zajęcia 3. Marcin Andrychowicz, Tomasz Kulczyński,
|
|
- Bronisława Maciejewska
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 zajęcia 3. Marcin Andrychowicz, Tomasz Kulczyński, Błażej Osiński
2 Dane Metoda pozwalajaca sortować w czasie liniowym Ciag liczb z zakresu O, 1,..., M 5, 1, 4, 5, 1, 0, 4, 5, 1, 3, 5 Zliczamy wystapienia 0, 1, itd. aż do M. Pomocnicza tablica c i c[i]
3 Dane Metoda pozwalajaca sortować w czasie liniowym Ciag liczb z zakresu O, 1,..., M 5, 1, 4, 5, 1, 0, 4, 5, 1, 3, 5 Zliczamy wystapienia 0, 1, itd. aż do M. Pomocnicza tablica c i c[i]
4 Dane Metoda pozwalajaca sortować w czasie liniowym Ciag liczb z zakresu O, 1,..., M 5, 1, 4, 5, 1, 0, 4, 5, 1, 3, 5 Zliczamy wystapienia 0, 1, itd. aż do M. Pomocnicza tablica c i c[i]
5 Pomocnicza tablica c Wynik i c[i] Wstawiamy c[0] zer, c[1] jedynek, itd. 0, 1, 1, 1, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5
6 Pomocnicza tablica c Wynik i c[i] Wstawiamy c[0] zer, c[1] jedynek, itd. 0, 1, 1, 1, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5
7 Pomocnicza tablica c Wynik i c[i] Wstawiamy c[0] zer, c[1] jedynek, itd. 0, 1, 1, 1, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5
8 Pomocnicza tablica c Wynik i c[i] Wstawiamy c[0] zer, c[1] jedynek, itd. 0, 1, 1, 1, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5
9 Pomocnicza tablica c Wynik i c[i] Wstawiamy c[0] zer, c[1] jedynek, itd. 0, 1, 1, 1, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5
10 Pomocnicza tablica c Wynik i c[i] Wstawiamy c[0] zer, c[1] jedynek, itd. 0, 1, 1, 1, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5
11 Pomocnicza tablica c Wynik i c[i] Wstawiamy c[0] zer, c[1] jedynek, itd. 0, 1, 1, 1, 3, 4, 4, 5, 5, 5, 5
12 Dodatkowe wymaganie Tablica o M-elementach. Nie zawsze można pozwolić sobie na zużycie takiej ilości pamięci! Złożoność czasowa Zależy od: n - długości ciagu M - zakresu liczb O(n + M) - złożoność liniowa.
13 Dodatkowe wymaganie Tablica o M-elementach. Nie zawsze można pozwolić sobie na zużycie takiej ilości pamięci! Złożoność czasowa Zależy od: n - długości ciagu M - zakresu liczb O(n + M) - złożoność liniowa.
14 Dodatkowe wymaganie Tablica o M-elementach. Nie zawsze można pozwolić sobie na zużycie takiej ilości pamięci! Złożoność czasowa Zależy od: n - długości ciagu M - zakresu liczb O(n + M) - złożoność liniowa.
15 Dodatkowe wymaganie Tablica o M-elementach. Nie zawsze można pozwolić sobie na zużycie takiej ilości pamięci! Złożoność czasowa Zależy od: n - długości ciagu M - zakresu liczb O(n + M) - złożoność liniowa.
16 Dodatkowe wymaganie Tablica o M-elementach. Nie zawsze można pozwolić sobie na zużycie takiej ilości pamięci! Złożoność czasowa Zależy od: n - długości ciagu M - zakresu liczb O(n + M) - złożoność liniowa.
17 Dodatkowe wymaganie Tablica o M-elementach. Nie zawsze można pozwolić sobie na zużycie takiej ilości pamięci! Złożoność czasowa Zależy od: n - długości ciagu M - zakresu liczb O(n + M) - złożoność liniowa.
18 Przydatne pojęcia Definicja 1. nazywamy stabilnym gdy dwa równe elementu z ciagu, pozostawia w tym samym porzadku co przed wykonaniem algorytmu. sortowanie można uczynić stabilnym Definicja 2. Sufiksem słowa nazywamy pewna jego końcowa część np. racja jest sufiksem słowa demokracja
19 Przydatne pojęcia Definicja 1. nazywamy stabilnym gdy dwa równe elementu z ciagu, pozostawia w tym samym porzadku co przed wykonaniem algorytmu. sortowanie można uczynić stabilnym Definicja 2. Sufiksem słowa nazywamy pewna jego końcowa część np. racja jest sufiksem słowa demokracja
20 Problem Dane n słów k-literowych. Należy posortować je w kolejności j. Pomysł Sortujemy stabilnie względem liter na kolejnych pozycjach poczynajac od ostatniej, a kończac na pierwszej. Łacznie k sortowań.
