PG4200 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 10

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Størrelse: px
Begynne med side:

Download "PG4200 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 10"

Transkript

1 PG4200 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 10 Lars Sydnes, NITH 9. april 2014

2 NOE Å STUSSE PÅ? Quadratic probing i Hash-tabell: ( ) 2 i + 1 p = p + ( 1) i+1 2 Underforstått forutsetning: Heltallsaritmetikk Riktig formel: p = p + ( 1) i+1(i + 1)2 4

3 I. INTRODUKSJON TIL GRAFER

4 GRAFER Man bruker sjelden grafer eksplisitt som datastruktur Abstraksjon av praktiske problemer i mange sammenhenger. Grafer bare dukker opp! Grafer brukes gjerne til å fremstille relasjoner mellom data. Representasjon av struktur i datasettet.

5 GRAFER TERMINOLOGI node kant rettet kant vektet kant 3.4 vektet rettet kant 3.4

6 GRAFER TERMINOLOGI Urettet graf: Kantene har ikke retning. Rettet graf: Kantene har retning: Fra A til B. Ikke-vektet: Kantene har ikke vekt. Vektet: Kantene har vekt. Kalles gjerne Nettverk. Ulike kombinasjoner: Nettverk (Urettet vektet graf) Rettet nettverk (Rettet vektet graf) Rettet graf (Rettet ikke-vektet graf) Urettet graf (Ikke-vektet urettet graf)

7 NETTVERK D 1 4 A 3 2 B 1 C

8 RETTET NETTVERK D 1 4 A 3 2 B 1 C

9 RETTET GRAF D A B C

10 URETTET GRAF D A B C

11 II. EKSEMPLER

12 EKSEMPEL: REFERANSER EN RETTET GRAF Oversikt over referanser: Double another Object obj void main Integer number funksjon Object data

13 EKSEMPEL: REFERANSER OG GARBAGE COLLECTOR Sett obj = null i main: Double another Object obj void main Integer number funksjon Object data Søppelåndteringen (gc) kan nå gjøre jobben sin og slette obj. Men, den må unngå å slette number

14 EKSEMPEL: MULIG GARBAGE COLLECTOR Resultat: void main Integer number funksjon Object data Søppelhåndteringen må m.a.o forstå referansenettverket på en eller annen måte.

15 G C HVA MED DENNE? o2 main o1 o3 o2 main o1 o3 Man må forstå helheten i referansenettverket for å forstå at o1,o2,o3 skal frigjøres fra minnet.

16 ANDRE EKSEMPLER Datanettverk: Vektet graf der vekten reflekterer overføringskapasiteten, f.eks antall sekunder pr. MB. Geometriske nettverk: Posisjoner og veier i en spill-verden. Vekt = avstand. Flyplasser og flyruter. Vekt = pris. Avhengighet mellom operasjoner: Rettet graf. Kant fra A til B når operasjonen B forutsetter at A er fullført.

17 EKSEMPEL: MODELL AV FLYPLASSNETTVERK Ålesund Trondheim 599 Bergen 549 Oslo Problemstillinger Kan vi komme oss fra Ålesund til Trondheim? Hvordan? Hva er den billigste veien fra Ålesund til Trondheim?

18 III. GRAF-ALGORITMER

19 TRAVERSERING Vi ønsker å besøke alle nodene i en graf. Hvor skal vi starte? Rekkefølge? public Iterator<Node> iterator(){ /*...*/ } Trær er eksempler på grafer, og vi har Bredde først = Level order Dybde først = preorder, postorder

20 TRAVERSERING BREDDE FØRST Vi starter i en villkårlig utvalgt node. Besøk alle naboene til startnoden (avstand = ett steg). Besøk naboene til naboene (avstand = to steg) Besøk alle nodene i avstand 3, avstand 4, et.c.

21 TRAVERSERING DYBDE FØRST Vi starter i en villkårlig utvalgt node. Vi går til det første barnet. Vi går til det første barnebarnet... Vi går til det andre barnet Vi går til det andre barnets første barnebarn...

22 Dybde først vs Bredde først Et uhyre viktig begrepspar!

23 TRAVERSERING KODE Å forstå et dataprogram. (i) Rettet graf av referanser (Objekter, funksjoner) som det gjøres operasjoner på. (ii) Ulike deler av koden skrives, presenteres og leses sekvensielt (av mennesker og maskin) Tenker du dybde først eller bredde først når du skriver kode?

