Przyk ladowe Kolokwium z Algorytmów i Struktur Danych (Zad. obu kolokwiach)
|
|
- Daniel Sobolewski
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Dr hab. Andreas Zastrow, Prof. UG Sem. Zim. 2017/18 Przyk ladowe Kolokwium z Algorytmów i Struktur Danych (Zad. obu kolokwiach) Dla wszystkich zadań: Proszȩ uzasadnić wszystkie odpowiedzi. Proszȩ albo uzasadnić przekszta lcenia wzorów albo zaprezentować przekszta lcenia wzorów z tak a szczegó lowości a, aby zasady przekszta lceń by ly jasne. Podczas kolokwium nie wolno korzystać z komputerów, kalkulatorów, ksiażek, tablic matematycznych ani z osobistych notatek z wykladu lub ćwiczeń. Aby uzasadnić odpowiedzi mog a państwo nie tylko korzystać z naszych ćwiczeń i wyk ladów, ale z ca lego z a p a m i ȩ t a n e g o materia lu nauki nabytego w trakcie studiów i szkol ly aż do stanu znajomości państwa jako studentów drugiego roku.!!! Nie wolno cytować wyników konkretnych przypadków, trzeba je na nowo obliczyć!!! Z a d a n i a: I/1) Uzasadnij, czy prawdziwe s a równości a) f(n) = O(g(n)), b) f(n) = Θ(g(n)), c) f(n) = Ω(g(n)) (n N) dla f(n) = 3 7 n+6 (5 n+4) 8 (ln(3 n n4 +2)) 9 i dla wszystkich g {n a n n m (log(n)) k a 1, k,m 0} := W I/2) Przypuśćmy, że zastȩpujemy fragment algorytmu INSERTION-SORT ( sortowanie przez wstawenie ) wstawiaj acy w odpowiedniej pozycji element A[k] w posortowan a listȩ (A[1],...,A[k 1]) przez inny fragment podany poniżej (k 3): IF (A[k] A[k 1]) THEN Wstaw A[k] po A[k 1] GOTO (**) ELSE-IF (A[k] A[1]) THEN Wstaw A[k] przed A[1] GOTO (**) d := 1 g := k 1 (*) j := (d+g)/2 IF (A[k] > A[j]) d := j IF (A[k] A[j]) g := j IF (g d 2) GOTO (*) Wstaw A[k] bezpośrednio przed A[g] (**)... Druck am um 17:1 Uhr 1 Datei: Poprawke WS17/18
2 Za lóżmy, że trzymamy dane w takich strukturach, że polecania typu"wstaw... przed/ po..." s a wykonalne w sta lym czasie c niezależnym od d lugości listy. Proszȩ odpowiedzieć na nastȩpuj ace pytania: (a) Jaki jest optymistyczny i pesymistyczny czas dzia lania powyżej podanej podprocedury? Proszȩ podać wynik w formie Ω(f 0 (k)) lub odp. O(g 0 (k)), gdzie f 0 i g 0 s a najlepszymi możliwymi oszacowaniami przez typowe funkcje wrostu (t.zn. przez funkcje zawarte w zbiorze W z Zad.I/1). (b) Jaki jest optymistyczny i pesymistyczny czas dzia lania algorytmu sortowania listy o n elementach, jeśli algorytm różni siȩ od algorytmu INSERTION-SORT, w sposób podane powyżej? Proszȩ podać wynik w formie Ω(f(n)) lub odp. O(g(n)), gdzie f i g s a najlepszymi możliwymi oszacowaniami przez typowe funkcji wrostu. I/3.) Dany jest nastȩpuj acy ci ag liczb: [76,78,64,62,73,61,71,68] Dla podanego ci agu zdecyduj, które z poniżej podanych operacji s a dopuszczalne, jeśli a) nasz ci ag jest podany w stosie. b) nasz ci ag jest podany w kolejce. Pokaż jak zmienia siȩ nasz ci ag liczb w trakcie dzia lania ci agu dopuszczalnych operacji. A1.) wstaw "67" miȩdzy czwartym a pi atym elementem, A2.) dodaj "66" jako element, A3.) dodaj "73" do końca ci agu, A4.) dodaj "77" na pocz atku ci agu, A5.) dodaj "72" jako element, A6.) usuń jeden element, A7.) usuń szósty element, A8.) usuń jeden element na pocz atku ci agu. c) Wykonaj te operacje interpretuj ac podany powyżej ci ag jako listȩ dwukierunkow a. Proszȩ też dopisać, jak zmienaj a siȩ wskaźniki w ci agu dopuszczalnych operacji. Niejednoznacznie zdefiniowane operacji maj a być zignorowane. I/4a) Traktuj