21 Problem Dane n słów k-literowych. Należy posortować je w kolejności j. Pomysł Sortujemy stabilnie względem liter na kolejnych pozycjach poczynajac od ostatniej, a kończac na pierwszej. Łacznie k sortowań.
22 Kolejność sortowania Teza: Po wykonaniu k sortowań słowa sa uporzadkowane względem swoich k-literowych sufiksów. Dowód indukcyjny: Baza indukcji: sortowanie 1-literowych sufiksów. Krok indukcyjny: dwa przypadki: Różne litery aababca aabebca Te same litery aababaa aababab
23 Kolejność sortowania Teza: Po wykonaniu k sortowań słowa sa uporzadkowane względem swoich k-literowych sufiksów. Dowód indukcyjny: Baza indukcji: sortowanie 1-literowych sufiksów. Krok indukcyjny: dwa przypadki: Różne litery aababca aabebca Te same litery aababaa aababab
24 Kolejność sortowania Teza: Po wykonaniu k sortowań słowa sa uporzadkowane względem swoich k-literowych sufiksów. Dowód indukcyjny: Baza indukcji: sortowanie 1-literowych sufiksów. Krok indukcyjny: dwa przypadki: Różne litery aababca aabebca Te same litery aababaa aababab
25 Kolejność sortowania Teza: Po wykonaniu k sortowań słowa sa uporzadkowane względem swoich k-literowych sufiksów. Dowód indukcyjny: Baza indukcji: sortowanie 1-literowych sufiksów. Krok indukcyjny: dwa przypadki: Różne litery aababca aabebca Te same litery aababaa aababab
26 Kolejność sortowania Teza: Po wykonaniu k sortowań słowa sa uporzadkowane względem swoich k-literowych sufiksów. Dowód indukcyjny: Baza indukcji: sortowanie 1-literowych sufiksów. Krok indukcyjny: dwa przypadki: Różne litery aababca aabebca Te same litery aababaa aababab OK, dzięki stabilności.
27 Złożoność czasowa k-krotne uruchomienie sortowania Złożoność: O(k (n + Σ)) Σ - wielkość alfabetu....proporcjonalna do wielkości danych, czyli liniowa.
28 Złożoność czasowa k-krotne uruchomienie sortowania Złożoność: O(k (n + Σ)) Σ - wielkość alfabetu....proporcjonalna do wielkości danych, czyli liniowa.
29 Złożoność czasowa k-krotne uruchomienie sortowania Złożoność: O(k (n + Σ)) Σ - wielkość alfabetu....proporcjonalna do wielkości danych, czyli liniowa.
30 Metoda zachłanna Idea Wybieramy chwilowo (lokalnie) najlepsze możliwości, które utworza optymalne rozwiazanie.
31 Problem Kinoman ma do dyspozycji repertuar kina, z godzinami rozpoczęcia i zakończenia seansów. Jak powinien wybierać filmy by zobaczyć ich jak najwięcej? Rozwiazanie Należy zawsze wybierać film kończacy się najwcześniej. Dowód indukcyjny Oczywisty.
32 Problem Kinoman ma do dyspozycji repertuar kina, z godzinami rozpoczęcia i zakończenia seansów. Jak powinien wybierać filmy by zobaczyć ich jak najwięcej? Rozwiazanie Należy zawsze wybierać film kończacy się najwcześniej. Dowód indukcyjny Oczywisty.
33 Problem Kinoman ma do dyspozycji repertuar kina, z godzinami rozpoczęcia i zakończenia seansów. Jak powinien wybierać filmy by zobaczyć ich jak najwięcej? Rozwiazanie Należy zawsze wybierać film kończacy się najwcześniej. Dowód indukcyjny Oczywisty.
34 Problem Mamy do dyspozycji pewne nominały monet, chcielibyśmy wydać określona kwotę. Jak to zrobić za pomoca minimalnej liczby monet? Rozwiazanie Wybieramy zawsze monetę o największym nominale, która mieści się w wydawanej kwocie. Poprawność Kwota 12, dostępne nominały: 1, 4, 8, 10 Wynik algorytmu go: 10, 1, 1 Rozwiazanie optymalne: 8, 4 Strategia zachłanna jest niepoprawna!
35 Problem Mamy do dyspozycji pewne nominały monet, chcielibyśmy wydać określona kwotę. Jak to zrobić za pomoca minimalnej liczby monet? Rozwiazanie Wybieramy zawsze monetę o największym nominale, która mieści się w wydawanej kwocie. Poprawność Kwota 12, dostępne nominały: 1, 4, 8, 10 Wynik algorytmu go: 10, 1, 1 Rozwiazanie optymalne: 8, 4 Strategia zachłanna jest niepoprawna!