24 TOPOLOGISK SORTERING Grafen: Nodene representerer operasjoner. Kantene representerer avhengigheter: Kant fra A B dersom B forutsetter A. Praktisk problem: Lag en plan for å utføre operasjonene sekvensielt. Abstrakt problem: Legg elementene i en rettet graf på en rekke som respekterer retningen på kantene. Hvis vi har en kant fra A til B, så skal A komme før B. (Eksempel på tavle.)

25 MINIMUM SPANNING TREE 399 Ålesund Trondheim Ålesund 579 Trondheim Bergen 549 Oslo Bergen 549 Oslo Nettverk Minimalt genererende tre Prims algoritme: Bygge et minimalt genererende tre. Start med et tomt tre. Velg en utgangsnode. Legg denne til treet. Den korteste veien som utgår fra treet legges til treet. Gjenta dette til alle nodene er med i treet.

26 PRIMS ALGORITME: Ålesund Trondheim Ålesund Trondheim Bergen 549 Oslo Bergen 549 Oslo Ålesund Trondheim Ålesund Trondheim Bergen 549 Oslo Bergen 549 Oslo

27 PRIMS ALGORITME: DATASTRUKTURER Vi må holde styr på: Selve treet. (En graf) Alle kantene som går ut fra treet. F.eks i prioritetskø.

28 FINN KORTESTE VEI (PATHFINDING) Finn korteste vei fra A til B. I graf (uten vekter): Bruk bredde først-traversering med utgangspunkt i A. Første gangen B dukker opp, har vi funnet den korteste veien. I vektet graf: Dijkstras algoritme: Variant av bredde først-søk. Bygg alle mulige veier med utgangspunkt i A. Arbeid på det korteste alternativet. Fortsett arbeidet helt til det dukker opp en vei som ender i B. A -algoritmen: Forbedret variant av Dijkstras algoritme. Brukes når vi kan estimere avstandene.

29 DIJKSTRAS ALGORITME: ÅLESUND TIL TRONDHEIM Ålesund Trondheim Ålesund Trondheim Bergen 549 Oslo Bergen 549 Oslo Ålesund Trondheim Ålesund Trondheim Bergen 549 Oslo Bergen 549 Oslo

30 DIJKSTRAS ALGORITME: IMPLEMENTASJON Hvilke noder har vi allerede besøkt? Hva er den korteste tilgjengelige veien? Alternativene kan legges i en prioritetskø (heap). HashSet<Node> visited; PriorityQueue<Paths> paths;

31 WORST CASE-ANALYSE Når vi må vurdere alle kantene. La V være antall noder i grafen og E antallet kanter. Vi undersøker maksimalt V veier. Heap kjøretid O(log V ) for lagring og henting av veier. Dette skjer maksimalt E ganger kjøretid O(E log V )

32 A*-ALGORITMEN: KORTESTE VEI FRA A TIL B Ny ingrediens: Estimat min(a, B) for korteste mulige avstand mellom A og B. Dijkstras algoritme bedømmer en vei kun etter lengden. A D W E A*-algoritmen bedømmer denne veien etter Lengde(A-D-W-E) + min(e, B).

33 A*-ALGORITMEN: EKSEMPEL. Ålesund Trondheim 599 Bergen 249 Stavanger Oslo A*-algoritmen vil ikke ta Stavanger i betraktning, siden avstanden mellom Stavanger og Trondheim er så stor: Minsteprisen er for stor (la oss si 500)

34 IV. REPRESENTASJON AV GRAFER IMPLEMENTASJON

35 NABOSKAPSLISTER ADJACENCY LISTS Som lenkede implementasjoner av trær En mengde noder Hver node har en liste over naboene sine. Fint hvis det er mange noder og få forbindelser.

36 NABOSKAPSMATRISE ADJACENCY MATRIX En array noder: Node[] noder; En dobbel-array med forbindelser: boolean[][] undirectededges; double[][] directededges; Læreboka diskuterer implementasjon av urettet graf Nå: La oss se på implementasjon av en vektet graf/ nettverk Network.java

37 V. OPPGAVER

38 OPPGAVER Arbeid videre med implementasjon av Network Arbeid videre med path finding: Dybde først søk, Bredde først søk, Dijkstras algoritme A -algoritmen. Materiale: Graph.java Div graf-relatert java-kode. airports.txt Flyplassnettverk points.txt Punkter i planet

PG4200 Algoritmer og datastrukturer forelesning 10. Lars Sydnes 21. november 2014