ac podany ci ag [55,45,50,56,52,51,46,42,41,43,59] jak kopiec, wykonej nastȩpuj acy ci ag tych operacji, które s a dopuszczalne i jednoznacznie zdefiniowane: B1) dodaj liść z wartości a "58", B2) dodaj liść z wartości a "57" do liścia o najniższym numerze, B3) dodaj liść z wartości a "48" do wȩzl/a nr.6, B4) dodaj liść z wartości a "47" do wȩzl/a z wartości a "51", B5) usuń wȩzel/ z nr.6 i pol/ acz jego dzieci z jego rodzicem, B6) dodaj liść z wartości a "40" do wȩzl/a nr.4, B7) Usuń najbardzej skrajny na lewo liść. B8) Pol/ acz krawȩdzi a wȩzl/y nr.5 i nr.3. Druck am um 17:1 Uhr 2 Datei: Poprawke WS17/18
3 Czy wyniki dla a) zmieni a siȩ, jeśli próbujemy wykonywać operacje B1) B8) dla tych samych danych wejściowych b) na drzewach ogólnych, c) na drzewach binarnych. Jeśli tak, to proszȩ powiedzieć w jaki sposób one siȩ zmieniaj a. Przedstaw wszystkie odpowiedzi tego zadania rysunkowo na drzewach. I/5.) Rozpatrujemy zwyk le wyrażenia matematyczne typu [ 17 ] 13 (a b)k (c 5) m + (a 2 k b 2 k) /(c 2 m d 2 m) = 1 k=1 o nieznanej d lugości n. Chcemy sprawdzić programem poprawność budowania takich wyrażeń. Wyrażenie jest trzymane jako ci ag znaków w kolejce. Program ma pamiȩc robocz a o ma lej ustalonej ilości miesc, i ma jako dodatkow a pamiȩc jeden pocz atkowo pusty stos. Dostȩp do danach trzymanych w kolejce i w stosie jest ograniczone regu lami definuj acymi kolejkȩ lub odpowiednio stos. a) Czy to zadanie jest wykonalne w czasie O(n)? b) Czy państwo uważaj a, że powyższe wyrażenie jest formalnie poprawnie zbudowane? Jeśli Tak, to czy powyższe wyrażenie zawiera aspekt, który lepiej unikać w pracach matematycznych? Dod1) Dane s a kolejka i pocz atkowo pusty stos. Elementami kolejki s a bloki. Każdy pojedynczy blok jest tak duży, że nie mieście siȩ w pamiȩci roboczej, i że należy unikać ich podwajania. Opisz s lowami lub w pseudokodzie lub w diagramie m adre dzia lanie programu, który sortuje bloki w kolejce. Program może czytać jedynie pierwszy blok w kolejki, oraz pierwsze blok stosu. O blokach w kolejce wiadomo, że nie wystȩpuje w nich określone kombinacje danych. II/1) Nastȩpuj acy program drukuje kilka linii typu FROM (x 0,y 0 ) TO (x 1,y 1 ), które stanowi a iston a czȩść polecenia dla programu graficznego rysuj acego fraktal. Znaczeniem każdego z poleceń jest narysowanie odcinka miȩdzy wspó lrzȩdniami (x 0,y 0 ) i (x 1,y 1 ). a) Proszȩ opisać dzia lanie tego programu, w szczególności pokazać jak rozwija siȩ stos iterowanych wywo lań procedury rekurencyjnej zawartej w tym kodzie. b) Proszȩ naszkicować wynik dzia lania programu. PROGRAM DRAW x := 0.5 y := 0.5 v := (1,0) l := 0.4 CALL DRAWNEXT(x,y,v,l) v := v CALL DRAWNEXT(x, y, v, l) END (PROGRAM) Druck am um 17:1 Uhr 3 Datei: Poprawke WS17/18
4 PROCEDURA DRAWNEXT(x, y, v, l) IF (l < 0.1) GOTO (**) x 0 := x y 0 := y x 1 := x + v(1) * l y 1 := y + v(2) * l PRINT FROM (, x 0,,, y 0, ) TO (, x 1,,, y 1, ) l 2 := l * 0.5 v 2 := ( ) ( 0 1 v(1) 1 0 v(2)) wed lug zasad mnożenia macierzy CALL DRAWNEXT(x 1,y 1,v 2,l 2 ) (**) END(PROCEDURA) Wskazówek: W Archiwum, jako AStD/C/Przkl/.1, illustracja dzial/ania tego programu jest podana. II/2a) Dane jest tabela TAB posiadaj acy m wierszy i n kolumn (n,m 2), w którym element stoj acy w i-tym wierzu i j-tej kolumny oznaczamy przez TAB[i, j]. Proszȩ podać formalny dowód poprawności dzia lania podanego poniżej algorytmu, którego celem jest znalezienie kolumny w tabeli liczb TAB, że maksimum spośród liczb tej kolumny jest nie wiȩksze niż analogiczne maksima innych kolumn. PROGRAM FIND-MINodMAXs C := 1 FOR j FROM 1 TO n B := TAB[1,j] A := 1 FOR i FROM 2 TO m IF (TAB[i,j] > B) THEN A := i B := TAB[1,j] END(FOR) IF (j=1) THEN D := A E := B ELSE IF (E > B) THEN E := B C := j D := A END(FOR) PRINT... END(PROGRAM) Druck am um 17:1 Uhr 4 Datei: Poprawke WS17/18
