Podstawowe algorytmy i ich implementacje w C. Wykład 9

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Podstawowe algorytmy i ich implementacje w C. Wykład 9"

Transkrypt

1 Wstęp do programowania 1 Podstawowe algorytmy i ich implementacje w C Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 9

2 Element minimalny i maksymalny zbioru Element minimalny i maksymalny zbioru Definicja problemu: Dane: n - liczba elementów zbioru a1, a 2, a 3,...,a n - ciag elementów Szukane: Elementy największy i najmniejszy zbioru.

3 Element minimalny i maksymalny zbioru Element minimalny zbioru Require: tablica A o rozmiarze n {A=[0,...,n-1]} Algorytm: MIN 1: min = 0; 2: for all i = 1 to n do 3: if A[i] < A[min] then 4: min = i; 5: end if 6: i = i + 1; 7: end for 8: return min;

4 Element minimalny i maksymalny zbioru Element minimalny zbioru - implementacja 1 i n t min ( i n t [ ] a, i n t n ) 2 { 3 i n t c urrentmin = 0; 4 for ( i n t i = 1; i < n ; i ++) 5 i f ( a [ c urrentmin ] < a [ i ] ) c urrentmin = i ; 6 return c urrentmin ; 7 }

5 Element minimalny i maksymalny zbioru Element maksymalny zbioru Require: tablica A o rozmiarze n {A=[0,...,n-1]} Algorytm: MAX 1: max = 0; 2: for all i = 1 to n do 3: if A[i] > A[max] then 4: max = i; 5: end if 6: i = i + 1; 7: end for 8: return max;

6 Element minimalny i maksymalny zbioru Element maksymalny zbioru - implementacja 1 i n t max( i n t [ ] a, i n t n ) 2 { 3 i n t currentmax = 0; 4 for ( i n t i = 1; i < n ; i ++) 5 i f ( a [ currentmax ] < a [ i ] ) currentmax = i ; 6 return currentmax ; 7 }

7 Wyszukiwanie binarne Wyszukiwanie binarne Wyszukiwanie binarne pozwala na szybkie wyszukiwanie wartości w posortowanych zbiorach (np. tablicy). Skuteczność wyszukiwania binarnego wynika z tego, że zamiast przegladać wszystkie elementy posortowanego zbioru po kolei, wykorzystujemy informację o tym, że jest on uporzadkowany.

8 Wyszukiwanie binarne Wyszukiwanie binarne Algorytm: Dana jest tablica A oraz poszukiwany element key. Sprawdź środkowy element tablicy. Jeśli jest równy key, to koniec. Jeśli środkowy element jest większy niż key, to poszukiwany element jeśli jest w tablicy, to jest w jej lewej części. Jeśli środkowy element jest mniejszy niż key, to poszukiwany element jeśli jest w tablicy, to jest w jej prawej części.

9 Wyszukiwanie binarne Wyszukiwanie binarne Algorytm: Dana jest tablica A oraz poszukiwany element key. Sprawdź środkowy element tablicy. Jeśli jest równy key, to koniec. Jeśli środkowy element jest większy niż key, to poszukiwany element jeśli jest w tablicy, to jest w jej lewej części. Jeśli środkowy element jest mniejszy niż key, to poszukiwany element jeśli jest w tablicy, to jest w jej prawej części.

10 Wyszukiwanie binarne Wyszukiwanie binarne Algorytm: Dana jest tablica A oraz poszukiwany element key. Sprawdź środkowy element tablicy. Jeśli jest równy key, to koniec. Jeśli środkowy element jest większy niż key, to poszukiwany element jeśli jest w tablicy, to jest w jej lewej części. Jeśli środkowy element jest mniejszy niż key, to poszukiwany element jeśli jest w tablicy, to jest w jej prawej części.

11 Wyszukiwanie binarne Wyszukiwanie binarne - przykład Znaleźć liczbę 9 w ciagu: 3, 5, 7, 8, 9, 12, 15.

12 Wyszukiwanie binarne Wyszukiwanie binarne - implementacja i n t binsearch ( i n t a [ ], i n t n, i n t key ) { i n t l e f t = 0, r i g h t = n 1; while ( l e f t <= r i g h t ) { i n t c u r r = ( l e f t + r i g h t ) / 2; i f ( key == a [ c u r r ] ) { r e t u r n c u r r ; } else i f ( key < a [ c u r r ] ) { r i g h t = c u r r 1; } else { l e f t = c u r r + 1; } } r e t u r n ( 1); }

13 Liczby pierwsze Liczby pierwsze Liczby pierwsze już od wieków fascynowały i zastanawiały uczonych. W matematyce pojęcie pierwszości liczb, to fundamentalne zagadnienie dotyczace liczb naturalnych. Jest ich nieskończenie wiele, co udowodnił już Euklides. Liczba pierwsza jest liczba naturalna, która dzieli się bez reszty tylko przez 1 i przez sama siebie, np. 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29 itd.

14 Liczby pierwsze Sita Eratostenesa Sito Eratostenesa to algorytm wyznaczania liczb pierwszych z zadanego przedziału [2, n]. Idea: Ze zbioru liczb naturalnych większych od jedności, tj. {2, 3, 4,...}, wybieramy najmniejsza, czyli 2, i wykreślamy wszystkie jej wielokrotności większe od niej samej, tj. wszystkie liczby parzyste większe od 2. Z pozostałych liczb wybieramy najmniejsza niewykreślona liczbę, tj. 3, i usuwamy wszystkie jej wielokrotności większe od niej samej: {6, 9, 12,...}; nie przejmujemy się tym, że niektóre liczby (np. 6) będa skreślane więcej niż raz. Według tej samej procedury postępujemy dla liczby 5. Potem dla liczby 7, 11, 13, itd., aż do sprawdzenia wszystkich niewykreślonych wcześniej liczb. Dla danej liczby n wszystkie niewykreślone liczby mniejsze od n sa liczbami pierwszymi.

15 Liczby pierwsze Sita Eratostenesa - implementacja 1 #include < s t d l i b. h> 2 #include < s t d i o. h> 3 # include <stdbool. h> 4 i n t main ( void ) 5 { 6 p r i n t f ( " Podaj zakres : \ n " ) ; 7 long long n ; 8 scanf ( "%l l d ",&n ) ; 9 bool tab= c a l l o c ( n+1, sizeof ( bool ) ) ; for ( i n t q=0;q<=n;++q ) tab [ q]= true ; 12 p r i n t f ( " L. pierwsze [2..% l l d ] wyznaczone alg. Eratostenesa : \ n ", n ) ; 13 for ( i n t q=2;q<=n;++q ) 14 i f ( tab [ q ] ) { 15 p r i n t f ( "%d \ t ", q ) ; 16 for ( i n t q2=q 2; q2<=n ; q2+=q ) tab [ q2 ]= false ; 17 } 18 p r i n t f ( " \ n " ) ; 19 f r e e ( tab ) ; 20 return 0; 21 }

16 Liczby pierwsze Algorym wyznaczania liczb pierwszych Twierdzenie 1 Liczba złożona n posiada dzielnik, który jest mniejszy od pierwiastka z tej liczby, tj. sqrt(n). Dowód - idea: Niech n będzie liczba złożona. Wtedy n = a b oraz 0 < a b < n. Zatem musi być a sqrt(n), gdyż inaczej otrzymalibyśmy a b > n (sprzeczność).

17 Liczby pierwsze Algorym wyznaczania liczb pierwszych Twierdzenie 1 Liczba złożona n posiada dzielnik, który jest mniejszy od pierwiastka z tej liczby, tj. sqrt(n). Dowód - idea: Niech n będzie liczba złożona. Wtedy n = a b oraz 0 < a b < n. Zatem musi być a sqrt(n), gdyż inaczej otrzymalibyśmy a b > n (sprzeczność).

