Oppgavesettet er på:

Detaljer

Algoritmer og Datastrukturer

Algoritmer og Datastrukturer Eksamen i Algoritmer og Datastrukturer IAI 20102 Høgskolen i Østfold Avdeling for informatikk og automatisering Lødag 5. juni 2004, kl. 09.00-13.00 LØSNINGSFORSLAG 1 Del 1 60% Oppgave 1.1-10% Forklar kort

Detaljer

Algoritmer og Datastrukturer

Algoritmer og Datastrukturer Eksamen i Algoritmer og Datastrukturer IAI 21899 Høgskolen i Østfold Avdeling for informatikk og automatisering Torsdag 3. november 2, kl. 9. - 14. Hjelpemidler: Alle trykte og skrevne hjelpemidler. Kalkulator.

Detaljer

Løsnings forslag i java In115, Våren 1998

Løsnings forslag i java In115, Våren 1998 Løsnings forslag i java In115, Våren 1998 Oppgave 1 // Inne i en eller annen klasse private char S[]; private int pardybde; private int n; public void lagalle(int i) if (i==n) bruks(); else /* Sjekker

Detaljer

Algoritmer og Datastrukturer

Algoritmer og Datastrukturer Eksamen i Algoritmer og Datastrukturer IAI 20102 Høgskolen i Østfold Avdeling for informatikk og automatisering Lødag 5. juni 2004, kl. 09.00-13.00 Hjelpemidler: Alle trykte og skrevne hjelpemidler. Kalkulator.

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF2220 Algoritmer og datastrukturer Eksamensdag: 16. desember 2013 Tid for eksamen: 14.30 18.30 Oppgavesettet er på 8 sider.

Detaljer

INF1010. Rekursjon En rekursiv definisjon av rekursjon, slik det kunne stå i en ordbok: Introduksjon til Rekursiv programmering

INF1010. Rekursjon En rekursiv definisjon av rekursjon, slik det kunne stå i en ordbok: Introduksjon til Rekursiv programmering Introduksjon til Rekursiv programmering To iterate is human; to recurse, divine. L. Peter Deutsch, Robert Heller Rekursjon En rekursiv definisjon av rekursjon, slik det kunne stå i en ordbok: rekursjon

Detaljer

Oblig2 - obligatorisk oppgave nr. 2 (av 4) i INF1000 v2008

Oblig2 - obligatorisk oppgave nr. 2 (av 4) i INF1000 v2008 Oblig2 - obligatorisk oppgave nr. 2 (av 4) i INF1000 v2008 Leveringsfrist Oppgaven må løses individuelt og leveres senest fredag 22. februar 2008 kl 16.00 via Joly. Viktig: les slutten av oppgaven for

Detaljer

Algoritmer og datastrukturer Løsningsforslag

Algoritmer og datastrukturer Løsningsforslag 1 Algoritmer og datastrukturer Løsningsforslag Eksamen 29. november 2011 Oppgave 1A Verdien til variabelen m blir lik posisjonen til den «minste»verdien i tabellen, dvs. bokstaven A, og det blir 6. Oppgave

Detaljer

IN1000 Obligatorisk innlevering 7

IN1000 Obligatorisk innlevering 7 IN1000 Obligatorisk innlevering 7 Frist for innlevering: 23.10. kl 12:00 Introduksjon I denne innleveringen skal du lage et program som simulerer cellers liv og død. Dette skal du gjøre ved hjelp av en

Detaljer

INF2220: Time 8 og 9 - Kompleksitet, beregnbarhet og kombinatorisk søk

INF2220: Time 8 og 9 - Kompleksitet, beregnbarhet og kombinatorisk søk INF0: Time 8 og 9 - Kompleksitet, beregnbarhet og kombinatorisk søk Mathias Lohne mathialo Rekursjonseksempel Eksempel Finn kjøretid for følgende program: (Ex11 b) 1 float foo(a) { n = Alength; 3 4 if

Detaljer

Repetisjon: operatorene ++ og -- Java 5. Nøtt. Oppgave 1 (fra forrige gang) 0 udefinert udefinert. Alternativ 1 Prefiks-operator

Repetisjon: operatorene ++ og -- Java 5. Nøtt. Oppgave 1 (fra forrige gang) 0 udefinert udefinert. Alternativ 1 Prefiks-operator Litt mer om løkker Arrayer le Christian Lingjærde Gruppen for bioinformatikk Institutt for informatikk Universitetet i slo Java Repetisjon: operatorene ++ og -- Instruksjon i = i + i = i - Alternativ Prefiks-operator

Detaljer

EKSAMENSFORSIDE Skriftlig eksamen med tilsyn

EKSAMENSFORSIDE Skriftlig eksamen med tilsyn BOKMÅL EKSAMENSFORSIDE Skriftlig eksamen med tilsyn Emnekode: 108 + 108N Dato: 19.12.201 Ansv. faglærer: Roy M. Istad Campus: Bø Antall oppgaver: 5 Tillatte hjelpemidler (jfr. emnebeskrivelse): Alt trykt

Detaljer

Norsk informatikkolympiade runde. Sponset av. Uke 46, 2017

Norsk informatikkolympiade runde. Sponset av. Uke 46, 2017 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