36 Problem Mamy do dyspozycji pewne nominały monet, chcielibyśmy wydać określona kwotę. Jak to zrobić za pomoca minimalnej liczby monet? Rozwiazanie Wybieramy zawsze monetę o największym nominale, która mieści się w wydawanej kwocie. Poprawność Kwota 12, dostępne nominały: 1, 4, 8, 10 Wynik algorytmu go: 10, 1, 1 Rozwiazanie optymalne: 8, 4 Strategia zachłanna jest niepoprawna!
37 Problem Mamy do dyspozycji pewne nominały monet, chcielibyśmy wydać określona kwotę. Jak to zrobić za pomoca minimalnej liczby monet? Rozwiazanie Wybieramy zawsze monetę o największym nominale, która mieści się w wydawanej kwocie. Poprawność Kwota 12, dostępne nominały: 1, 4, 8, 10 Wynik algorytmu go: 10, 1, 1 Rozwiazanie optymalne: 8, 4 Strategia zachłanna jest niepoprawna!
38 Problem Mamy do dyspozycji pewne nominały monet, chcielibyśmy wydać określona kwotę. Jak to zrobić za pomoca minimalnej liczby monet? Rozwiazanie Wybieramy zawsze monetę o największym nominale, która mieści się w wydawanej kwocie. Poprawność Kwota 12, dostępne nominały: 1, 4, 8, 10 Wynik algorytmu go: 10, 1, 1 Rozwiazanie optymalne: 8, 4 Strategia zachłanna jest niepoprawna!
39 Problem Mamy do dyspozycji pewne nominały monet, chcielibyśmy wydać określona kwotę. Jak to zrobić za pomoca minimalnej liczby monet? Rozwiazanie Wybieramy zawsze monetę o największym nominale, która mieści się w wydawanej kwocie. Poprawność Kwota 12, dostępne nominały: 1, 4, 8, 10 Wynik algorytmu go: 10, 1, 1 Rozwiazanie optymalne: 8, 4 Strategia zachłanna jest niepoprawna!
40 Problem Firma zwleka z wykonaniem n-zadań. Wykonanie i-tego zadania zajmuje d i dni, a za każdy dzień opóźnienia trzeba zapłacić z i złotych kary. W jakiej kolejności należy wykonywać zadania, by zapłacić jak najniższa karę? Nieoczywiste rozwiazanie Należy wybierać zadania względem malej acego współczynnika z i d i
41 Problem Firma zwleka z wykonaniem n-zadań. Wykonanie i-tego zadania zajmuje d i dni, a za każdy dzień opóźnienia trzeba zapłacić z i złotych kary. W jakiej kolejności należy wykonywać zadania, by zapłacić jak najniższa karę? Nieoczywiste rozwiazanie Należy wybierać zadania względem malej acego współczynnika z i d i
42 Dowód, przez sprzeczność Optymalna kolejność wykonywania 1, 2,, n, ale dla pewnego k: z k < z k+1 d k d k+1 Obecne kary: d k z k +(d k +d k+1 ) z k+1 = d k z k +d k+1 z k+1 +d k z k+1 Po zamianie miejscami k i k + 1: d k+1 z k+1 +(d k +d k+1 ) z k = d k z k +d k+1 z k+1 +d k+1 z k Po odjęciu stronami: bo: Sprzeczność! d k z k+1 d k+1 z k > 0 d k+1 z k < d k z k+1
43 Dowód, przez sprzeczność Optymalna kolejność wykonywania 1, 2,, n, ale dla pewnego k: z k < z k+1 d k d k+1 Obecne kary: d k z k +(d k +d k+1 ) z k+1 = d k z k +d k+1 z k+1 +d k z k+1 Po zamianie miejscami k i k + 1: d k+1 z k+1 +(d k +d k+1 ) z k = d k z k +d k+1 z k+1 +d k+1 z k Po odjęciu stronami: bo: Sprzeczność! d k z k+1 d k+1 z k > 0 d k+1 z k < d k z k+1
44 Dowód, przez sprzeczność Optymalna kolejność wykonywania 1, 2,, n, ale dla pewnego k: z k < z k+1 d k d k+1 Obecne kary: d k z k +(d k +d k+1 ) z k+1 = d k z k +d k+1 z k+1 +d k z k+1 Po zamianie miejscami k i k + 1: d k+1 z k+1 +(d k +d k+1 ) z k = d k z k +d k+1 z k+1 +d k+1 z k Po odjęciu stronami: bo: Sprzeczność! d k z k+1 d k+1 z k > 0 d k+1 z k < d k z k+1
45 Dowód, przez sprzeczność Optymalna kolejność wykonywania 1, 2,, n, ale dla pewnego k: z k < z k+1 d k d k+1 Obecne kary: d k z k +(d k +d k+1 ) z k+1 = d k z k +d k+1 z k+1 +d k z k+1 Po zamianie miejscami k i k + 1: d k+1 z k+1 +(d k +d k+1 ) z k = d k z k +d k+1 z k+1 +d k+1 z k Po odjęciu stronami: bo: Sprzeczność! d k z k+1 d k+1 z k > 0 d k+1 z k < d k z k+1
46 Dowód, przez sprzeczność Optymalna kolejność wykonywania 1, 2,, n, ale dla pewnego k: z k < z k+1 d k d k+1 Obecne kary: d k z k +(d k +d k+1 ) z k+1 = d k z k +d k+1 z k+1 +d k z k+1 Po zamianie miejscami k i k + 1: d k+1 z k+1 +(d k +d k+1 ) z k = d k z k +d k+1 z k+1 +d k+1 z k Po odjęciu stronami: bo: Sprzeczność! d k z k+1 d k+1 z k > 0 d k+1 z k < d k z k+1