5 b) W powyższym pseudokodzie linia "PRINT" przedstawiaj aca końcowy wynik nie jest uzupe lniona. Proszȩ uzupe lnić t a liniȩ, tak, aby wynik (wartość najmniejszego maksimum wśród wszystkich kolumn, i jego pozycjȩ) by l podany w wygodnej dla użytkownika postaci. [Dla prawdziwych kolokwiach nastȩpuj ace zadanie bȩdzie raczej podane dla konkretnych omówionych algorytmów. Z natury przykl/adowego kolokwium wynika, że tutaj wybral/em też algorytm podany w pseudokodzie:] II/3a) Opisz s lownie dzia lanie algorytmu, który jest wersj a algorytmu BUBLESORT, ale dla danych zawartych w liście o nieznanej d lugości (wiȩc aby wykonywać parȩ z poniższych poleceń, trzeba wywo lywać lub wywo lywać iterowanie procedurȩ LIST SEACH). Nastȩpnie zilustruj dzia lanie podanej wersji BUBLESORT na przyk ladzie listy [2,4,3,1]. PROGRAM SORT LISTA (*) "aktualny element" staje siȩ ostatnym elementem listy. i := 0 (**) IF (aktualny element jest pierwszym elementem listy) THEN IF (i = 1) GOTO (*) IF (i = 0) THEN PRINT Lista posortowana skończ program poprawnie ELSE skończ program z b lȩdem IF (aktualny element jest mniejsze niż poprzedni element) THEN zamien kolejność obu elementów w liscie i := 1 aktualny element staje siȩ poprzednim elementem listy GOTO (**) END(PROGRAM) Wskazówek: W Archiwum, jako AStD/C/Przkl/.2, illustracja dzial/ania tego programu jest podana. II/4.) Dany jest kopiec [29,25,36,26,37,22,34,33,28,31,39,35,23,24] a) Proszȩ pokazać jak zmienia siȩ dany kopiec w trakcie dzia lania procedury BUILD MAX HEAP. b) Kopiec, który jest wynikiem dzia lania procedury z podpunktu (a) zostaje wykorzystany jako kolejka priorytetowa. Zdecyduj, które z poniżej podanych operacji s a Druck am um 17:1 Uhr 5 Datei: Poprawke WS17/18
6 dopuszczalne na kolejkach priorytetowych. Pokaż jak zmienia siȩ kopiec w trakcie dzia lania ci agu dopuszczalnych operacji. C1) Zmień priorytet wȩzl/a nr.12 na "21". C2) Podaj wartość korzenia. C3) Zmień priorytet "22" na nowy równy "38" C4) dodaj liść z priorytetem "20" do wȩzl/a nr.7 C5) dodaj liść z priorytetem "30" do liścia z priorytetem "25" C6) dodaj element z priorytetem 27 do kolejki. C7) Zmień priorytet wȩzl/a nr.11 na 32. C8) Usuń najbardzej skrajny na lewo liść. C9) Podaj maksimum i usuń je. C10) Usuń liść z najmniejszym priorytetem. C11) Podaj minimum. C12) Usuń liść z priorytetem 24. Przedstaw rozwi azanie rysunkowo na drzewach. II/5a) W zadaniu II/3 wystȩpuje wersja algorytmu BUBBLESORT zaadoptowana dla danych trzymanych na liście. Podaj aspekty zastosowania tej wersji algorytmu, gdzie on wystȩpuje istotnie różnie niż w standardowej wersji, omówionej na ćwiczeniach. b) Rozważ czy w aspektach podanych w punkcie (a) dzia lanie algorytmu zwalnia czy przyśpiesza w porównaniu z wersj a standardow a. Czy tak siȩ dzieje zawsze czy jedynie dla pewnych danych? Oszacuj w jakim stopniu to zachodzi. c) Rozważmy sytuacjȩ, gdy lista z zadania II/3 jest umieszczona