PG4200 Algoritmer og datastrukturer forelesning 10. Lars Sydnes 21. november 2014 PG4200 Algoritmer og datastrukturer forelesning 10 Lars Sydnes 21. november 2014 I Grafer Grafisk fremstilling av en graf D A B C Ikke-rettet graf Grafisk fremstilling av en graf D A B C Rettet graf Grafisk

Detaljer

PG4200 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 7

PG4200 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 7 PG4200 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 7 Lars Sydnes, NITH 19. mars 2014 I. TERMINOLOGI FOR TRÆR TRÆR Lister: Lineære Trær: Hierarkiske Modell / Språk: Bestanddeler: Noder, forbindelser. Forbindelse

Detaljer

NORGES INFORMASJONSTEKNOLOGISKE HØGSKOLE PG4200 Algoritmer og datastrukturer

NORGES INFORMASJONSTEKNOLOGISKE HØGSKOLE PG4200 Algoritmer og datastrukturer Oppgavesettet består av 7 (syv) sider. NORGES INFORMASJONSTEKNOLOGISKE HØGSKOLE PG4200 Algoritmer og datastrukturer Tillatte hjelpemidler: Ingen Side av 7 Varighet: 3 timer Dato:.august 203 Fagansvarlig:

Detaljer

INF Algoritmer og datastrukturer

INF Algoritmer og datastrukturer INF2220 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 2015 Ingrid Chieh Yu Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Forelesning 5: Grafer I Ingrid Chieh Yu (Ifi, UiO) INF2220 H2015, forelesning 5 1 / 55

Detaljer

INF Algoritmer og datastrukturer

INF Algoritmer og datastrukturer INF2220 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 2016 Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Forelesning 6: Grafer II Ingrid Chieh Yu (Ifi, UiO) INF2220 28.09.2016 1 / 30 Dagens plan: Dijkstra fort.

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

INF Algoritmer og datastrukturer

INF 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

Detaljer

Anvendelser av grafer

Anvendelser av grafer Grafer Anvendelser av grafer Passer for modeller/datastrukturer med usystematiske forbindelser Ikke-lineære og ikke-hierarkiske koblinger mellom dataobjektene Modellering av nettverk: Veisystemer/rutekart

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

INF Algoritmer og datastrukturer

INF 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:

Detaljer

GRAFER. Korteste vei i en vektet graf uten negative kanter. Korteste vei, en-til-alle, for: Minimale spenntrær

GRAFER. Korteste vei i en vektet graf uten negative kanter. Korteste vei, en-til-alle, for: Minimale spenntrær IN Algoritmer og datastrukturer GRAER IN Algoritmer og datastrukturer Dagens plan: orteste vei, en-til-alle, for: ektet rettet graf uten negative kanter (apittel 9..) (Dijkstras algoritme) ektet rettet

Detaljer

INF Algoritmer og datastrukturer

INF Algoritmer og datastrukturer INF2220 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 2017 Ingrid Chieh Yu Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Forelesning 5: Grafer I Ingrid Chieh Yu (Ifi, UiO) INF2220 H2017, forelesning 5 1 / 53

Detaljer

PG4200 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 12

PG4200 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 12 PG4200 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 12 Lars Sydnes, NITH 30. april 2014 I. SIST: NOTAT OM HARDE PROBLEMER INNHOLD Håndterlige problemer: Problemer med kjente algoritmer med polynomisk kjøretid

Detaljer

INF1020 Algoritmer og datastrukturer GRAFER

INF1020 Algoritmer og datastrukturer GRAFER GRAFER Dagens plan: Definisjon av en graf (kapittel 9.1) Grafvarianter Intern representasjon av grafer (kapittel 9.1.1) Topologisk sortering (kapittel 9.2) Korteste vei, en-til-alle, for: uvektet graf

Detaljer

NORGES INFORMASJONSTEKNOLOGISKE HØGSKOLE PG4200 Algoritmer og datastrukturer

NORGES INFORMASJONSTEKNOLOGISKE HØGSKOLE PG4200 Algoritmer og datastrukturer Oppgavesettet består av 8 (åtte) sider. NORGES INFORMASJONSTEKNOLOGISKE HØGSKOLE PG4200 Algoritmer og datastrukturer Tillatte hjelpemidler: Ingen Side 1 av 8 Varighet: 3 timer Dato: 4.juni 2013 Fagansvarlig:

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

NITH PG4200 Algoritmer og datastrukturer Løsningsforslag Eksamen 4.juni 2013

NITH PG4200 Algoritmer og datastrukturer Løsningsforslag Eksamen 4.juni 2013 NITH PG4200 Algoritmer og datastrukturer Løsningsforslag Eksamen 4.juni 20 ette løsningsforslaget er til tider mer detaljert enn det man vil forvente av en eksamensbesvarelse. et er altså ikke et eksempel

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

INF2220: Forelesning 1. Praktisk informasjon Analyse av algoritmer (kapittel 2) (Binær)trær (kapittel )

INF2220: Forelesning 1. Praktisk informasjon Analyse av algoritmer (kapittel 2) (Binær)trær (kapittel ) INF2220: Forelesning 1 Praktisk informasjon Analyse av algoritmer (kapittel 2) (Binær)trær (kapittel 4.1-4.3 + 4.6) PRAKTISK INFORMASJON 2 Praktisk informasjon Kursansvarlige Ragnhild Kobro Runde (ragnhilk@ifi.uio.no)

Detaljer

Korteste vei i en vektet graf uten negative kanter

Korteste vei i en vektet graf uten negative kanter Dagens plan: IN - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 7 Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo IN, forelesning 7: Grafer II Korteste vei, en-til-alle, for: Vektet rettet graf uten negative kanter

Detaljer

Uretta grafar (1) Mengde nodar Mengde kantar som er eit uordna par av nodar

Uretta grafar (1) Mengde nodar Mengde kantar som er eit uordna par av nodar Kapittel 13, Grafar Uretta grafar (1) Ein uretta graf Mengde nodar Mengde kantar som er eit uordna par av nodar To nodar er naboar dersom dei er knytta saman med einkant Ein node kan ha kant til seg sjølv.

Detaljer

Oppgave 1. Sekvenser (20%)

Oppgave 1. Sekvenser (20%) Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet UNIVERSITETET I BERGEN Eksamen i emnet I 20 - Algoritmer, datastrukturer og programmering Mandag 2.Mai 200, kl. 09-5. Ingen hjelpemidler tillatt. Oppgavesettet

Detaljer

Notater til INF2220 Eksamen

Notater til INF2220 Eksamen Notater til INF2220 Eksamen Lars Bjørlykke Kristiansen December 13, 2011 Stor O notasjon Funksjon Navn 1 Konstant log n Logaritmisk n Lineær n log n n 2 Kvadratisk n 3 Kubisk 2 n Eksponensiell n! Trær

Detaljer

INF Algoritmer og datastrukturer. Hva er INF2220? Algoritmer og datastrukturer

INF Algoritmer og datastrukturer. Hva er INF2220? Algoritmer og datastrukturer Praktiske opplysninger INF2220 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 2007 Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Tid og sted: Mandag kl. 12:15-14:00 Store auditorium, Informatikkbygningen Kursansvarlige

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

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

GRAFER. Noen grafdefinisjoner. Korteste vei i en uvektet graf V 2 V 1 V 5 V 3 V 4 V 6

GRAFER. Noen grafdefinisjoner. Korteste vei i en uvektet graf V 2 V 1 V 5 V 3 V 4 V 6 IN Algoritmer og datastrukturer GRAER Dagens plan: Kort repetisjon om grafer Korteste, en-til-alle, for: uektede grafer (repetisjon) ektede rettede grafer uten negatie kanter (Dijkstra, kapittel 9..) ektede

Detaljer

Grunnleggende Grafalgoritmer

Grunnleggende Grafalgoritmer Grunnleggende Grafalgoritmer Lars Vidar Magnusson 19.3.2014 Kapittel 22 Representere en graf Bredde-først søk Grafer i Informatikken Problem med grafer går ofte igjen i informatikkens verden, så det å

Detaljer

Norges Informasjonsteknologiske Høgskole

Norges Informasjonsteknologiske Høgskole Oppgavesettet består av 6 (seks) sider. Norges Informasjonsteknologiske Høgskole PG4200 Algoritmer og datastrukturer Side 1 av 6 Tillatte hjelpemidler: Ingen Varighet: 3 timer Dato: 6. august 2014 Fagansvarlig:

Detaljer

INF Algoritmer og datastrukturer

INF Algoritmer og datastrukturer INF2220 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 2015 Ingrid Chieh Yu Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Forelesning 4: Prioritetskø og Heap Ingrid Chieh Yu (Ifi, UiO) INF2220 H2015, forelesning

Detaljer

INF Algoritmer og datastrukturer

INF Algoritmer og datastrukturer INF2220 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 2015 Ingrid Chieh Yu Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Forelesning 4: Prioritetskø og Heap Ingrid Chieh Yu (Ifi, UiO) INF2220 H2015, forelesning

Detaljer

Løsningsforslag til eksamen i PG4200 Algoritmer og datastrukturer 10. desember 2014

Løsningsforslag til eksamen i PG4200 Algoritmer og datastrukturer 10. desember 2014 Løsningsforslag Dette er et utbygd løsningsforslag. D.v.s at det kan forekomme feil og at løsningene er mer omfattende enn det som kreves av studentene på eksamen. Oppgavesettet består av 5 (fem) sider.