47 Metody Sa intuicyjne, daja wydajne. Jednak często sa tylko pozornie poprawne!
48 Metody Sa intuicyjne, daja wydajne. Jednak często sa tylko pozornie poprawne!
zajęcia 1. Bartosz Górski, Tomasz Kulczyński, Błażej Osiński
zajęcia 1. Bartosz Górski, Tomasz Kulczyński, Błażej Osiński Geometria dla informatyka wyłacznie obliczenia wszystko oparte na liczbach, współrzędnych, miarach programista i/lub użytkownik musi przełożyć
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
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
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
TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI
1 TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI WFAiS UJ, Informatyka Stosowana I rok studiów, I stopień Wykład 2 2 Problemy algorytmiczne Klasy problemów algorytmicznych Liczby Fibonacciego Przeszukiwanie tablic Największy
Temat: Algorytmy zachłanne
Temat: Algorytmy zachłanne Algorytm zachłanny ( ang. greedy algorithm) wykonuje zawsze działanie, które wydaje się w danej chwili najkorzystniejsze. Wybiera zatem lokalnie optymalną możliwość w nadziei,
Programowanie dynamiczne
Programowanie dynamiczne Patryk Żywica 5 maja 2008 1 Spis treści 1 Problem wydawania reszty 3 1.1 Sformułowanie problemu...................... 3 1.2 Algorytm.............................. 3 1.2.1 Prosty
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
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
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
Podstawowe algorytmy i ich implementacje w C. Wykład 9
Wstęp do programowania 1 Podstawowe algorytmy i ich implementacje w C Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 9 Element minimalny i maksymalny zbioru Element minimalny
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
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
Algorytmy Grafowe. dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak, prof. UJD. Wykład 5 i 6. Uniwersytet Humanistyczno-Przyrodniczy im. Jana Długosza w Częstochowie
Algorytmy Grafowe dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak, prof. UJD Uniwersytet Humanistyczno-Przyrodniczy im. Jana Długosza w Częstochowie b.wozna@ujd.edu.pl Wykład 5 i 6 B. Woźna-Szcześniak (UJD) Algorytmy
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
Programowanie dynamiczne i algorytmy zachłanne
Programowanie dynamiczne i algorytmy zachłanne Tomasz Głowacki tglowacki@cs.put.poznan.pl Zajęcia finansowane z projektu "Rozwój i doskonalenie kształcenia na Politechnice Poznańskiej w zakresie technologii
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
EGZAMIN - Wersja A. ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Lisek89 opracowanie kartki od Pani dr E. Koszelew
1. ( pkt) Dany jest algorytm, który dla dowolnej liczby naturalnej n, powinien wyznaczyd sumę kolejnych liczb naturalnych mniejszych od n. Wynik algorytmu jest zapisany w zmiennej suma. Algorytm i=1; suma=0;
Wstęp do programowania
Wstęp do programowania Algorytmy zachłanne, algoritme Dijkstry Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2013 P. Daniluk(Wydział Fizyki) WP w. XI Jesień 2013 1 / 25 Algorytmy zachłanne Strategia polegająca na
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.
Temat: Technika zachłanna. Przykłady zastosowania. Własno wyboru zachłannego i optymalnej podstruktury.