18 Liczby pierwsze Algorym wyznaczania liczb pierwszych Require: tablica A o rozmiarze n+1 {A=[0,...,n+1]} Algorytm: Czy n jest liczba pierwsza 1: i = 2 2: while i < sqrt(n)+1 do 3: if i jest dzielnikiem n then 4: return n jest liczba złożona; 5: end if 6: i = i + 1; 7: end while 8: return n jest liczba pierwsza;

19 Liczby pierwsze Algorym wyznaczania l.pierwszych - implementacja 1 #include < s t d i o. h> 2 # include <stdbool. h> 3 # include <math. h> 4 bool d z i e l n i k ( long long, long long ) ; 5 bool pierwsza ( long long n ) ; 6 i n t main ( void ) { 7 long long n ; p r i n t f ( " Podaj l i c z b e : \ n " ) ; scanf ( "%l l d ",&n ) ; 8 bool odp = pierwsza ( n ) ; 9 i f ( odp ) p r i n t f ( "%l l d j e s t l i c z b a pierwsza. \ n ", n ) ; 10 else p r i n t f ( "%l l d nie j e s t l i c z b a pierwsza. \ n ", n ) ; 11 return 0; 12 } 13 bool pierwsza ( long long n ) { 14 for ( long long i =2; i < s q r t ( n ) + 1; i ++) 15 i f ( d z i e l n i k ( i, n ) ) return false ; 16 return true ; 17 } 18 bool d z i e l n i k ( long long i, long long n ) { 19 i f ( n%i == 0) return true ; 20 else return false ; 21 }

20 Problem Sortowania Definicja problemu Niech (U, ) będzie zbiorem liniowo uporzadkowanym z relacja porzadkuj ac a i niech (a 1, a 2,..., a n ) będzie ciagiem n elementów z U, dla pewnego całkowitego n > 0. Znaleźć permutację (a 1, a 2,..., a n) taka, że (a 1 a 2 a n). Przykład Wejście: Wyjście: Uwaga! Na U moga składać się zarówno liczby całkowite lub rzeczywiste, jak i U może być zbiorem rekordów, które należy posortować według ich kluczy.

21 Problem Sortowania Definicja problemu Niech (U, ) będzie zbiorem liniowo uporzadkowanym z relacja porzadkuj ac a i niech (a 1, a 2,..., a n ) będzie ciagiem n elementów z U, dla pewnego całkowitego n > 0. Znaleźć permutację (a 1, a 2,..., a n) taka, że (a 1 a 2 a n). Przykład Wejście: Wyjście: Uwaga! Na U moga składać się zarówno liczby całkowite lub rzeczywiste, jak i U może być zbiorem rekordów, które należy posortować według ich kluczy.

22 Problem Sortowania Definicja problemu Niech (U, ) będzie zbiorem liniowo uporzadkowanym z relacja porzadkuj ac a i niech (a 1, a 2,..., a n ) będzie ciagiem n elementów z U, dla pewnego całkowitego n > 0. Znaleźć permutację (a 1, a 2,..., a n) taka, że (a 1 a 2 a n). Przykład Wejście: Wyjście: Uwaga! Na U moga składać się zarówno liczby całkowite lub rzeczywiste, jak i U może być zbiorem rekordów, które należy posortować według ich kluczy.

23 Popularne algorytmy sortowania przez porównywanie elementów: przez proste wybieranie (ang. selection sort) przez wstawianie (ang. insertion sort) babelkowe (ang. bubblesort) Inne - będa omawiane na przedmiocie ASD przez scalanie (ang. merge sort) sortowanie szybkie (ang. quicksort) przez zliczanie (ang. counting sort) pozycyjne (ang. radix sort) sortowanie przez kopcowanie (ang. heapsort)

24 Popularne algorytmy sortowania przez porównywanie elementów: przez proste wybieranie (ang. selection sort) przez wstawianie (ang. insertion sort) babelkowe (ang. bubblesort) Inne - będa omawiane na przedmiocie ASD przez scalanie (ang. merge sort) sortowanie szybkie (ang. quicksort) przez zliczanie (ang. counting sort) pozycyjne (ang. radix sort) sortowanie przez kopcowanie (ang. heapsort)

25 przez proste wybieranie przez proste wybieranie Idea przez wybieranie polega na tym, że w każdym kroku znajdujemy najmniejszy element w sortowanym ciagu, po czym przenosimy ten element na odpowiednią pozycję do ciagu wynikowego (przez zamianę elementów miejscami). odbywa się w n-1 przebiegach. W i-tym przebiegu szukamy i-tego najmniejszego (największego) elementu.

26 przez proste wybieranie przez proste wybieranie Require: tablica A o rozmiarze n {A=[0,...,n-1]} 1: for all i = 0 to n 2 do 2: min = i; 3: for all j = i + 1 to n 1 do 4: if A[j] < A[min] then 5: min = j; 6: end if 7: j = j + 1; 8: end for {zamiana elementu A[min] z elementem A[i] w tablicy A} 9: zamiana (A, min, i); 10: i = i + 1; 11: end for Ze względu na dwie zagnieżdżone pętle, z których każda wykonuje się dokładnie n razy, algorytm wymaga n n porównań, aby posortować n elementowy ciag, czyli jest w klasie O(n 2 ).

27 przez proste wybieranie przez proste wybieranie - Przykład nr iteracji - i Tablica Minimum 0 [9,1,6,8,4,3,2,0] 0 1 [0,1,6,8,4,3,2,9] 1 - na właściwej pozycji 2 [0,1,6,8,4,3,2,9] 2 3 [0,1,2,8,4,3,6,9] 3 4 [0,1,2,3,4,8,6,9] 4 5 [0,1,2,3,4,8,6,9] 6 6 [0,1,2,3,4,6,8,9] 8 7 [0,1,2,3,4,6,8,9] 9 - na właściwej pozycji

28 przez proste wybieranie przez proste wybieranie - Przykład K r o k i a l g o r y t m u Klucze i = 2 i = 3 i = 4 i = 5 i =

29 przez proste wybieranie przez proste wybieranie - implementacja 1 void s e l e c t i o n S o r t ( i n t a [ ], i n t s ize ) 2 { 3 i n t i, j, min, temp ; 4 for ( i = 0; i < size 1; i ++) 5 { 6 min = i ; 7 for ( j = i +1; j < s ize ; j ++) 8 { 9 i f ( a [ j ] < a [ min ] ) min = j ; 10 } 11 temp = a [ i ] ; 12 a [ i ] = a [ min ] ; 13 a [ min ] = temp ; 14 } 15 }

30 przez wstawianie przez wstawianie Idea przez wstawianie odbywa się w n 1 przebiegach. W i-tym przebiegu elementy na pozycjach 1,...,(i 1) sa już uporzadkowane, a wstawiany i-ty element przepycha się do przodu na właściwe miejsce, tak by stworzył wraz z innymi ciag uporzadkowany długości i.

31 przez wstawianie przez wstawianie - przykład

32 przez wstawianie przez wstawianie Require: tablica A o rozmiarze n {A=[0,...,n-1]} 1: for i = 1 to n 1 do 2: key = A[i]; 3: j = i 1; 4: while j 0 and A[j] > key do 5: A[j + 1] = A[j]; 6: j = j 1; 7: end while 8: A[j + 1] = key; 9: end for Ze względu na dwie zagnieżdżone pętle, z których każda wykonuje się dokładnie n razy, algorytm wymaga n n porównań, aby posortować n elementowy ciag, czyli jest w klasie O(n 2 ).

33 przez wstawianie przez wstawianie - Przykład nr iteracji (wartość i ) Tablica Rozważany element 0 [9,1,6,8,4,3,2,0] 9 1 [1,9,6,8,4,3,2,0] 1 2 [1,6,9,8,4,3,2,0] 6 3 [1,6,8,9,4,3,2,0] 8 4 [1,6,8,4,9,3,2,0] 4 [1,6,4,8,9,3,2,0] 4 [1,4,6,8,9,3,2,0] 4 5 [1,4,6,8,3,9,2,0] 3 [1,4,6,3,8,9,2,0] 3 [1,4,3,6,8,9,2,0] 3 [1,3,4,6,8,9,2,0] 3 6 [1,2,3,4,6,8,9,0] 2 7 [1,2,3,4,6,8,9,0] 0

34 przez wstawianie przez wstawianie - Przykład nr iteracji (wartość i ) Tablica Rozważany element 0 [9,1,6,8,4,3,2,0] 9 1 [1,9,6,8,4,3,2,0] 1 2 [1,6,9,8,4,3,2,0] 6 3 [1,6,8,9,4,3,2,0] 8 4 [1,6,8,4,9,3,2,0] 4 [1,6,4,8,9,3,2,0] 4 [1,4,6,8,9,3,2,0] 4 5 [1,4,6,8,3,9,2,0] 3 [1,4,6,3,8,9,2,0] 3 [1,4,3,6,8,9,2,0] 3 [1,3,4,6,8,9,2,0] 3 6 [1,2,3,4,6,8,9,0] 2 7 [1,2,3,4,6,8,9,0] 0