Detaljer

Minimum Spenntrær - Kruskal & Prim

Minimum Spenntrær - Kruskal & Prim Minimum Spenntrær - Kruskal & Prim Lars Vidar Magnusson 4.4.2014 Kapittel 23 Kruskal algoritmen Prim algoritmen Kruskal Algoritmen Kruskal algoritmen kan beskrives med følgende punkter. Vi har en en sammenkoblet

Detaljer

MED TIDESTIMATER Løsningsforslag

MED TIDESTIMATER Løsningsforslag Oppgavesettet består av 12 (mange) sider. Norges Informasjonsteknologiske Høgskole PG4200 Algoritmer og datastrukturer Side 1 av 12 Tillatte hjelpemidler: Ingen Varighet: 3 timer Dato: 6. august 2014 Fagansvarlig:

Detaljer

Dagens plan: INF Algoritmer og datastrukturer. Grafer vi har sett allerede. Det første grafteoretiske problem: Broene i Königsberg

Dagens plan: INF Algoritmer og datastrukturer. Grafer vi har sett allerede. Det første grafteoretiske problem: Broene i Königsberg Dagens plan: INF2220 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 2009 Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo INF2220, forelesning 6: Grafer Definisjon av en graf Grafvarianter Intern representasjon

Detaljer

INF1020 Algoritmer og datastrukturer GRAFER

INF1020 Algoritmer og datastrukturer GRAFER GRAFER Dagens plan: Minimale spenntrær Prim Kapittel 9.5.1 Kruskal Kapittel 9.5.2 Dybde-først søk Kapittel 9.6.1 Løkkeleting Dobbeltsammenhengende grafer Kapittel 9.6.2 Å finne ledd-noder articulation

Detaljer

INF Algoritmer og datastrukturer

INF Algoritmer og datastrukturer INF0 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 05 Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Forelesning 6: Grafer II Ingrid Chieh Yu (Ifi, UiO) INF0.09.05 / 8 Dagens plan: Minimale spenntrær Prim Kruskal

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

PG4200 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 5 Implementasjon av lister

PG4200 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 5 Implementasjon av lister PG4200 Algoritmer og datastrukturer Forelesning 5 Implementasjon av lister Lars Sydnes, NITH 5. februar 2014 I. Implementasjoner Tabell-implementasjon av Stakk Tabellen er den lettest tilgjengelige datastrukturen

Detaljer

Kap 9 Tre Sist oppdatert 15.03

Kap 9 Tre Sist oppdatert 15.03 Kap 9 Tre Sist oppdatert 15.03 Definere et tre som en datastruktur. Definere begreper knyttet til tre. Diskutere mulige implementasjoner av tre Analysere implementasjoner av tre som samlinger. Diskutere

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

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

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

Avsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer

Avsluttende 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.

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

Norges Informasjonsteknologiske Høgskole

Norges Informasjonsteknologiske Høgskole Oppgavesettet består av 6 (seks) sider. Norges Informasjonsteknologiske Høgskole PG4200 Algoritmer og datastrukturer Side 1 av 6 Tillatte hjelpemidler: Ingen Varighet: 3 timer Dato: 4. juni 2014 Fagansvarlig:

Detaljer

INF Algoritmer og datastrukturer

INF Algoritmer og datastrukturer INF2220 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 2016 Ingrid Chieh Yu Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Forelesning 4: Prioritetskø og Heap Ingrid Chieh Yu (Ifi, UiO) INF2220 H2016, forelesning

Detaljer

Eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og datastrukturer Lørdag 9. august 2003, kl

Eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og datastrukturer Lørdag 9. august 2003, kl SIF8010 2003-08-09 Stud.-nr: Antall sider: 1 Eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og datastrukturer Lørdag 9. august 2003, kl. 0900 1500 Faglig kontakt under eksamen: Arne Halaas, tlf. 41661982; Magnus Lie

Detaljer

INF Algoritmer og datastrukturer

INF Algoritmer og datastrukturer INF2220 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 2017 Ingrid Chieh Yu Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Forelesning 4: Prioritetskø og Heap Ingrid Chieh Yu (Ifi, UiO) INF2220 H2017, forelesning

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

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

Avsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer

Avsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Avsluttende eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer Eksamensdato 13. august 2012 Eksamenstid 0900 1300 Sensurdato 3. september Språk/målform Bokmål Kontakt under eksamen Magnus Lie Hetland (tlf.