Temat: Technika zachłanna. Przykłady zastosowania. Własno wyboru zachłannego i optymalnej podstruktury. Algorytm zachłanny ( ang. greedy algorithm) wykonuje zawsze działanie, które wydaje si w danej chwili
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
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
Programowanie od pierwszoklasisty do maturzysty. Grażyna Koba
Programowanie od pierwszoklasisty do maturzysty Grażyna Koba Krąg trzydziestolecia nauki programowania C++, Java Scratch, Baltie, Logo, Python? 2017? Informatyka SP, GIMN, PG 1987 Elementy informatyki
Algorytmy i. Wykład 5: Drzewa. Dr inż. Paweł Kasprowski
Algorytmy i struktury danych Wykład 5: Drzewa Dr inż. Paweł Kasprowski pawel@kasprowski.pl Drzewa Struktury przechowywania danych podobne do list ale z innymi zasadami wskazywania następników Szczególny
Zasady analizy algorytmów
Zasady analizy algorytmów A więc dziś w programie: - Kilka ważnych definicji i opisów formalnych - Złożoność: czasowa i pamięciowa - Kategorie problemów - Jakieś przykłady Problem: Zadanie możliwe do rozwiązania
Zadanie 1. Zmiana systemów. Zadanie 2. Szyfr Cezara. Zadanie 3. Czy liczba jest doskonała. Zadanie 4. Rozkład liczby na czynniki pierwsze Zadanie 5.
Zadanie 1. Zmiana systemów. Zadanie 2. Szyfr Cezara. Zadanie 3. Czy liczba jest doskonała. Zadanie 4. Rozkład liczby na czynniki pierwsze Zadanie 5. Schemat Hornera. Wyjaśnienie: Zadanie 1. Pozycyjne reprezentacje
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
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
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,
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.
Macierze. Rozdział Działania na macierzach
Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i, j) (i 1,..., n; j 1,..., m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F R lub F C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy
Algorytmy i struktury danych. Wykład 4 Tablice nieporządkowane i uporządkowane
Algorytmy i struktury danych Wykład 4 Tablice nieporządkowane i uporządkowane Tablice uporządkowane Szukanie binarne Szukanie interpolacyjne Tablice uporządkowane Szukanie binarne O(log N) Szukanie interpolacyjne
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
B jest liniowo niezależny V = lin (B) 1. Układ pusty jest bazą przestrzeni trywialnej {θ}. a i v i = i I. b i v i, (a i b i ) v i = θ.
8 Baza i wymiar Definicja 8.1. Bazą przestrzeni liniowej nazywamy liniowo niezależny układ jej wektorów, który generuję tę przestrzeń. Innymi słowy, układ B = (v i ) i I wektorów z przestrzeni V jest bazą
Klasa 2 INFORMATYKA. dla szkół ponadgimnazjalnych zakres rozszerzony. Założone osiągnięcia ucznia wymagania edukacyjne na. poszczególne oceny
Klasa 2 INFORMATYKA dla szkół ponadgimnazjalnych zakres rozszerzony Założone osiągnięcia ucznia wymagania edukacyjne na poszczególne oceny Algorytmy 2 3 4 5 6 Wie, co to jest algorytm. Wymienia przykłady
Rozwiązywanie układów równań liniowych
Rozwiązywanie układów równań liniowych Marcin Orchel 1 Wstęp Jeśli znamy macierz odwrotną A 1, to możęmy znaleźć rozwiązanie układu Ax = b w wyniku mnożenia x = A 1 b (1) 1.1 Metoda eliminacji Gaussa Pierwszy
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
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
Algorytmy przeszukiwania
Algorytmy przeszukiwania Przeszukiwanie liniowe Algorytm stosowany do poszukiwania elementu w zbiorze, o którym nic nie wiemy. Aby mieć pewność, że nie pominęliśmy żadnego elementu zbioru przeszukujemy
Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak
Indukcja Materiały pomocnicze do wykładu wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Charakteryzacja zbioru liczb naturalnych Arytmetyka liczb naturalnych Jedną z najważniejszych teorii matematycznych jest arytmetyka
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
PROBLEM: SORTOWANIE PRZEZ ODWRÓCENIA METODA: ALGORYTMY ZACHŁANNE
D: PROBLEM: SORTOWANIE PRZEZ ODWRÓCENIA METODA: ALGORYTMY ZACHŁANNE I. Strategia zachłanna II. Problem przetasowań w genomie III. Sortowanie przez odwrócenia IV. Algorytmy przybliżone V. Algorytm zachłanny
Wykład 2. Informatyka Stosowana. 9 października Informatyka Stosowana Wykład 2 9 października / 42
Wykład 2 Informatyka Stosowana 9 października 2017 Informatyka Stosowana Wykład 2 9 października 2017 1 / 42 Systemy pozycyjne Informatyka Stosowana Wykład 2 9 października 2017 2 / 42 Definicja : system
Wykład 2. Informatyka Stosowana. 10 października Informatyka Stosowana Wykład 2 10 października / 42
Wykład 2 Informatyka Stosowana 10 października 2016 Informatyka Stosowana Wykład 2 10 października 2016 1 / 42 Systemy pozycyjne Informatyka Stosowana Wykład 2 10 października 2016 2 / 42 Definicja : system
operacje porównania, a jeśli jest to konieczne ze względu na złe uporządkowanie porównywanych liczb zmieniamy ich kolejność, czyli przestawiamy je.