35 przez wstawianie przez wstawianie - Przykład nr iteracji (wartość i ) Tablica Rozważany element 0 [9,1,6,8,4,3,2,0] 9 1 [1,9,6,8,4,3,2,0] 1 2 [1,6,9,8,4,3,2,0] 6 3 [1,6,8,9,4,3,2,0] 8 4 [1,6,8,4,9,3,2,0] 4 [1,6,4,8,9,3,2,0] 4 [1,4,6,8,9,3,2,0] 4 5 [1,4,6,8,3,9,2,0] 3 [1,4,6,3,8,9,2,0] 3 [1,4,3,6,8,9,2,0] 3 [1,3,4,6,8,9,2,0] 3 6 [1,2,3,4,6,8,9,0] 2 7 [1,2,3,4,6,8,9,0] 0

36 przez wstawianie przez wstawianie - Przykład nr iteracji (wartość i ) Tablica Rozważany element 0 [9,1,6,8,4,3,2,0] 9 1 [1,9,6,8,4,3,2,0] 1 2 [1,6,9,8,4,3,2,0] 6 3 [1,6,8,9,4,3,2,0] 8 4 [1,6,8,4,9,3,2,0] 4 [1,6,4,8,9,3,2,0] 4 [1,4,6,8,9,3,2,0] 4 5 [1,4,6,8,3,9,2,0] 3 [1,4,6,3,8,9,2,0] 3 [1,4,3,6,8,9,2,0] 3 [1,3,4,6,8,9,2,0] 3 6 [1,2,3,4,6,8,9,0] 2 7 [1,2,3,4,6,8,9,0] 0

37 przez wstawianie przez wstawianie - Przykład nr iteracji (wartość i ) Tablica Rozważany element 0 [9,1,6,8,4,3,2,0] 9 1 [1,9,6,8,4,3,2,0] 1 2 [1,6,9,8,4,3,2,0] 6 3 [1,6,8,9,4,3,2,0] 8 4 [1,6,8,4,9,3,2,0] 4 [1,6,4,8,9,3,2,0] 4 [1,4,6,8,9,3,2,0] 4 5 [1,4,6,8,3,9,2,0] 3 [1,4,6,3,8,9,2,0] 3 [1,4,3,6,8,9,2,0] 3 [1,3,4,6,8,9,2,0] 3 6 [1,2,3,4,6,8,9,0] 2 7 [1,2,3,4,6,8,9,0] 0

38 przez wstawianie przez wstawianie - Przykład nr iteracji (wartość i ) Tablica Rozważany element 0 [9,1,6,8,4,3,2,0] 9 1 [1,9,6,8,4,3,2,0] 1 2 [1,6,9,8,4,3,2,0] 6 3 [1,6,8,9,4,3,2,0] 8 4 [1,6,8,4,9,3,2,0] 4 [1,6,4,8,9,3,2,0] 4 [1,4,6,8,9,3,2,0] 4 5 [1,4,6,8,3,9,2,0] 3 [1,4,6,3,8,9,2,0] 3 [1,4,3,6,8,9,2,0] 3 [1,3,4,6,8,9,2,0] 3 6 [1,2,3,4,6,8,9,0] 2 7 [1,2,3,4,6,8,9,0] 0

39 przez wstawianie przez wstawianie - Przykład nr iteracji (wartość i ) Tablica Rozważany element 0 [9,1,6,8,4,3,2,0] 9 1 [1,9,6,8,4,3,2,0] 1 2 [1,6,9,8,4,3,2,0] 6 3 [1,6,8,9,4,3,2,0] 8 4 [1,6,8,4,9,3,2,0] 4 [1,6,4,8,9,3,2,0] 4 [1,4,6,8,9,3,2,0] 4 5 [1,4,6,8,3,9,2,0] 3 [1,4,6,3,8,9,2,0] 3 [1,4,3,6,8,9,2,0] 3 [1,3,4,6,8,9,2,0] 3 6 [1,2,3,4,6,8,9,0] 2 7 [1,2,3,4,6,8,9,0] 0

40 przez wstawianie przez wstawianie - Przykład nr iteracji (wartość i ) Tablica Rozważany element 0 [9,1,6,8,4,3,2,0] 9 1 [1,9,6,8,4,3,2,0] 1 2 [1,6,9,8,4,3,2,0] 6 3 [1,6,8,9,4,3,2,0] 8 4 [1,6,8,4,9,3,2,0] 4 [1,6,4,8,9,3,2,0] 4 [1,4,6,8,9,3,2,0] 4 5 [1,4,6,8,3,9,2,0] 3 [1,4,6,3,8,9,2,0] 3 [1,4,3,6,8,9,2,0] 3 [1,3,4,6,8,9,2,0] 3 6 [1,2,3,4,6,8,9,0] 2 7 [1,2,3,4,6,8,9,0] 0

41 przez wstawianie przez wstawianie - Przykład nr iteracji (wartość i ) Tablica Rozważany element 0 [9,1,6,8,4,3,2,0] 9 1 [1,9,6,8,4,3,2,0] 1 2 [1,6,9,8,4,3,2,0] 6 3 [1,6,8,9,4,3,2,0] 8 4 [1,6,8,4,9,3,2,0] 4 [1,6,4,8,9,3,2,0] 4 [1,4,6,8,9,3,2,0] 4 5 [1,4,6,8,3,9,2,0] 3 [1,4,6,3,8,9,2,0] 3 [1,4,3,6,8,9,2,0] 3 [1,3,4,6,8,9,2,0] 3 6 [1,2,3,4,6,8,9,0] 2 7 [1,2,3,4,6,8,9,0] 0

42 przez wstawianie przez wstawianie - Przykład nr iteracji (wartość i ) Tablica Rozważany element 0 [9,1,6,8,4,3,2,0] 9 1 [1,9,6,8,4,3,2,0] 1 2 [1,6,9,8,4,3,2,0] 6 3 [1,6,8,9,4,3,2,0] 8 4 [1,6,8,4,9,3,2,0] 4 [1,6,4,8,9,3,2,0] 4 [1,4,6,8,9,3,2,0] 4 5 [1,4,6,8,3,9,2,0] 3 [1,4,6,3,8,9,2,0] 3 [1,4,3,6,8,9,2,0] 3 [1,3,4,6,8,9,2,0] 3 6 [1,2,3,4,6,8,9,0] 2 7 [1,2,3,4,6,8,9,0] 0

43 przez wstawianie przez wstawianie - Przykład nr iteracji (wartość i ) Tablica Rozważany element 0 [9,1,6,8,4,3,2,0] 9 1 [1,9,6,8,4,3,2,0] 1 2 [1,6,9,8,4,3,2,0] 6 3 [1,6,8,9,4,3,2,0] 8 4 [1,6,8,4,9,3,2,0] 4 [1,6,4,8,9,3,2,0] 4 [1,4,6,8,9,3,2,0] 4 5 [1,4,6,8,3,9,2,0] 3 [1,4,6,3,8,9,2,0] 3 [1,4,3,6,8,9,2,0] 3 [1,3,4,6,8,9,2,0] 3 6 [1,2,3,4,6,8,9,0] 2 7 [1,2,3,4,6,8,9,0] 0

44 przez wstawianie przez wstawianie - Przykład nr iteracji (wartość i ) Tablica Rozważany element 0 [9,1,6,8,4,3,2,0] 9 1 [1,9,6,8,4,3,2,0] 1 2 [1,6,9,8,4,3,2,0] 6 3 [1,6,8,9,4,3,2,0] 8 4 [1,6,8,4,9,3,2,0] 4 [1,6,4,8,9,3,2,0] 4 [1,4,6,8,9,3,2,0] 4 5 [1,4,6,8,3,9,2,0] 3 [1,4,6,3,8,9,2,0] 3 [1,4,3,6,8,9,2,0] 3 [1,3,4,6,8,9,2,0] 3 6 [1,2,3,4,6,8,9,0] 2 7 [1,2,3,4,6,8,9,0] 0

45 przez wstawianie przez wstawianie - Przykład nr iteracji (wartość i ) Tablica Rozważany element 0 [9,1,6,8,4,3,2,0] 9 1 [1,9,6,8,4,3,2,0] 1 2 [1,6,9,8,4,3,2,0] 6 3 [1,6,8,9,4,3,2,0] 8 4 [1,6,8,4,9,3,2,0] 4 [1,6,4,8,9,3,2,0] 4 [1,4,6,8,9,3,2,0] 4 5 [1,4,6,8,3,9,2,0] 3 [1,4,6,3,8,9,2,0] 3 [1,4,3,6,8,9,2,0] 3 [1,3,4,6,8,9,2,0] 3 6 [1,2,3,4,6,8,9,0] 2 7 [1,2,3,4,6,8,9,0] 0

46 przez wstawianie przez wstawianie - przykład K r o k i a l g o r y t m u Klucze i = 2 i = 3 i = 4 i = 5 i = 6 i = 7 i =