na dysku konkretnego typu. Bior ac pod uwagȩ aspekty zwalniaj ace algorytm BUBBLESORT podane w punkcie (a), rozważ czy można ulepszyć standardow a wersjȩ tego algorytmu dla danych na liście aby unikn ać takiego spowolnienia programu. Opisz s lowami jak to zrobić. Spróbuj w ten sposób rownież ulepszyć pseudokod z zadania II/3. Dod2a) W zadaniu I/2 wystȩpuje wersja algorytmu INSERTION-SORT zaadoptowana dla struktur danaych, które dopuszczaj a proste operacje typu "wstaw...przed/po...". Proszȩ opisać przeszkody w realizacji tego pomys lu przyspieszenia czas dzia lania obliczonego w rozwi azaniu zadania I/2, jeśli dane s a trzymane (i) w stosie, (ii) w kolejce, (iii) w liście dwukierunkowej, (iv) w kopcu typu max. b) Jaki rodzaj struktur danych umówionych na wyk ladzie nadaje siȩ nalepiej aby zrealizować pomys l przyspieszenia algorytm INSERTION-SORT, o którym by la mowa w Zad. I/2 oraz w czȩṡci a). Druck am um 17:1 Uhr 6 Datei: Poprawke WS17/18
Równoleg le sortowanie przez scalanie
Równoleg le sortowanie przez scalanie Bartosz Zieliński 1 Zadanie Napisanie programu sortuj acego przez scalanie tablicȩ wygenerowanych losowo liczb typu double w którym każda z procedur scalania odbywa
Bardziej szczegółowoZagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka
Zagadnienie Dualne Zadania Programowania Liniowego Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka Ogólne zagadnienie PL Znajdź taki wektor X = (x 1, x 2,..., x n ), który minimalizuje kombinacje liniow a przy ograniczeniach
Bardziej szczegółowoMetoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010
R. Rȩbowski 1 WPROWADZENIE Metoda Simplex bez użycia tabel simplex 29 kwietnia 2010 1 Wprowadzenie Powszechnie uważa siȩ, że metoda simplex, jako uniwersalny algorytm pozwalaj acyznaleźć rozwi azanie optymalne
Bardziej szczegółowoWykład 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 szczegółowoProgramowanie 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 szczegółowoWyk lad 9 Baza i wymiar przestrzeni liniowej
Wyk lad 9 Baza i wymiar liniowej Baza liniowej Niech V bedzie nad cia lem K Powiemy, że zbiór wektorów {α,, α n } jest baza V, jeżeli wektory α,, α n sa liniowo niezależne oraz generuja V tzn V = L(α,,
Bardziej szczegółowoprowadzący 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 szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoWykład 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
Bardziej szczegółowoSortowanie. 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 szczegółowoci agi i szeregi funkcji Javier de Lucas Ćwiczenie 1. Zbadać zbieżność (punktow a i jednostajn a) ci agu funkcji nx 2 + x
ci agi i szeregi funkcji Javier de Lucas Ćwiczenie 1 Zbadać zbieżność (punktow a i jednostajn a) ci agu funkcji f n : [, [ x nx + x nx + 1, Rozwi azanie: Mówi siȩ, że ci ag funkcji f n zd aży punktowo
Bardziej szczegółowoWyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa. Wzory Cramera
Wyk lad 7 Metoda eliminacji Gaussa Wzory Cramera Metoda eliminacji Gaussa Metoda eliminacji Gaussa polega na znalezieniu dla danego uk ladu a x + a 2 x 2 + + a n x n = b a 2 x + a 22 x 2 + + a 2n x n =
Bardziej szczegółowoZasady 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
Bardziej szczegółowoStatystyka w analizie i planowaniu eksperymentu