Problem porządkowania zwanego również sortowaniem jest jednym z najważniejszych i najpopularniejszych zagadnień informatycznych. Dane: Liczba naturalna n i ciąg n liczb x 1, x 2,, x n. Wynik: Uporządkowanie
złożony ze słów zerojedynkowych o długości co najmniej 3, w których druga i trzecia litera od końca sa
Zadanie 1. Rozważmy jezyk złożony ze słów zerojedynkowych o długości co najmniej 3, w których druga i trzecia litera od końca sa równe. Narysować diagram minimalnego automatu deterministycznego akceptujacego
Metody teorii gier. ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2
Metody teorii gier ALP520 - Wykład z Algorytmów Probabilistycznych p.2 Metody teorii gier Cel: Wyprowadzenie oszacowania dolnego na oczekiwany czas działania dowolnego algorytmu losowego dla danego problemu.
Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych. Algorytmy i struktury danych Laboratorium Nr 4
Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Algorytmy i struktury danych Laboratorium Nr 4 Algorytmy sortowania zewnętrznego 1 Wstęp Bardzo często przy rozwiązywaniu praktycznych
Struktury danych i złozoność obliczeniowa. Prof. dr hab. inż. Jan Magott
Struktury danych i złozoność obliczeniowa Prof. dr hab. inż. Jan Magott Formy zajęć: Wykład 1 godz., Ćwiczenia 1 godz., Projekt 2 godz.. Adres strony z materiałami do wykładu: http://www.zio.iiar.pwr.wroc.pl/sdizo.html
Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część II - Sieci porównujące
Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część II - Sieci porównujące Łukasz Kuszner pokój 209, WETI http://kaims.eti.pg.gda.pl/ kuszner/ kuszner@eti.pg.gda.pl Oficjalna strona wykładu http://kaims.eti.pg.gda.pl/
Wstęp do programowania
Wstęp do programowania Algorytmy zachłanne, programowanie dynamiczne Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk(Wydział Fizyki) WP w. IX Jesień 2014 1 / 26 Algorytmy zachłanne Strategia polegająca
Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych
Sortowanie topologiczne skierowanych grafów acyklicznych Metody boolowskie w informatyce Robert Sulkowski http://robert.brainusers.net 23 stycznia 2010 1 Definicja 1 (Cykl skierowany). Niech C = (V, A)
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
Algorytmy i złożoności. Wykład 3. Listy jednokierunkowe
Algorytmy i złożoności Wykład 3. Listy jednokierunkowe Wstęp. Lista jednokierunkowa jest strukturą pozwalającą na pamiętanie danych w postaci uporzadkowanej, a także na bardzo szybkie wstawianie i usuwanie
Wykład 3. Metoda dziel i zwyciężaj
Wykład 3 Metoda dziel i zwyciężaj 1 Wprowadzenie Technika konstrukcji algorytmów dziel i zwyciężaj. przykładowe problemy: Wypełnianie planszy Poszukiwanie (binarne) Sortowanie (sortowanie przez łączenie
Algorytmy i Struktury Danych. (c) Marcin Sydow. Sortowanie Selection Sort Insertion Sort Merge Sort. Sortowanie 1. Listy dowiązaniowe.
1 Tematy wykładu: problem sortowania sortowanie przez wybór (SelectionSort) sortowanie przez wstawianie (InsertionSort) sortowanie przez złaczanie (MergeSort) struktura danych list dowiązaniowych Input:
Kolumna Zeszyt Komórka Wiersz Tabela arkusza Zakładki arkuszy
1 Podstawowym przeznaczeniem arkusza kalkulacyjnego jest najczęściej opracowanie danych liczbowych i prezentowanie ich formie graficznej. Ale formuła arkusza kalkulacyjnego jest na tyle elastyczna, że
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
Kurs II, zajęcia 1. Tomasz Kulczyński, Błażej Osiński, Wojciech Śmietanka. Stos, kolejka i lista. Stos. Kolejka. Lista dwukierunkowa
, kolejka i symulacja, kolejka i Kurs II, zajęcia 1 Tomasz Kulczyński, Błażej Osiński, Wojciech Śmietanka , kolejka,, kolejka i symulacja, kolejka, to liniowe struktury danych pozwalaja na trzymanie zmieniajacych
Jednym z najprostszych sposobów porządkowania jest technika stosowana przy sortowaniu listów:
Jednym z najprostszych sposobów porządkowania jest technika stosowana przy sortowaniu listów: Listy rozkładane są do różnych przegródek. O tym, do której z nich trafi koperta, decydują różne fragmenty
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
PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI
PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI POZIOM ROZSZERZONY ARKUSZ I STYCZEŃ 2014 Instrukcja dla zdającego 1. Sprawdź, czy arkusz egzaminacyjny zawiera 9 stron (zadania 1 3). Ewentualny brak zgłoś przewodniczącemu
ZADANIE 1. Ważenie (14 pkt)
ZADANIE 1. Ważenie (14 pkt) Danych jest n przedmiotów o niewielkich gabarytach i różnych wagach. Jest też do dyspozycji waga z dwiema szalkami, ale nie ma odważników. Kładąc na wadze przedmioty a i b,
Zadania do wykonania. Rozwiązując poniższe zadania użyj pętlę for.