47 przez wstawianie przez wstawianie - implementacja 1 void i n s e r t ( i n t [ ] a, i n t n, i n t x ) 2 { 3 / / i n s e r t x i n t o a [ 0.. i 1] 4 i n t j ; 5 for ( j = i 1; j >= 0 && x < a [ j ] ; j ) 6 a [ j + 1] = a [ j ] ; 7 a [ j + 1] = x ; 8 }

48 przez wstawianie przez wstawianie - implementacja 1 void i n s e r t S o r t ( i n t [ ] a, i n t n ) 2 { 3 for ( i n t i = 1; i < n ; i ++) 4 { 5 / / i n s e r t a [ i ] i n t o a [ 0 : i 1] 6 i n s e r t ( a, i, a [ i ] ) ; 7 } 8 }

49 babelkowe babelkowe W sortowaniu babelkowym liczby zachowuja się jak babelki, po kolei, jedna po drugiej ida do góry (lub w prawo). babelkowe jest wykonywane w n 1 fazach. W fazie i-tej wyznaczany jest i-ty najmniejszy/największy element. Idea Sprawdzamy cały ciag od końca. Jeżeli trafimy na parę elementów, w której większy poprzedza mniejszy, to zamieniamy je miejscami. Czynność powtarzamy tak długo, aż podczas sprawdzania całego ciagu, nie zajdzie ani jedna zamiana elementów.

50 babelkowe babelkowe Require: tablica A o rozmiarze n {A=[0,...,n-1]} 1: for i = 0 to n 1 do 2: for j = n downto i + 1 do 3: if A[j 1] > A[j] then 4: Zamiana(A, j 1, j); 5: end if 6: end for 7: end for Ze względu na dwie zagnieżdżone pętle, z których każda wykonuje się dokładnie n razy, algorytm wymaga n n porównań, aby posortować n elementowy ciag, czyli jest w klasie O(n 2 ).

51 babelkowe babelkowe - przykład 44 Klucze i = i = 2 K r o k i a l g o r y t m u i = i = i = i = i =

52 babelkowe babelkowe - implementacja 1 void bubblesort ( i n t A [ ], i n t n ) 2 { 3 for ( i n t i =0; i <n ; i ++) 4 for ( i n t j =n 1; j > i ; j ) 5 i f (A [ j ] < A [ j 1]) { 6 / / zamiana A [ j 1] z A [ j ] 7 i n t temp= A [ j 1]; 8 A [ j 1] = A [ j ] ; 9 A [ j ]= temp ; 10 } 11 }

53 babelkowe babelkowe - implementacja Zmodyfikowany algorytm sortowania babelkowego, którego wykonywanie kończy się z chwila stwierdzenia, że dana tablica a jest już posortowana. 1 void bubblesort ( i n t [ ] a, i n t n ) { 2 bool done ; 3 do { 4 done = t rue ; 5 for ( i n t j = 0; j < n ; j ++) 6 i f ( a [ j +1] < a [ j ] ) { 7 swap ( a, j, j + 1 ) ; 8 done = false ; 9 } 10 } while (! done ) ; 11 }

Programowanie Proceduralne

Programowanie Proceduralne Programowanie Proceduralne Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 1 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Programowanie Proceduralne Wykład 1 1 / 59 Cel wykładów z programowania

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych.

Algorytmy i Struktury Danych. Algorytmy i Struktury Danych. Organizacja wykładu. Problem Sortowania. Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 1 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki

Podstawy Informatyki Podstawy Informatyki Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 7 i 8 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Podstawy Informatyki Wykład 7 i 8 1 / 44 Struktura danych - tablica

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych.

Algorytmy i Struktury Danych. Algorytmy i Struktury Danych. Metoda Dziel i zwyciężaj. Problem Sortowania, cd. Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 2 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy

Bardziej szczegółowo

Laboratorium nr 7 Sortowanie

Laboratorium nr 7 Sortowanie Laboratorium nr 7 Sortowanie 1. Sortowanie bąbelkowe (BbS) 2. Sortowanie przez wstawianie (IS) 3. Sortowanie przez wybieranie (SS) Materiały Wyróżniamy następujące metody sortowania: 1. Przez prostą zamianę

Bardziej szczegółowo

Analiza algorytmów zadania podstawowe

Analiza algorytmów zadania podstawowe Analiza algorytmów zadania podstawowe Zadanie 1 Zliczanie Zliczaj(n) 1 r 0 2 for i 1 to n 1 3 do for j i + 1 to n 4 do for k 1 to j 5 do r r + 1 6 return r 0 Jaka wartość zostanie zwrócona przez powyższą

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych.

Algorytmy i Struktury Danych. Algorytmy i Struktury Danych. Problem Sortowania. Metoda Dziel i zwyciężaj. dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 4 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy

Bardziej szczegółowo

Algorytm selekcji Hoare a. Łukasz Miemus

Algorytm selekcji Hoare a. Łukasz Miemus Algorytm selekcji Hoare a Łukasz Miemus 1 lutego 2006 Rozdział 1 O algorytmie 1.1 Problem Mamy tablicę A[N] różnych elementów i zmienną int K, takie że 1 K N. Oczekiwane rozwiązanie to określenie K-tego

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1 Przygotuj algorytm programu - sortowanie przez wstawianie.

Zadanie 1 Przygotuj algorytm programu - sortowanie przez wstawianie. Sortowanie Dane wejściowe: ciąg n-liczb (kluczy) (a 1, a 2, a 3,..., a n 1, a n ) Dane wyjściowe: permutacja ciągu wejściowego (a 1, a 2, a 3,..., a n 1, a n) taka, że a 1 a 2 a 3... a n 1 a n. Będziemy

Bardziej szczegółowo

Informatyka A. Algorytmy

Informatyka A. Algorytmy Informatyka A Algorytmy Spis algorytmów 1 Algorytm Euklidesa....................................... 2 2 Rozszerzony algorytm Euklidesa................................ 2 3 Wyszukiwanie min w tablicy..................................

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych.

Algorytmy i Struktury Danych. Algorytmy i Struktury Danych. Problem Sortowania, cd. Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 3 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury Danych. Wykład

Bardziej szczegółowo

Wykład 4. Sortowanie

Wykład 4. Sortowanie Wykład 4 Sortowanie 1 Sortowanie - zadanie Definicja (dla liczb): wejście: ciąg n liczb A = (a 1, a 2,, a n ) wyjście: permutacja (a 1,, a n ) taka, że a 1 a n Po co sortować? Podstawowy problem dla algorytmiki

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych

Algorytmy i Struktury Danych Algorytmy i Struktury Danych Kopce Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 11 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury Danych Wykład 11 1 / 69 Plan wykładu

Bardziej szczegółowo

Wykład 5. Sortowanie w czasie liniowologarytmicznym

Wykład 5. Sortowanie w czasie liniowologarytmicznym Wykład 5 Sortowanie w czasie liniowologarytmicznym 1 Sortowanie - zadanie Definicja (dla liczb): wejście: ciąg n liczb A = (a 1, a 2,, a n ) wyjście: permutacja (a 1,, a n ) taka, że a 1 a n 2 Zestawienie

Bardziej szczegółowo

Programowanie proceduralne INP001210WL rok akademicki 2017/18 semestr letni. Wykład 3. Karol Tarnowski A-1 p.

Programowanie proceduralne INP001210WL rok akademicki 2017/18 semestr letni. Wykład 3. Karol Tarnowski A-1 p. Programowanie proceduralne INP001210WL rok akademicki 2017/18 semestr letni Wykład 3 Karol Tarnowski karol.tarnowski@pwr.edu.pl A-1 p. 411B Plan prezentacji (1) Co to jest algorytm? Zapis algorytmów Algorytmy

Bardziej szczegółowo

Programowanie w VB Proste algorytmy sortowania

Programowanie w VB Proste algorytmy sortowania Programowanie w VB Proste algorytmy sortowania Sortowanie bąbelkowe Algorytm sortowania bąbelkowego polega na porównywaniu par elementów leżących obok siebie i, jeśli jest to potrzebne, zmienianiu ich

Bardziej szczegółowo

Strategia "dziel i zwyciężaj"

Strategia dziel i zwyciężaj Strategia "dziel i zwyciężaj" W tej metodzie problem dzielony jest na kilka mniejszych podproblemów podobnych do początkowego problemu. Problemy te rozwiązywane są rekurencyjnie, a następnie rozwiązania

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych.