29 marca 2011 Przestrzeń statystyczna - podstawowe zadania statystyki Zdarzeniom losowym określonym na pewnej przestrzeni zdarzeń elementarnych Ω można zazwyczaj na wiele różnych sposobów przypisać jakieś
Bardziej szczegółowoStatystyka w analizie i planowaniu eksperymentu
31 marca 2014 Przestrzeń statystyczna - podstawowe zadania statystyki Zdarzeniom losowym określonym na pewnej przestrzeni zdarzeń elementarnych Ω można zazwyczaj na wiele różnych sposobów przypisać jakieś
Bardziej szczegółowow = w i ξ i. (1) i=1 w 1 w 2 :
S. D. G lazek, www.fuw.edu.pl/ stglazek, 11.III.2005 1 I. MACIERZ LINIOWEGO ODWZOROWANIA PRZESTRZENI WEKTOROWYCH Wyobraźmy sobie, że przestrzeń wektorowa W jest zbudowana z kombinacji liniowych n liniowo
Bardziej szczegółowoDrzewa podstawowe poj
Drzewa podstawowe poj ecia drzewo graf reprezentujacy regularna strukture wskaźnikowa, gdzie każdy element zawiera dwa lub wiecej wskaźników (ponumerowanych) do takich samych elementów; wez ly (albo wierzcho
Bardziej szczegółowoSterowalność liniowych uk ladów sterowania
Sterowalność liniowych uk ladów sterowania W zadaniach sterowania docelowego należy przeprowadzić obiekt opisywany za pomoc a równania stanu z zadanego stanu pocz atkowego ẋ(t) = f(x(t), u(t), t), t [t,
Bardziej szczegółowoDrzewa AVL definicje
Drzewa AVL definicje Uporzadkowane drzewo binarne jest drzewem AVL 1, jeśli dla każdego wez la różnica wysokości dwóch jego poddrzew wynosi co najwyżej 1. M D S C H F K Z typowe drzewo AVL minimalne drzewa
Bardziej szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoZestaw nr 7 Ekstremum funkcji jednej zmiennej. Punkty przegiȩcia wykresu. Asymptoty
Zestaw nr 7 Ekstremum funkcji jednej zmiennej. Punkty przegiȩcia wykresu. Asymptoty November 20, 2009 Przyk ladowe zadania z rozwi azaniami Zadanie 1. Znajdź równanie asymptot funkcji f jeśli: a) f(x)
Bardziej szczegółowoLaboratorium 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 szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 1. Informacje ogólne. 2. Ogólna charakterystyka przedmiotu. Algorytmy i struktury danych, C3
KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Forma studiów:
Bardziej szczegółowoANALIZA II 15 marca 2014 Semestr letni. Ćwiczenie 1. Czy dan a funkcjȩ da siȩ dookreślić w punkcie (0, 0) tak, żeby otrzymana funkcja by la ci ag la?
Ci ag lość i norma Ćwiczenie. Czy dan a funkcjȩ da siȩ dookreślić w punkcie (0, 0) tak, żeby otrzymana funkcja by la ci ag la? f (x, y) = x2 y 2 x 2 + y 2, f 2(x, y) = x2 y x 2 + y 2 f 3 (x, y) = x2 y
Bardziej szczegółowoRozdzia l 3. Laboratorium 3. danych zawierajac
Rozdzia l 3 Laboratorium 3 3.1. Tablice Tablica jest struktura danych zawierajac a zmienne tego samego typu. CLR środowiska.net Framework wspiera tworzenie tablic jedno oraz wielo wymiarowych. 3.1.1. Tablice
Bardziej szczegółowo4.2 Sposób korzystania z l acza
4.2 Sposób korzystania z l acza 31 Opis programu: Program procesu potomnego (linie 16 19) jest taki sam, jak w przyk ladzie na listingu 3. W procesie macierzystym nastepuje z kolei przekierowanie standardowego
Bardziej szczegółowoKolejka 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 szczegółowoNiesimpleksowe metody rozwia zywania zadań PL. Seminarium Szkoleniowe Edyta Mrówka
Niesimpleksowe metody rozwia zywania zadań PL Seminarium Szkoleniowe Metoda Simplex: wady i zalety Algorytm SIMPLEX jest szeroko znany i stosowany do rozwi azywania zadań programowania liniowego w praktyce.