Zadania do wykonania Rozwiązując poniższe zadania użyj pętlę for. 1. apisz program, który przesuwa w prawo o dwie pozycje zawartość tablicy 10-cio elementowej liczb całkowitych tzn. element t[i] dla i=2,..,9
Sortowanie zewnętrzne
Algorytmy i struktury danych Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet Zielonogórski Sortowanie zewnętrzne 1 Wstęp Bardzo często
Przykładowe sprawozdanie. Jan Pustelnik
Przykładowe sprawozdanie Jan Pustelnik 30 marca 2007 Rozdział 1 Sformułowanie problemu Tematem pracy jest porównanie wydajności trzech tradycyjnych metod sortowania: InsertionSort, SelectionSort i BubbleSort.
Informatyka A. Algorytmy
Informatyka A Algorytmy Spis algorytmów 1 Algorytm Euklidesa....................................... 2 2 Rozszerzony algorytm Euklidesa................................ 2 3 Wyszukiwanie min w tablicy..................................
Układy równań liniowych
Układy równań liniowych Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW 1. wykład z algebry liniowej Warszawa, październik 2015 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, wrzesień 2015 1 / 1
Wstęp do metod numerycznych Eliminacja Gaussa Równania macierzowe. P. F. Góra
Wstęp do metod numerycznych Eliminacja Gaussa Równania macierzowe P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2015 Co można zrobić z układem równań... tak, aby jego rozwiazania się nie zmieniły? Rozważam
EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 INFORMATYKA
EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2017/2018 INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY FORMUŁA OD 2015 ( NOWA MATURA ) ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZ MIN-R1,R2 MAJ 2018 Uwaga: Akceptowane są wszystkie odpowiedzi
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
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
Algorytmy sortujące. Sortowanie bąbelkowe
Algorytmy sortujące Sortowanie bąbelkowe Sortowanie bąbelkowe - wstęp Algorytm sortowania bąbelkowego jest jednym z najstarszych algorytmów sortujących. Zasada działania opiera się na cyklicznym porównywaniu
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
Podstawy Informatyki. Inżynieria Ciepła, I rok. Wykład 9 Rekurencja
Podstawy Informatyki Inżynieria Ciepła, I rok Wykład 9 Rekurencja Rekurencja z łacińskiego oznacza to przybiec z powrotem - osiągniesz rzecz wielką, jeśli zawrócisz po to, by osiągnąć rzeczy małe Przykład:
Teoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 6a: Model danych oparty na zbiorach http://hibiscus.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2010/tpi-2010 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Model danych oparty na zbiorach
Rozdział 5. Macierze. a 11 a a 1m a 21 a a 2m... a n1 a n2... a nm
Rozdział 5 Macierze Funkcję, która każdej parze liczb naturalnych (i,j) (i = 1,,n;j = 1,,m) przyporządkowuje dokładnie jedną liczbę a ij F, gdzie F = R lub F = C, nazywamy macierzą (rzeczywistą, gdy F
Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia dzienne Wykład 9,
1 Kody Tunstalla Kodowanie i kompresja Streszczenie Studia dzienne Wykład 9, 14.04.2005 Inne podejście: słowa kodowe mają ustaloną długość, lecz mogą kodować ciągi liter z alfabetu wejściowego o różnej
ANALIZA ALGORYTMÓW. Analiza algorytmów polega między innymi na odpowiedzi na pytania:
ANALIZA ALGORYTMÓW Analiza algorytmów polega między innymi na odpowiedzi na pytania: 1) Czy problem może być rozwiązany na komputerze w dostępnym czasie i pamięci? 2) Który ze znanych algorytmów należy
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
Wykład 3. Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy
Wykład 3 Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy Dynamiczne struktury danych Lista jest to liniowo uporządkowany zbiór elementów, z których dowolny element
Sprzedaż online. Piotr Sankowski Uniwersytet Warszawski Warszawa p. 1/40
Sprzedaż online Piotr Sankowski Uniwersytet Warszawski Warszawa 18.04.2013 - p. 1/40 Plan wykładu Problem skojarzeń online Algorytm zachłanny Algorytm losowo rankujacy Dolne ograniczenie Problem aukcji
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
Twój wynik: 4 punktów na 6 możliwych do uzyskania (66,67 %).