Algorytmy i Struktury Danych. Algorytmy i Struktury Danych. Grafy dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 9 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury Danych. Wykład 9 1 / 20

Bardziej szczegółowo

Sortowanie - wybrane algorytmy

Sortowanie - wybrane algorytmy Sortowanie - wybrane algorytmy Aleksandra Wilkowska Wydział Matematyki - Katedra Matematyki Stosowanej Politechika Wrocławska 2 maja 2018 1 / 39 Plan prezentacji Złożoność obliczeniowa Sortowanie bąbelkowe

Bardziej szczegółowo

Definicja. Ciąg wejściowy: Funkcja uporządkowująca: Sortowanie polega na: a 1, a 2,, a n-1, a n. f(a 1 ) f(a 2 ) f(a n )

Definicja. Ciąg wejściowy: Funkcja uporządkowująca: Sortowanie polega na: a 1, a 2,, a n-1, a n. f(a 1 ) f(a 2 ) f(a n ) SORTOWANIE 1 SORTOWANIE Proces ustawiania zbioru elementów w określonym porządku. Stosuje się w celu ułatwienia późniejszego wyszukiwania elementów sortowanego zbioru. 2 Definicja Ciąg wejściowy: a 1,

Bardziej szczegółowo

Sortowanie bąbelkowe

Sortowanie bąbelkowe 1/98 Sortowanie bąbelkowe (Bubble sort) prosty i nieefektywny algorytm sortowania wielokrotnie przeglądamy listę elementów, porównując dwa sąsiadujące i zamieniając je miejscami, jeśli znajdują się w złym

Bardziej szczegółowo

Analiza algorytmów zadania podstawowe

Analiza algorytmów zadania podstawowe Analiza algorytmów zadania podstawowe 15 stycznia 2019 Zadanie 1 Zliczanie Zliczaj(n) 1 r 0 2 for i 1 to n 1 3 do for j i + 1 to n 4 do for k 1 to j 5 do r r + 1 6 return r P Jaka wartość zostanie zwrócona

Bardziej szczegółowo

Sortowanie danych. Jolanta Bachan. Podstawy programowania

Sortowanie danych. Jolanta Bachan. Podstawy programowania Sortowanie danych Podstawy programowania 2013-06-06 Sortowanie przez wybieranie 9 9 9 9 9 9 10 7 7 7 7 7 10 9 1 3 3 4 10 7 7 10 10 10 10 4 4 4 4 4 4 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 3 1 1 1 1 1 1 Gurbiel et al. 2000

Bardziej szczegółowo

Wybrane algorytmy tablicowe

Wybrane algorytmy tablicowe Wybrane algorytmy tablicowe Algorytmy i struktury danych Wykład 2. Rok akademicki: 2009/2010 Sortowanie przez wybieranie for (int i = 0; i < liczby.length - 1; i++) k = i; for (int j = i; j < liczby.length;

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania

Wstęp do programowania Wstęp do programowania Algorytmy na tablicach Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2013 P. Daniluk (Wydział Fizyki) WP w. III Jesień 2013 1 / 23 Dwadzieścia pytań Zasady 1 Osoba 1 wymyśla hasło z ustalonej

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych Algorytmy i struktury danych Proste algorytmy sortowania Witold Marańda maranda@dmcs.p.lodz.pl 1 Pojęcie sortowania Sortowaniem nazywa się proces ustawiania zbioru obiektów w określonym porządku Sortowanie

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych, 2. ćwiczenia

Algorytmy i Struktury Danych, 2. ćwiczenia Algorytmy i Struktury Danych, 2. ćwiczenia 2017-10-13 Spis treści 1 Optymalne sortowanie 5 ciu elementów 1 2 Sortowanie metodą Shella 2 3 Przesunięcie cykliczne tablicy 3 4 Scalanie w miejscu dla ciągów

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 9. Algorytmy sortowania elementów zbioru (tablic) Programy: c4_1.c... c4_3.c. Tomasz Zieliński

WYKŁAD 9. Algorytmy sortowania elementów zbioru (tablic) Programy: c4_1.c... c4_3.c. Tomasz Zieliński WYKŁAD 9 Algorytmy sortowania elementów zbioru (tablic) Programy: c4_1.c... c4_3.c Tomasz Zieliński /* Przyklad 4.1 - SORTOWANIE TABLIC - metoda najprostsza */ #include #define ROZMIAR 11 void

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania

Wstęp do programowania Wstęp do programowania Wykład 5 Podstawowe techniki programownia w przykładach Janusz Szwabiński Plan wykładu: Metoda babilońska wyliczania pierwiastka Liczby pierwsze i sito Eratostenesa Metoda bisekcji

Bardziej szczegółowo

Sortowanie w czasie liniowym

Sortowanie w czasie liniowym Sortowanie w czasie liniowym 1 Sortowanie - zadanie Definicja (dla liczb): wejście: ciąg n liczb A = (a 1, a 2,, a n ) wyjście: permutacja (a 1,, a n ) taka, że a 1 a n Po co sortować? Podstawowy problem

Bardziej szczegółowo

Wrocław, Wstęp do informatyki i programowania: liczby pierwsze. Wydział Matematyki Politechniki Wrocławskiej.

Wrocław, Wstęp do informatyki i programowania: liczby pierwsze. Wydział Matematyki Politechniki Wrocławskiej. Wrocław, 28.11.2017 Wstęp do informatyki i programowania: liczby pierwsze Wydział Matematyki Politechniki Wrocławskiej Andrzej Giniewicz Dzisiaj na zajęciach... Zajmiemy się liczbami pierwszymi... liczby

Bardziej szczegółowo

Metodyki i Techniki Programowania 2

Metodyki i Techniki Programowania 2 Metodyki i Techniki Programowania 2 zajęcia nr 5 algorytmy cz.1: sortowanie Elektronika i Telekomunikacja, semestr III rok akademicki 2009/2010 mgr inż.. Paweł Myszkowski Plan dzisiejszych zajęć 1. Sortowanie

Bardziej szczegółowo

Algorytmy sortujące i wyszukujące

Algorytmy sortujące i wyszukujące Algorytmy sortujące i wyszukujące Zadaniem algorytmów sortujących jest ułożenie elementów danego zbioru w ściśle określonej kolejności. Najczęściej wykorzystywany jest porządek numeryczny lub leksykograficzny.

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Temat : Drzewa zrównoważone, sortowanie drzewiaste Wykładowca: dr inż. Zbigniew TARAPATA e-mail: Zbigniew.Tarapata@isi.wat.edu.pl http://www.tarapata.strefa.pl/p_algorytmy_i_struktury_danych/

Bardziej szczegółowo

Rekurencja. Dla rozwiązania danego problemu, algorytm wywołuje sam siebie przy rozwiązywaniu podobnych podproblemów. Przykład: silnia: n! = n(n-1)!

Rekurencja. Dla rozwiązania danego problemu, algorytm wywołuje sam siebie przy rozwiązywaniu podobnych podproblemów. Przykład: silnia: n! = n(n-1)! Rekurencja Dla rozwiązania danego problemu, algorytm wywołuje sam siebie przy rozwiązywaniu podobnych podproblemów. Przykład: silnia: n! = n(n-1)! Pseudokod: silnia(n): jeżeli n == 0 silnia = 1 w przeciwnym

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY INFORMATYKI wykład 10.

PODSTAWY INFORMATYKI wykład 10. PODSTAWY INFORMATYKI wykład 10. Adrian Horzyk Web: http://home.agh.edu.pl/~horzyk/ E-mail: horzyk@agh.edu.pl Google: Adrian Horzyk Gabinet: paw. D13 p. 325 Akademia Górniczo-Hutniacza w Krakowie WEAIiE,

Bardziej szczegółowo

Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa

Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa Zajęcia 2 Algorytmy wyszukiwania, sortowania i selekcji Sortowanie bąbelkowe Jedna z prostszych metod sortowania, sortowanie w miejscu? Sortowanie bąbelkowe Pierwsze

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA SORTOWANIE DANYCH.