Bardziej szczegółowoWyk lad 4 Dzia lania na macierzach. Określenie wyznacznika
Wyk lad 4 Dzia lania na macierzach Określenie wyznacznika 1 Określenie macierzy Niech K bedzie dowolnym cia lem oraz niech n i m bed a dowolnymi liczbami naturalnymi Prostokatn a tablice a 11 a 12 a 1n
Bardziej szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowododatkowe operacje dla kopca binarnego: typu min oraz typu max:
ASD - ćwiczenia IX Kopce binarne własność porządku kopca gdzie dla każdej trójki wierzchołków kopca (X, Y, Z) porządek etykiet elem jest następujący X.elem Y.elem oraz Z.elem Y.elem w przypadku kopca typu
Bardziej szczegółowoTeoretyczne podstawy informatyki
Teoretyczne podstawy informatyki Wykład 5b: Model danych oparty na listach http://kiwi.if.uj.edu.pl/~erichter/dydaktyka2010/tpi-2010 Prof. dr hab. Elżbieta Richter-Wąs 1 Słowem wstępu Listy należą do najbardziej
Bardziej szczegółowoNiech X bȩdzie dowolnym zbiorem. Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x y zamiast x, y P ) o w lasnościach:
Teoria miary WPPT IIr semestr zimowy 2009 Wyk lad 4 Liczby kardynalne, indukcja pozaskończona DOBRY PORZA DEK 14/10/09 Niech X bȩdzie dowolnym zbiorem Dobry porz adek to relacja P X X (bȩdziemy pisać x
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA DYSKRETNA - wyk lad 1 dr inż Krzysztof Bryś. Wprowadzenie
1 MATEMATYKA DYSKRETNA - wyk lad 1 dr inż Krzysztof Bryś Wprowadzenie Istniej a dwa różne kryteria mówi ace, które narzȩdzia matematyczne należy zaliczyć do matematyki dyskretnej. Pierwsze definiuje matematykȩ
Bardziej szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoSortowanie 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 szczegółowoWyk lad 8 macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego
Wyk lad 8 Rzad macierzy i twierdzenie Kroneckera-Capellego 1 Określenie rz edu macierzy Niech A bedzie m n - macierza Wówczas wiersze macierzy A możemy w naturalny sposób traktować jako wektory przestrzeni
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. Algorytmy i struktury danych, C4
KARTA PRZEDMIOTU 1. Informacje ogólne Nazwa przedmiotu i kod (wg planu studiów): Nazwa przedmiotu (j. ang.): Kierunek studiów: Specjalność/specjalizacja: Poziom kształcenia: Profil kształcenia: Forma studiów:
Bardziej szczegółowoLOGIKA ALGORYTMICZNA
LOGIKA ALGORYTMICZNA 0.0. Relacje. Iloczyn kartezjański: A B := (a, b) : a A i b B} (zak ladamy, że (x, y) i (u, v) s a równe wtedy i tylko wtedy gdy x = u i y = v); A n := (x 1,..., x n ) : x i A}; R
Bardziej szczegółowoSterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina.
Sterowanie optymalne dla uk ladów nieliniowych. Zasada maksimum Pontriagina. Podstawowy problem sterowania optymalnego dla uk ladów nieliniowych W podstawowym problemie sterowania optymalnego minimalizacji
Bardziej szczegółowoSortowanie 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 szczegółowoRozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice
Rozdzia l 2. Najważniejsze typy algebr stosowane w logice 1. Algebry Boole a Definicja. Kratȩ dystrybutywn a z zerem i jedynk a, w której dla każdego elementu istnieje jego uzupe lnienie nazywamy algebr
Bardziej szczegółowoPierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 2013 r. J. de Lucas
Pierwsze kolokwium z Matematyki I 4. listopada 03 r. J. de Lucas Uwagi organizacyjne: Każde zadanie rozwi azujemy na osobnej kartce, opatrzonej imieniem i nazwiskiem w lasnym oraz osoby prowadz acej ćwiczenia,
Bardziej szczegółowoZłożoność obliczeniowa algorytmu ilość zasobów komputera jakiej potrzebuje dany algorytm. Pojęcie to
Złożoność obliczeniowa algorytmu ilość zasobów komputera jakiej potrzebuje dany algorytm. Pojęcie to wprowadzili J. Hartmanis i R. Stearns. Najczęściej przez zasób rozumie się czas oraz pamięć dlatego
Bardziej szczegółowoAlgorytmy 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 szczegółowoDefinicja. 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 szczegółowoPo wprowadzeniu zmiennych uzupe lniaj acych otrzymamy równoważny mu problem w postaci kanonicznej:
ROZDZIA L Metoda sympleksowa Motto: Matematyka nie może wype lnić życia ale jej nieznajomość już niejednemu je wype lni la H Steinhaus Tablica sympleksowa Rozważmy ZPL w postaci klasycznej maksymalizować
Bardziej szczegółowoZadanie 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 szczegółowoKarta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2013/2014. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 06.