Detaljer

Dijkstras algoritme Spørsmål

Dijkstras 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-

Detaljer

Et eksempel: Åtterspillet

Et eksempel: Åtterspillet Trær Et eksempel: Åtterspillet To spillere som «trekker» annenhver gang I hvert trekk velges et av tallene 1, 2, 3, men ikke tallet som motspiller valgte i forrige trekk Valgte tall summeres fortløpende

Detaljer

Hva er en algoritme? INF HØSTEN 2006 INF1020. Kursansvarlige Ragnar Normann E-post: Dagens tema

Hva er en algoritme? INF HØSTEN 2006 INF1020. Kursansvarlige Ragnar Normann E-post: Dagens tema va er en algoritme? Vanlig sammenligning: Oppskrift. nput lgoritme NF1020 - ØSTEN 2006 Kursansvarlige Ragnar Normann E-post: ragnarn@ifi.uio.no Output Knuth : tillegg til å være et endelig sett med regler

Detaljer

MAT1030 Forelesning 22

MAT1030 Forelesning 22 MAT1030 Forelesning 22 Grafteori Roger Antonsen - 21. april 2009 (Sist oppdatert: 2009-04-21 15:13) Introduksjon Introduksjon Vi skal nå over til kapittel 10 & grafteori. Grafer fins overalt rundt oss!

Detaljer

Introduksjon. MAT1030 Diskret Matematikk. Introduksjon. En graf. Forelesning 22: Grafteori. Roger Antonsen

Introduksjon. MAT1030 Diskret Matematikk. Introduksjon. En graf. Forelesning 22: Grafteori. Roger Antonsen MAT1030 Diskret Matematikk Forelesning 22: Grafteori Roger Antonsen Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo Introduksjon 21. april 2009 (Sist oppdatert: 2009-04-21 15:13) MAT1030 Diskret Matematikk

Detaljer

Introduksjon. MAT1030 Diskret matematikk. Søkealgoritmer for grafer. En graf

Introduksjon. MAT1030 Diskret matematikk. Søkealgoritmer for grafer. En graf Introduksjon MAT13 Diskret matematikk Forelesning 21: Grafteori Roger Antonsen Matematisk Institutt, Universitetet i Oslo 9. april 28 Vi skal nå over til kapittel 1 & grafteori. Grafer fins overalt rundt

Detaljer

EKSAMEN med løsningsforslag

EKSAMEN med løsningsforslag EKSAMEN med løsningsforslag Emnekode: ITF20006 Emne: Algoritmer og datastrukturer Dato: Eksamenstid: 20. mai 2009 kl 09.00 til kl 13.00 Hjelpemidler: 8 A4-sider (4 ark) med egne notater Kalkulator Faglærer:

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

KORTESTE STI. Vektede Grafer. Korteste Sti. Dijkstra s Algoritme. Vektet Urettet Graf

KORTESTE 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...

Detaljer

INF110 Algoritmer og datastrukturer TRÆR. Vi skal i denne forelesningen se litt på ulike typer trær:

INF110 Algoritmer og datastrukturer TRÆR. Vi skal i denne forelesningen se litt på ulike typer trær: TRÆR Vi skal i denne forelesningen se litt på ulike typer trær: Generelle trær (kap. 4.1) Binærtrær (kap. 4.2) Binære søketrær (kap. 4.3) Den siste typen trær vi skal behandle, B-trær (kap. 4.7) kommer

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamen i INF1020 Algoritmer og datastrukturer Eksamensdag: 15. desember 2004 Tid for eksamen: 14.30 17.30 Oppgavesettet er på 6 sider.