INFORMATYKA SORTOWANIE DANYCH. INFORMATYKA SORTOWANIE DANYCH http://www.infoceram.agh.edu.pl SORTOWANIE Jest to proces ustawiania zbioru obiektów w określonym porządku. Sortowanie stosowane jest w celu ułatwienia późniejszego wyszukania

Bardziej szczegółowo

Podstawy algorytmiki i programowania - wykład 6 Sortowanie- algorytmy

Podstawy algorytmiki i programowania - wykład 6 Sortowanie- algorytmy 1 Podstawy algorytmiki i programowania - wykład 6 Sortowanie- algorytmy Treści prezentowane w wykładzie zostały oparte o: S. Prata, Język C++. Szkoła programowania. Wydanie VI, Helion, 2012 www.cplusplus.com

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych Sortowanie IS/IO, WIMiIP

Algorytmy i struktury danych Sortowanie IS/IO, WIMiIP Algorytmy i struktury danych Sortowanie IS/IO, WIMiIP Danuta Szeliga AGH Kraków Spis treści I 1 Wstęp 2 Metody proste 3 Szybkie metody sortowania 4 Algorytmy hybrydowe Sortowanie hybrydowe Sortowanie introspektywne

Bardziej szczegółowo

Laboratoria nr 1. Sortowanie

Laboratoria nr 1. Sortowanie Laboratoria nr 1 Sortowanie 1. Sortowanie bąbelkowe (BbS) 2. Sortowanie przez wstawianie (IS) 3. Sortowanie przez wybieranie (SS) 4. Sortowanie przez zliczanie (CS) 5. Sortowanie kubełkowe (BS) 6. Sortowanie

Bardziej szczegółowo

Algorytmy sortujące. sortowanie kubełkowe, sortowanie grzebieniowe

Algorytmy sortujące. sortowanie kubełkowe, sortowanie grzebieniowe Algorytmy sortujące sortowanie kubełkowe, sortowanie grzebieniowe Sortowanie kubełkowe (bucket sort) Jest to jeden z najbardziej popularnych algorytmów sortowania. Został wynaleziony w 1956 r. przez E.J.

Bardziej szczegółowo

Jeszcze o algorytmach

Jeszcze o algorytmach Jeszcze o algorytmach Przykłady różnych, podstawowych algorytmów 11.01.2018 M. Rad Plan Powtórka Znajdowanie najmniejszego elementu Segregowanie Poszukiwanie przez połowienie Wstawianie Inne algorytmy

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania. Dziel i rządź. Piotr Chrząstowski-Wachtel

Wstęp do programowania. Dziel i rządź. Piotr Chrząstowski-Wachtel Wstęp do programowania Dziel i rządź Piotr Chrząstowski-Wachtel Divide et impera Starożytni Rzymianie znali tę zasadę Łatwiej się rządzi, jeśli poddani są podzieleni Nie chodziło im jednak bynajmniej o

Bardziej szczegółowo

Wykład 1_2 Algorytmy sortowania tablic Sortowanie bąbelkowe

Wykład 1_2 Algorytmy sortowania tablic Sortowanie bąbelkowe I. Struktury sterujące.bezpośrednie następstwo (A,B-czynności) Wykład _2 Algorytmy sortowania tablic Sortowanie bąbelkowe Elementy języka stosowanego do opisu algorytmu Elementy Poziom koncepcji Poziom

Bardziej szczegółowo

Kolokwium ze wstępu do informatyki, I rok Mat. (Ściśle tajne przed godz. 10 : grudnia 2005.)

Kolokwium ze wstępu do informatyki, I rok Mat. (Ściśle tajne przed godz. 10 : grudnia 2005.) Kolokwium ze wstępu do informatyki, I rok Mat. (Ściśle tajne przed godz. 10 : 15 1 grudnia 005.) 1. Program w C 1 zawiera deklaracje 1 void P1 ( int a, int b) { int i ; 3 for ( i =0;i

Bardziej szczegółowo

ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 2014/2015. Drzewa BST c.d., równoważenie drzew, kopce.

ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 2014/2015. Drzewa BST c.d., równoważenie drzew, kopce. POLITECHNIKA WARSZAWSKA Instytut Automatyki i Robotyki ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 204/205 Język programowania: Środowisko programistyczne: C/C++ Qt Wykład 2 : Drzewa BST c.d., równoważenie

Bardziej szczegółowo

Sortowanie. Bartman Jacek Algorytmy i struktury

Sortowanie. Bartman Jacek Algorytmy i struktury Sortowanie Bartman Jacek jbartman@univ.rzeszow.pl Algorytmy i struktury danych Sortowanie przez proste wstawianie przykład 41 56 17 39 88 24 03 72 41 56 17 39 88 24 03 72 17 41 56 39 88 24 03 72 17 39

Bardziej szczegółowo

znalezienia elementu w zbiorze, gdy w nim jest; dołączenia nowego elementu w odpowiednie miejsce, aby zbiór pozostał nadal uporządkowany.

znalezienia elementu w zbiorze, gdy w nim jest; dołączenia nowego elementu w odpowiednie miejsce, aby zbiór pozostał nadal uporządkowany. Przedstawiamy algorytmy porządkowania dowolnej liczby elementów, którymi mogą być liczby, jak również elementy o bardziej złożonej postaci (takie jak słowa i daty). Porządkowanie, nazywane również często

Bardziej szczegółowo

Sortowanie. Kolejki priorytetowe i algorytm Heapsort Dynamiczny problem sortowania:

Sortowanie. Kolejki priorytetowe i algorytm Heapsort Dynamiczny problem sortowania: Sortowanie Kolejki priorytetowe i algorytm Heapsort Dynamiczny problem sortowania: podać strukturę danych dla elementów dynamicznego skończonego multi-zbioru S, względem którego są wykonywane następujące

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych. Co dziś? Tytułem przypomnienia metoda dziel i zwyciężaj. Wykład VIII Elementarne techniki algorytmiczne

Algorytmy i struktury danych. Co dziś? Tytułem przypomnienia metoda dziel i zwyciężaj. Wykład VIII Elementarne techniki algorytmiczne Algorytmy i struktury danych Wykład VIII Elementarne techniki algorytmiczne Co dziś? Algorytmy zachłanne (greedyalgorithms) 2 Tytułem przypomnienia metoda dziel i zwyciężaj. Problem można podzielić na

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania. Przykłady algorytmów Cz. 2 Sortowanie

Podstawy programowania. Przykłady algorytmów Cz. 2 Sortowanie Podstawy programowania Przykłady algorytmów Cz. 2 Sortowanie Złożoność obliczeniowa Złożoność obliczeniowa to ilość zasobów niezbędna do wykonania algorytmu. Wyróżnia się dwa rodzaje: Złożoność czasową

Bardziej szczegółowo

E S - uniwersum struktury stosu

E S - uniwersum struktury stosu Temat: Struktura stosu i kolejki Struktura danych to system relacyjny r I r i i I U,, gdzie U to uniwersum systemu, a i i - zbiór relacji (operacji na strukturze danych). Uniwersum systemu to zbiór typów

Bardziej szczegółowo

np. dla p=1 mamy T1(N) N/2 średni czas chybionego wyszukiwania z prawdopodobieństwem q:

np. dla p=1 mamy T1(N) N/2 średni czas chybionego wyszukiwania z prawdopodobieństwem q: Wykład 4 Wyszukiwania w tablicach posortowanych 1. Wyszukiwanie sekwencyjne w tablicy posortowanej 2. Wyszukiwanie binarne bez powtórzeń 3. Wyszukiwanie binarne z powtórzeniami 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i złożoność obliczeniowa. Wojciech Horzelski

Algorytmy i złożoność obliczeniowa. Wojciech Horzelski Algorytmy i złożoność obliczeniowa Wojciech Horzelski 1 Tematyka wykładu Ø Ø Ø Ø Ø Wprowadzenie Poprawność algorytmów (elementy analizy algorytmów) Wyszukiwanie Sortowanie Elementarne i abstrakcyjne struktury

Bardziej szczegółowo

Podstawy Programowania 1 Sortowanie tablic jednowymiarowych. Plan. Sortowanie. Sortowanie Rodzaje sortowania. Notatki. Notatki. Notatki.