Państwowa Wyższa Szko la Zawodowa w Nowym Sa czu Karta przedmiotu Instytut Techniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 201/201 Kierunek studiów: Mechatronika Profil: Ogólnoakademicki
Bardziej szczegółowo1 Wprowadzenie do algorytmiki
Teoretyczne podstawy informatyki - ćwiczenia: Prowadzący: dr inż. Dariusz W Brzeziński 1 Wprowadzenie do algorytmiki 1.1 Algorytm 1. Skończony, uporządkowany ciąg precyzyjnie i zrozumiale opisanych czynności
Bardziej szczegółowoStruktury Danych i Złożoność Obliczeniowa
Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa Zajęcia 1 Podstawowe struktury danych Tablica Najprostsza metoda przechowywania serii danych, zalety: prostota, wady: musimy wiedzieć, ile elementów chcemy przechowywać
Bardziej szczegółowoSortowanie - 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 szczegółowoKarta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2012/2013. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 06.
Państwowa Wyższa Szko la Zawodowa w Nowym Sa czu Karta przedmiotu Instytut Techniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2012/2013 Kierunek studiów: Mechatronika Profil: Ogólnoakademicki
Bardziej szczegółowoPOCHODNA KIERUNKOWA. DEFINICJA Jeśli istnieje granica lim. to granica ta nazywa siȩ pochodn a kierunkow a funkcji f(m) w kierunku osi l i oznaczamy
POCHODNA KIERUNKOWA Pochodne cz astkowe funkcji f(m) = f(x, y, z) wzglȩdem x, wzglȩdem y i wzglȩdem z wyrażaj a prȩdkość zmiany funkcji w kierunku osi wspó lrzȩdnych; np. f x jest prȩdkości a zmiany funkcji
Bardziej szczegółowoRekurencja. 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 szczegółowoWyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania
Wyk lad 9 Przekszta lcenia liniowe i ich zastosowania 1 Przekszta lcenia liniowe i ich w lasności Definicja 9.1. Niech V i W bed przestrzeniami liniowymi. Przekszta lcenie f : V W spe lniajace warunki:
Bardziej szczegółowoLiczby naturalne i ca lkowite
Chapter 1 Liczby naturalne i ca lkowite Koncepcja liczb naturalnych i proste operacje arytmetyczne by ly znane już od oko lo 50000 tysiȩcy lat temu. To wiemy na podstawie archeologicznych i historycznych
Bardziej szczegółowoWyk 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
Bardziej szczegółowoPodstawy 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 szczegółowoSortowanie przez wstawianie
Sortowanie przez wstawianie Wykład 1 26 lutego 2019 (Wykład 1) Sortowanie przez wstawianie 26 lutego 2019 1 / 25 Outline 1 Literatura 2 Algorytm 3 Problem sortowania Pseudokod 4 Sortowanie przez wstawianie
Bardziej szczegółowoZaawansowane algorytmy. Wojciech Horzelski
Zaawansowane algorytmy Wojciech Horzelski 1 Organizacja Wykład: poniedziałek 8 15-10 Aula Ćwiczenia: Każdy student musi realizować projekty (treść podawana na wykładzie) : Ilość projektów : 5-7 Na realizację
Bardziej szczegółowoFUNKCJE LICZBOWE. x 1
FUNKCJE LICZBOWE Zbiory postaci {x R: x a}, {x R: x a}, {x R: x < a}, {x R: x > a} oznaczane sa symbolami (,a], [a, ), (,a) i (a, ). Nazywamy pó lprostymi domknie tymi lub otwartymi o końcu a. Symbol odczytujemy
Bardziej szczegółowoZłożoność obliczeniowa zadania, zestaw 2
Złożoność obliczeniowa zadania, zestaw 2 Określanie złożoności obliczeniowej algorytmów, obliczanie pesymistycznej i oczekiwanej złożoności obliczeniowej 1. Dana jest tablica jednowymiarowa A o rozmiarze
Bardziej szczegółowoZadania 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