Detaljer

Løsningsforslag - Korteste vei

Løsningsforslag - Korteste vei Sist endret: 17.08.2010 Hovedside FAQ Beskjeder Timeplan Ukeplan Øvinger Gruppeøving Eksamensoppgaver Pensum Løsningsforslag - Korteste vei [Oppgave] [Levering] [Løsningsforslag] Innleveringsfrist: 21.10.2011

Detaljer

INF Algoritmer og datastrukturer

INF Algoritmer og datastrukturer INF2220 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 2009 Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo INF2220, forelesning 5: Prioritetskø og Heap Bjarne Holen (Ifi, UiO) INF2220 H2009, forelesning 5 1 /

Detaljer

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

Hva er en kø? En lineær datastruktur der vi til enhver tid kun har tilgang til elementet som ble lagt inn først Køer Hva er en kø? En lineær datastruktur der vi til enhver tid kun har tilgang til elementet som ble lagt inn først Et nytt element legges alltid til sist i køen Skal vi ta ut et element, tar vi alltid

Detaljer

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

Hva er en kø? En lineær datastruktur der vi til enhver tid kun har tilgang til elementet som ble lagt inn først Køer Hva er en kø? En lineær datastruktur der vi til enhver tid kun har tilgang til elementet som ble lagt inn først Et nytt element legges alltid til sist i køen Skal vi ta ut et element, tar vi alltid

Detaljer

Det første grafteoretiske problem: Broene i Königsberg

Det første grafteoretiske problem: Broene i Königsberg Dagens plan: INF0 - Algoritmer og datastrukturer HØSTEN 007 Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo INF0, forelesning 6: Grafer Denisjon av en graf (kap. 9.1) Grafvarianter Intern representasjon

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Eksamen i UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamensdag: 13. desember 2011 Tid for eksamen: 14.30 18.30 Oppgavesettet er på 7 sider. Vedlegg: INF2220 lgoritmer og datastrukturer

Detaljer

Prioritetskøer. Prioritetskøer. Binære heaper (vanligst) Prioritetskøer

Prioritetskøer. Prioritetskøer. Binære heaper (vanligst) Prioritetskøer Binære heaper (Leftist) Prioritetskøer Prioritetskøer er viktige i bla. operativsystemer (prosesstyring i multitaskingssystemer), og søkealgoritmer (A, A*, D*, etc.), og i simulering. Prioritetskøer Prioritetskøer

Detaljer

NITH PG4200 Algoritmer og datastrukturer Løsningsforslag Eksamen 4.juni 2013

NITH PG4200 Algoritmer og datastrukturer Løsningsforslag Eksamen 4.juni 2013 NITH PG00 Algoritmer og datastrukturer Løsningsforslag Eksamen.juni 0 Dette løsningsforslaget er til tider mer detaljert enn det man vil forvente av en eksamensbesvarelse. Det er altså ikke et eksempel

Detaljer

O, what a tangled. Fjerde forelesning. Robot-eksemplet som ikke ble gjennomgått sist blir frivillig selvstudium (ut fra foilene :-)

O, 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

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

Oppgave 3 a. Antagelser i oppgaveteksten. INF1020 Algoritmer og datastrukturer. Oppgave 3. Eksempelgraf

Oppgave 3 a. Antagelser i oppgaveteksten. INF1020 Algoritmer og datastrukturer. Oppgave 3. Eksempelgraf Oppgave 3 3 a IN1020 Algoritmer og datastrukturer orelesning 15: Gjennomgang av eksamen vår 2001 oppgave 3 Arild Waaler Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo 11. desember 2006 Oppgave 3 a. Antagelser

Detaljer

INF2220: Forelesning 1

INF2220: Forelesning 1 INF2220: Forelesning 1 Praktisk informasjon Analyse av algoritmer (kapittel 2) (Binær)trær (kapittel 4.1-4.3 + 4.6) Praktisk informasjon 2 Praktisk informasjon Kursansvarlige Ingrid Chieh Yu de Vibe (ingridcy@ifi.uio.no)

Detaljer

EKSAMEN. Algoritmer og datastrukturer. Eksamensoppgaven: Oppgavesettet består av 11 sider inklusiv vedlegg og denne forsiden.

EKSAMEN. Algoritmer og datastrukturer. Eksamensoppgaven: Oppgavesettet består av 11 sider inklusiv vedlegg og denne forsiden. EKSAMEN Emnekode: ITF20006 Emne: Algoritmer og datastrukturer Dato: Eksamenstid: 20. mai 2008 kl 09.00 til kl 13.00 Hjelpemidler: 4 A4-sider (2 ark) med valgfritt innhold Kalkulator Faglærer: Mari-Ann

Detaljer

GRAF-TRAVERSERING. Hvordan utforske en labyrint uten å gå seg vill. Rekkefølge på kanter: Dybde-Først Søk A B C D E F G H I J K L M N O P