Podstawy Programowania 1 Sortowanie tablic jednowymiarowych. Plan. Sortowanie. Sortowanie Rodzaje sortowania. Notatki. Notatki. Notatki. Podstawy Programowania 1 Sortowanie tablic jednowymiarowych Arkadiusz Chrobot Zakład Informatyki 12 listopada 20 1 / 35 Plan Sortowanie Wartość minimalna i maksymalna w posortowanej tablicy Zakończenie

Bardziej szczegółowo

Sortowanie przez scalanie

Sortowanie przez scalanie Sortowanie przez scalanie Wykład 2 12 marca 2019 (Wykład 2) Sortowanie przez scalanie 12 marca 2019 1 / 17 Outline 1 Metoda dziel i zwyciężaj 2 Scalanie Niezmiennik pętli - poprawność algorytmu 3 Sortowanie

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki. Sprawność algorytmów

Podstawy Informatyki. Sprawność algorytmów Podstawy Informatyki Sprawność algorytmów Sprawność algorytmów Kryteria oceny oszczędności Miara złożoności rozmiaru pamięci (złożoność pamięciowa): Liczba zmiennych + liczba i rozmiar struktur danych

Bardziej szczegółowo

Poszukiwanie liniowe wśród liczb naturalnych

Poszukiwanie liniowe wśród liczb naturalnych Poszukiwanie liniowe wśród liczb naturalnych Wiele problemów, dotyczących liczb naturalnych, można rozwiązać idąc w góręodzera(lubczasemodinnejliczby)isprawdzając,czyjuż. Przykład: (zadane reszty z dzielenia)

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Poprawność algorytmów

Wykład 2. Poprawność algorytmów Wykład 2 Poprawność algorytmów 1 Przegląd Ø Poprawność algorytmów Ø Podstawy matematyczne: Przyrost funkcji i notacje asymptotyczne Sumowanie szeregów Indukcja matematyczna 2 Poprawność algorytmów Ø Algorytm

Bardziej szczegółowo

Informacje wstępne #include <nazwa> - derektywa procesora umożliwiająca włączenie do programu pliku o podanej nazwie. Typy danych: char, signed char

Informacje wstępne #include <nazwa> - derektywa procesora umożliwiająca włączenie do programu pliku o podanej nazwie. Typy danych: char, signed char Programowanie C++ Informacje wstępne #include - derektywa procesora umożliwiająca włączenie do programu pliku o podanej nazwie. Typy danych: char, signed char = -128 do 127, unsigned char = od

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Informatyki

Wstęp do Informatyki Wstęp do Informatyki dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak, prof. AJD bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 8 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Wstęp do Informatyki Wykład 8 1 / 32 Instrukcje iteracyjne

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY INFORMATYKI wykład 5.

PODSTAWY INFORMATYKI wykład 5. PODSTAWY INFORMATYKI wykład 5. Adrian Horzyk Web: http://home.agh.edu.pl/~horzyk/ E-mail: horzyk@agh.edu.pl Google: Adrian Horzyk Gabinet: paw. D13 p. 325 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEAIiE,

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania

Wstęp do programowania wykład 6 Agata Półrola Wydział Matematyki i Informatyki UŁ sem. zimowy 2017/2018 Losowanie liczb całkowitych Dostępne biblioteki Najprostsze losowanie liczb całkowitych można wykonać za pomocą funkcji

Bardziej szczegółowo

Problemy porządkowe zadania

Problemy porządkowe zadania Problemy porządkowe Problemy porządkowe zadania Problemy porządkowe to zbiór różnych zadań obliczeniowych związanych z porządkowaniem zbioru danych i wyszukiwaniem informacji na takim zbiorze. Rodzaje

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych.

Algorytmy i Struktury Danych. Algorytmy i Struktury Danych. Liniowe struktury danych - Lista Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 5 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury Danych.

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI. 10 maja 2017 POZIOM ROZSZERZONY. Godzina rozpoczęcia: 14:00 CZĘŚĆ I

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI. 10 maja 2017 POZIOM ROZSZERZONY. Godzina rozpoczęcia: 14:00 CZĘŚĆ I Arkusz zawiera informacje prawnie chronione do momentu rozpoczęcia egzaminu. Układ graficzny CKE 2013 KOD UZUPEŁNIA ZDAJĄCY PESEL miejsce na naklejkę EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI POZIOM ROZSZERZONY

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane algorytmy i struktury danych

Zaawansowane algorytmy i struktury danych Zaawansowane algorytmy i struktury danych u dr Barbary Marszał-Paszek Opracowanie pytań praktycznych z egzaminów. Strona 1 z 12 Pytania praktyczne z kolokwium zaliczeniowego z 19 czerwca 2014 (studia dzienne)

Bardziej szczegółowo

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 2. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 2. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 2. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Metody konstrukcji algorytmów: Siłowa (ang. brute force), Dziel i zwyciężaj (ang. divide-and-conquer), Zachłanna (ang.

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania INP001213Wcl rok akademicki 2017/18 semestr zimowy. Wykład 9. Karol Tarnowski A-1 p.

Wstęp do programowania INP001213Wcl rok akademicki 2017/18 semestr zimowy. Wykład 9. Karol Tarnowski A-1 p. Wstęp do programowania INP001213Wcl rok akademicki 2017/18 semestr zimowy Wykład 9 Karol Tarnowski karol.tarnowski@pwr.edu.pl A-1 p. 411B Plan prezentacji Zasada dziel i zwyciężaj Przykłady znajdowanie

Bardziej szczegółowo

. Podstawy Programowania 1. Sortowanie tablic jednowymiarowych. Arkadiusz Chrobot. 16 listopada 2016

. Podstawy Programowania 1. Sortowanie tablic jednowymiarowych. Arkadiusz Chrobot. 16 listopada 2016 Podstawy Programowania 1 Sortowanie tablic jednowymiarowych Arkadiusz Chrobot Zakład Informatyki listopada 20 1 / 35 Plan 1 Sortowanie 2 Sortowanie przez wybór 3 Sortowanie przez wstawianie Sortowanie

Bardziej szczegółowo

Algorytmy. 1. Sortowanie 2. Statki i okręty. programowanie cz.7. poniedziałek, 2 marca 2009

Algorytmy. 1. Sortowanie 2. Statki i okręty. programowanie cz.7. poniedziałek, 2 marca 2009 Algorytmy. Sortowanie 2. Statki i okręty programowanie cz. ALGORYTMY SORTUJĄCE A. Przez zamianę (bąbelkowe) B. Przez wybieranie Najpopularniejsze metody sortowania C. Przez wstawianie Przez zamianę (sortowanie

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych, 2. ćwiczenia

Algorytmy i Struktury Danych, 2. ćwiczenia Algorytmy i Struktury Danych, 2. ćwiczenia 2015-10-09 Spis treści 1 Szybkie potęgowanie 1 2 Liczby Fibonacciego 2 3 Dowód, że n 1 porównań jest potrzebne do znajdowania minimum 2 4 Optymalny algorytm do

Bardziej szczegółowo

Źródła. N.Wirth Algorithms and Data Structures, 1985 D.E.Knuth The Art of Computer Programming. Vol. 3, 1973

Źródła. N.Wirth Algorithms and Data Structures, 1985 D.E.Knuth The Art of Computer Programming. Vol. 3, 1973 Źródła N.Wirth Algorithms and Data Structures, 1985 D.E.Knuth The Art of Computer Programming. Vol. 3, 1973 Sortowanie Szukamy uporządkowania; mamy wiele algorytmów o różnych zaletach i różnych stopniach

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych. Wykład 4

Algorytmy i struktury danych. Wykład 4 Wykład 4 Różne algorytmy - obliczenia 1. Obliczanie wartości wielomianu 2. Szybkie potęgowanie 3. Algorytm Euklidesa, liczby pierwsze, faktoryzacja liczby naturalnej 2017-11-24 Algorytmy i struktury danych

Bardziej szczegółowo

Podstawy algorytmiki i programowania - wykład 3 Funkcje rekurencyjne Wyszukiwanie liniowe i binarne w tablicy

Podstawy algorytmiki i programowania - wykład 3 Funkcje rekurencyjne Wyszukiwanie liniowe i binarne w tablicy 1 Podstawy algorytmiki i programowania - wykład 3 Funkcje rekurencyjne Wyszukiwanie liniowe i binarne w tablicy Treści prezentowane w wykładzie zostały oparte o: S. Prata, Język C++. Szkoła programowania.

Bardziej szczegółowo

prowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk e-mail: horzyk@agh tel.: 012-617 Konsultacje paw. D-13/325

prowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk e-mail: horzyk@agh tel.: 012-617 Konsultacje paw. D-13/325 PODSTAWY INFORMATYKI WYKŁAD 8. prowadzący dr ADRIAN HORZYK http://home home.agh.edu.pl/~ /~horzyk e-mail: horzyk@agh agh.edu.pl tel.: 012-617 617-4319 Konsultacje paw. D-13/325 DRZEWA Drzewa to rodzaj

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania

Wstęp do programowania Wstęp do programowania Złożoność obliczeniowa, poprawność programów Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2013 P. Daniluk(Wydział Fizyki) WP w. XII Jesień 2013 1 / 20 Złożoność obliczeniowa Problem Ile czasu

Bardziej szczegółowo

funkcje rekurencyjne Wykład 12. Podstawy programowania (język C) Funkcje rekurencyjne (1) Funkcje rekurencyjne (2)

funkcje rekurencyjne Wykład 12. Podstawy programowania (język C) Funkcje rekurencyjne (1) Funkcje rekurencyjne (2) Podstawy programowania (język C) funkcje rekurencyjne Wykład 12. Tomasz Marks - Wydział MiNI PW -1- Tomasz Marks - Wydział MiNI PW -2- Funkcje rekurencyjne (1) W języku C funkcja moŝe wywoływać samą siebie.

