Algdat - øvingsforelesning
|
|
|
- Ingvald Ellingsen
- 9 år siden
- Visninger:
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 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
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
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
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
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
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
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.
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 &
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
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
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
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
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,
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.
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
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
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.)
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
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
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
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
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? [email protected] Sjekkliste Dette
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
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
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
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
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
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
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.
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):
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.
Øvingsforelesning 6. Sorteringsalgoritmer. Martin Kirkholt Melhus Basert på foiler av Kristian Veøy 30/09/14 1
Øvingsforelesning 6 Sorteringsalgoritmer Martin Kirkholt Melhus [email protected] 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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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.
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
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
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
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
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
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
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
Alg. Dat. Øvingsforelesning 3. Grafer, BFS, DFS og hashing. Børge Rødsjø [email protected]
Alg. Dat Øvingsforelesning 3 Grafer, BFS, DFS og hashing Børge Rødsjø [email protected] Dagens tema Grafer Terminologi Representasjon av grafer Bredde først søk (BFS) Dybde først søk (DFS) Hashing Hashfunksjoner,
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
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
Øvingsforelesning 4. Topologisk sortering, Strongly Connected Components og Minimale spenntrær. Magnus Botnan
Øvingsforelesning 4 Topologisk sortering, Strongly Connected Components og Minimale spenntrær Magnus Botnan [email protected] 09/10/09 1 I dag Topologisk Sortering Sterke Komponenter Minimale Spenntrær
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
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)
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
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
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
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
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
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:
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
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
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........................
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.
Magnus Moan (Undertegnede) Enkle datastrukturer, trær, traversering og rekursjon
1 Enkle datastrukturer, trær, traversering og rekursjon Magnus Moan (Undertegnede) [email protected] Enkle datastrukturer, trær, traversering og rekursjon 2 Dagens plan Praktisk Enkle datastrukturer Stack
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
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
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?
Øvingsforelesning 2 - TDT4120. Grafer og hashing. Benjamin Bjørnseth
Øvingsforelesning 2 - TDT4120 Grafer og hashing Benjamin Bjørnseth Informasjon Studasser [email protected] Program Presentasjon av øving 2 Grafer og traverseringsalgoritmer BFS, DFS Hashing Gjennomgang
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
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
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.
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
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.
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
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)
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
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
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.