GRAF-TRAVERSERING. Hvordan utforske en labyrint uten å gå seg vill. Rekkefølge på kanter: Dybde-Først Søk A B C D E F G H I J K L M N O P R-TRVRSRIN ybde-ørst Søk redde-ørst Søk ruk av MetodeMal som designmønster (Template Method Pattern H Hvordan utforske en labyrint uten å gå seg vill. t dybde-først søk (S) i en urettet graf er som å vandre

Detaljer

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

Hva er en kø? En lineær datastruktur der vi til enhver tid kun har tilgang til elementet som ble lagt inn først Køer Hva er en kø? En lineær datastruktur der vi til enhver tid kun har tilgang til elementet som ble lagt inn først Et nytt element legges alltid til sist i køen Skal vi ta ut et element, tar vi alltid

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

Løsningsforslag for utvalgte oppgaver fra kapittel 9

Løsningsforslag 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............................

Detaljer

Algoritmeanalyse. (og litt om datastrukturer)

Algoritmeanalyse. (og litt om datastrukturer) Algoritmeanalyse (og litt om datastrukturer) Datastrukturer definisjon En datastruktur er den måten en samling data er organisert på. Datastrukturen kan være ordnet (sortert på en eller annen måte) eller

Detaljer

Løsningsforslag. Oppgave 1.1. Oppgave 1.2

Løsningsforslag. Oppgave 1.1. Oppgave 1.2 Løsningsforslag Oppgave 1.1 7 4 10 2 5 9 12 1 3 6 8 11 14 13 Oppgave 1.2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 1 Oppgave 1.3 Rekursiv løsning: public Node settinn(person ny, Node rot) if (rot == null) return

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

Anvendelser av grafer

Anvendelser av grafer Grafer Anvendelser av grafer Brukes for datasett med ikke-lineære og ikkehierarkiske forbindelser mellom dataobjektene Forbindelsene i en graf er ofte usystematiske Typisk anvendelser er modellering av

Detaljer

INF2220: Forelesning 1

INF2220: Forelesning 1 INF2220: Forelesning 1 Praktisk informasjon Analyse av algoritmer (kapittel 2) Rekursjon (kapittel 1.3) (Binær)trær (kapittel 4.1-4.3 + 4.6) Praktisk informasjon 2 Praktisk informasjon Kursansvarlige Ingrid

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

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

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

GRAFER. Hva er en graf? Det første grafteoretiske problem: Broene i Königsberg. Grafer vi har sett allerede

GRAFER. Hva er en graf? Det første grafteoretiske problem: Broene i Königsberg. Grafer vi har sett allerede Dagens plan: GRAFER Definisjon av en graf (kapittel 9.) Grafvarianter Intern representasjon av grafer (kapittel 9..) Topologisk sortering (kapittel 9.) Korteste vei en-til-alle uvektet graf (kapittel 9..)

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

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

INF Algoritmer og datastrukturer

INF Algoritmer og datastrukturer IN2220 - lgoritmer og datastrukturer HØSTN 2016 Institutt for informatikk, Universitetet i Oslo orelesning 7: rafer III Ingrid hieh Yu (Ifi, UiO) IN2220 05.10.2016 1 / 28 agens plan: evis for Prim ybde-først

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

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

MAT1030 Forelesning 22

MAT1030 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:

Detaljer

Kombinatorikk. MAT1030 Diskret Matematikk. Oppsummering av regneprinsipper

Kombinatorikk. 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.

Detaljer

MAT1030 Diskret Matematikk

MAT1030 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.

Detaljer

Eksamen i fag SIF8010 Algoritmer og Datastrukturer Tirsdag 18. Desember 2000, kl

Eksamen 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

Detaljer

Studentnummer: Side 1 av 1. Løsningsforslag, Eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer August 2005

Studentnummer: Side 1 av 1. Løsningsforslag, Eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer August 2005 Studentnummer: Side 1 av 1 Løsningsforslag, Eksamen i TDT4120 Algoritmer og datastrukturer August 2005 Faglige kontakter under eksamen: Magnus Lie Hetland, Arne Halaas Tillatte hjelpemidler: Bestemt enkel

Detaljer

UNIVERSITETET I OSLO

UNIVERSITETET I OSLO Eksamen i UNIVERSITETET I OSLO Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet Eksamensdag: 12. desember 2014 Tid for eksamen: 14.30 18.30 Oppgavesettet er på 8 sider. Vedlegg: Tillatte hjelpemidler: INF2220

Detaljer