Powrót Twój wynik: 4 punktów na 6 możliwych do uzyskania (6667 %). Nr Opcja Punkty Poprawna Odpowiedź Rozważmy algorytm AVLSequence postaci: 1 Niech drzewo będzie rezultatem działania algorytmu AVLSequence
0-0000, 1-0001, 2-0010, 3-0011 itd... 9-1001.
KODOWANIE Jednym z problemów, z którymi spotykamy się w informatyce, jest problem właściwego wykorzystania pamięci. Konstruując algorytm staramy się zwykle nie tylko o zminimalizowanie kosztów czasowych
INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY
EGZAMIN MATURALNY W ROKU SZKOLNYM 2016/2017 FORMUŁA DO 2014 ( STARA MATURA ) INFORMATYKA POZIOM ROZSZERZONY ZASADY OCENIANIA ROZWIĄZAŃ ZADAŃ ARKUSZ MIN-R1, R2 MAJ 2017 Uwaga: Akceptowane są wszystkie odpowiedzi
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
Podstawowe struktury danych
Podstawowe struktury danych 1) Listy Lista to skończony ciąg elementów: q=[x 1, x 2,..., x n ]. Skrajne elementy x 1 i x n nazywamy końcami listy, a wielkość q = n długością (rozmiarem) listy. Szczególnym
Matematyczne Podstawy Informatyki
Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Algorytm 1. Termin algorytm jest używany w informatyce
Metody probabilistyczne
Metody probabilistyczne 1. Prawdopodobieństwo klasyczne Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki PP http://www.cs.put.poznan.pl/wkotlowski/ 03.10.2017 1 / 19 Rys historyczny Francja, XVII w.: gry hazardowe
wstęp do informatyki i programowania część testowa (25 pyt. / 60 min.)
egzamin podstawowy 7 lutego 2017 r. wstęp do informatyki i programowania część testowa (25 pyt. / 60 min.) Instytut Informatyki Uniwersytetu Wrocławskiego Paweł Rzechonek imię, nazwisko i nr indeksu:..............................................................
Word. Korespondencja seryjna
1 (Pobrane z slow7.pl) Korespondencja seryjnajestto taki sposób utworzenia jednolitego dokumentu, który będzie różnił się jedynie zawartością wybranych pól. Pola te będą automatycznie wypełniane przez
Algorytmy stochastyczne laboratorium 03
Algorytmy stochastyczne laboratorium 03 Jarosław Piersa 10 marca 2014 1 Projekty 1.1 Problem plecakowy (1p) Oznaczenia: dany zbiór przedmiotów x 1,.., x N, każdy przedmiot ma określoną wagę w(x i ) i wartość
Sortowanie przez wstawianie Insertion Sort
Sortowanie przez wstawianie Insertion Sort Algorytm sortowania przez wstawianie można porównać do sposobu układania kart pobieranych z talii. Najpierw bierzemy pierwszą kartę. Następnie pobieramy kolejne,
Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej 1 Operacje elementarne na uk ladach wektorów Niech α 1,..., α n bed dowolnymi wektorami przestrzeni liniowej V nad cia lem K. Wyróżniamy nastepuj ace operacje
Rozdział 4. Macierze szyfrujące. 4.1 Algebra liniowa modulo 26
Rozdział 4 Macierze szyfrujące Opiszemy system kryptograficzny oparty o rachunek macierzowy. W dalszym ciągu przypuszczamy, że dany jest 26 literowy alfabet, w którym utożsamiamy litery i liczby tak, jak
Metoda eliminacji Gaussa
Metoda eliminacji Gaussa Rysunek 3. Rysunek 4. Rozpoczynamy od pierwszego wiersza macierzy opisującej nasz układ równań (patrz Rys.3). Zakładając, że element a 11 jest niezerowy (jeśli jest, to niezbędny
Technologie cyfrowe. Artur Kalinowski. Zakład Cząstek i Oddziaływań Fundamentalnych Pasteura 5, pokój 4.15
Technologie cyfrowe Artur Kalinowski Zakład Cząstek i Oddziaływań Fundamentalnych Pasteura 5, pokój 4.15 Artur.Kalinowski@fuw.edu.pl Semestr letni 2014/2015 Zadanie algorytmiczne: wyszukiwanie dane wejściowe:
Wyk lad 12. (ii) najstarszy wspó lczynnik wielomianu f jest elementem odwracalnym w P. Dowód. Niech st(f) = n i niech a bedzie
1 Dzielenie wielomianów Wyk lad 12 Ważne pierścienie Definicja 12.1. Niech P bedzie pierścieniem, który może nie być dziedzina ca lkowitości. Powiemy, że w pierścieniu P [x] jest wykonalne dzielenie z