Bardziej szczegółowo

Podstawy Programowania Podstawowa składnia języka C++

Podstawy Programowania Podstawowa składnia języka C++ Podstawy Programowania Podstawowa składnia języka C++ Katedra Analizy Nieliniowej, WMiI UŁ Łódź, 3 października 2013 r. Szablon programu w C++ Najprostszy program w C++ ma postać: #include #include

Bardziej szczegółowo

ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima Uwagi przed sprawdzianem nr 1.

ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima Uwagi przed sprawdzianem nr 1. POLITECHNIKA WARSZAWSKA Instytut Automatyki i Robotyki ZASADY PROGRAMOWANIA KOMPUTERÓW ZAP zima 2015 Język programowania: Środowisko programistyczne: C/C++ Qt Wykład 5 : Algorytmy sortowania. Struktury

Bardziej szczegółowo

Kolejka priorytetowa. Często rozważa się kolejki priorytetowe, w których poszukuje się elementu minimalnego zamiast maksymalnego.

Kolejka priorytetowa. Często rozważa się kolejki priorytetowe, w których poszukuje się elementu minimalnego zamiast maksymalnego. Kolejki Kolejka priorytetowa Kolejka priorytetowa (ang. priority queue) to struktura danych pozwalająca efektywnie realizować następujące operacje na zbiorze dynamicznym, którego elementy pochodzą z określonego

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 3 z Podstaw programowania. Język C++, programy pisane w nieobiektowym stylu programowania. Zofia Kruczkiewicz

Ćwiczenie 3 z Podstaw programowania. Język C++, programy pisane w nieobiektowym stylu programowania. Zofia Kruczkiewicz Ćwiczenie 3 z Podstaw programowania. Język C++, programy pisane w nieobiektowym stylu programowania Zofia Kruczkiewicz Zakres Podstawowe algorytmy przetwarzania tablic (wypełnianie, porównywanie elementów,

Bardziej szczegółowo

Algorytm i złożoność obliczeniowa algorytmu

Algorytm i złożoność obliczeniowa algorytmu Algorytm i złożoność obliczeniowa algorytmu Algorytm - przepis postępowania, którego wykonanie prowadzi do rozwiązania określonego problemu określa czynności, jakie należy wykonać wyszczególnia wszystkie

Bardziej szczegółowo

Sortowanie. LABORKA Piotr Ciskowski

Sortowanie. LABORKA Piotr Ciskowski Sortowanie LABORKA Piotr Ciskowski main Zaimplementuj metody sortowania przedstawione w następnych zadaniach Dla każdej metody osobna funkcja Nagłówek funkcji wg uznania ale wszystkie razem powinny być

Bardziej szczegółowo

Matematyka dyskretna - wykład - część Podstawowe algorytmy kombinatoryczne

Matematyka dyskretna - wykład - część Podstawowe algorytmy kombinatoryczne A. Permutacja losowa Matematyka dyskretna - wykład - część 2 9. Podstawowe algorytmy kombinatoryczne Załóżmy, że mamy tablice p złożoną z n liczb (ponumerowanych od 0 do n 1). Aby wygenerować losową permutację

Bardziej szczegółowo

Algorytmy. Programowanie Proceduralne 1

Algorytmy. Programowanie Proceduralne 1 Algorytmy Programowanie Proceduralne 1 Przepis Warzenie piwa Brunświckiego Programowanie Proceduralne 2 Przepis Warzenie piwa Brunświckiego składniki (dane wejściowe): woda, słód, itd. wynik: beczka piwa

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Informatyki zadania ze złożoności obliczeniowej z rozwiązaniami

Wstęp do Informatyki zadania ze złożoności obliczeniowej z rozwiązaniami Wstęp do Informatyki zadania ze złożoności obliczeniowej z rozwiązaniami Przykład 1. Napisz program, który dla podanej liczby n wypisze jej rozkład na czynniki pierwsze. Oblicz asymptotyczną złożoność

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych Algorytmy i struktury danych Zaawansowane algorytmy sortowania Witold Marańda maranda@dmcs.p.lodz.pl 1 Sortowanie za pomocą malejących przyrostów metoda Shella Metoda jest rozwinięciem metody sortowania

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania. Dariusz Wardecki, wyk. V

Wstęp do programowania. Dariusz Wardecki, wyk. V Wstęp do programowania Dariusz Wardecki, wyk. V Tablica (ang. array) Zestaw N zmiennych tego samego typu numerowanych liczbami w zakresie od 0 do (N 1). Element tablicy Zmienna wchodzπca w sk ad tablicy,

Bardziej szczegółowo

Rozwiązanie. #include <cstdlib> #include <iostream> using namespace std;

Rozwiązanie. #include <cstdlib> #include <iostream> using namespace std; Programowanie C++ Zadanie 1 Napisz program do obliczenia sumy i iloczynu ciągu liczb zakooczonego liczbą zero. Zakładamy, że ciąg zawiera co najmniej jedną liczbę (założenie to jest konieczne przy obliczeniu

Bardziej szczegółowo

Algorytmy sortujące 1

Algorytmy sortujące 1 Algorytmy sortujące 1 Sortowanie Jeden z najczęściej występujących, rozwiązywanych i stosowanych problemów. Ułożyć elementy listy (przyjmujemy: tablicy) w rosnącym porządku Sortowanie może być oparte na

Bardziej szczegółowo

Temat: Liniowe uporzdkowane struktury danych: stos, kolejka. Specyfikacja, przykładowe implementacje i zastosowania. Struktura słownika.

Temat: Liniowe uporzdkowane struktury danych: stos, kolejka. Specyfikacja, przykładowe implementacje i zastosowania. Struktura słownika. Temat: Liniowe uporzdkowane struktury danych: stos, kolejka. Specyfikacja, przykładowe implementacje i zastosowania. Struktura słownika. 1. Pojcie struktury danych Nieformalnie Struktura danych (ang. data

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane algorytmy i struktury danych

Zaawansowane algorytmy i struktury danych Zaawansowane algorytmy i struktury danych u dr Barbary Marszał-Paszek Opracowanie pytań teoretycznych z egzaminów. Strona 1 z 12 Pytania teoretyczne z egzaminu pisemnego z 25 czerwca 2014 (studia dzienne)

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych Sortowanie IS/IO, WIMiIP

Algorytmy i struktury danych Sortowanie IS/IO, WIMiIP Algorytmy i struktury danych Sortowanie IS/IO, WIMiIP Danuta Szeliga AGH Kraków Spis treści I 1 Wstęp 2 Metody proste Sortowanie bąbelkowe Sortowanie przez wstawianie Sortowanie przez selekcję Sortowanie

Bardziej szczegółowo

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI POZIOM PODSTAWOWY Arkusz I Instrukcja dla zdającego 1. Sprawdź, czy arkusz egzaminacyjny zawiera 8 stron (zadania 1 3). Ewentualny brak zgłoś przewodniczącemu zespołu

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania

Wstęp do programowania wykład 4 Agata Półrola Wydział Matematyki i Informatyki UŁ sem. zimowy 2017/2018 Pętle wykonujące się podaną liczbę razy Jeśli chcemy wykonać pewien fragment programu określoną liczbę razy, możemy użyć

Bardziej szczegółowo

PDF stworzony przez wersję demonstracyjną pdffactory Pro Program 15

PDF stworzony przez wersję demonstracyjną pdffactory Pro  Program 15 Program 15 Program zawierający następujące funkcje: funkcję wczytującą elementy do tablicy liczb całkowitych podanej jako parametr (długość tablicy również ma być podana jako parametr); funkcję wypisującą

Bardziej szczegółowo

Kontrola przebiegu programu

Kontrola przebiegu programu Kontrola przebiegu programu Wykład 9 Instrukcje sterujące: pętle rozgałęzienia skoki PRZYPOMINAJKA Zadanie : Zaprojektuj rekurencyjny przepis na wyznaczenie największej takiej liczby m, że 2 m jest podzielnikiem

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania

Wstęp do programowania wykład 7 Agata Półrola Wydział Matematyki i Informatyki UŁ sem. zimowy 2016/2017 Losowanie liczb całkowitych Dostępne biblioteki Najprostsze losowanie liczb całkowitych można wykonać za pomocą funkcji

Bardziej szczegółowo