Bardziej szczegółowoGeometria odwzorowań inżynierskich Zadania 01
Scriptiones Geometrica Volumen I (2007), No. Z1, 1 4. Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania 01 Edwin Koźniewski Instytut Inżynierii Budowlanej, Politechnika Bia lostocka 1. Twierdzenie o punkcie wȩz
Bardziej szczegółowoWyk lad 5. Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu. 1. Granice niew laściwe
Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 5 1. Granice niew laściwe Definicja 1 Ci ag (x n ) d aży do (jest rozbieżny do) + jeśli c R N n > N x n > c a do
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA W SZKOLE HELIANTUS LICZBY NATURALNE I CA LKOWITE
1 SZKO LA PODSTAWOWA HELIANTUS 0-89 WARSZAWA ul. BAŻANCIA 16 3 1 0 1 3 Oś liczbowa. Liczby ca lkowite x MATEMATYKA W SZKOLE HELIANTUS LICZBY NATURALNE I CA LKOWITE Prof. dr. Tadeusz STYŠ WARSZAWA 018 1
Bardziej szczegółowoWykład 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 szczegółowoSuma i przeciȩcie podprzestrzeń, suma prosta, przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas
Suma i przeciȩcie podprzestrzeń suma prosta przestrzeń ilorazowa Javier de Lucas Ćwiczenie 1 W zależności od wartości parametru p podaj wymiar przestrzeni W = v 1 v v 3 gdzie p 0 v 1 = 1 + p 3 v = 5 3
Bardziej szczegółowoGeometria odwzorowań inżynierskich Zadania 02
Scriptiones Geometrica Volumen I (2007), No. Z2, 1 3. Geometria odwzorowań inżynierskich Zadania 02 1. Odwzorowania w rzucie równoleg lym. Przekroje cd. Konstrukcje p laskie 1.1. Przekszat lcenia na p
Bardziej szczegółowoEGZAMIN - 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;
Bardziej szczegółowoWstęp 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
Bardziej szczegółowo0-0000, 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
Bardziej szczegółowowstęp 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:..............................................................
Bardziej szczegółowoElementy logiki i teorii mnogości Wyk lad 1: Rachunek zdań
Elementy logiki i teorii mnogości Wyk lad 1: Rachunek zdań Micha l Ziembowski m.ziembowski@mini.pw.edu.pl www.mini.pw.edu.pl/ ziembowskim/ October 2, 2016 M. Ziembowski (WUoT) Elementy logiki i teorii
Bardziej szczegółowoZad. 3: Układ równań liniowych
1 Cel ćwiczenia Zad. 3: Układ równań liniowych Wykształcenie umiejętności modelowania kluczowych dla danego problemu pojęć. Definiowanie właściwego interfejsu klasy. Zwrócenie uwagi na dobór odpowiednich
Bardziej szczegółowoDynamiczny przydział pamięci w języku C. Dynamiczne struktury danych. dr inż. Jarosław Forenc. Metoda 1 (wektor N M-elementowy)
Rok akademicki 2012/2013, Wykład nr 2 2/25 Plan wykładu nr 2 Informatyka 2 Politechnika Białostocka - Wydział Elektryczny Elektrotechnika, semestr III, studia niestacjonarne I stopnia Rok akademicki 2012/2013
Bardziej szczegółowoAlgorytmy 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
Bardziej szczegółowoParadygmaty programowania. Paradygmaty programowania
Paradygmaty programowania Paradygmaty programowania Dr inż. Andrzej Grosser Cz estochowa, 2013 2 Spis treści 1. Zadanie 2 5 1.1. Wprowadzenie.................................. 5 1.2. Wskazówki do zadania..............................
Bardziej szczegółowoPodstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno
Instrukcja laboratoryjna 5 Podstawy programowania 2 Temat: Drzewa binarne Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno 1 Wstęp teoretyczny Drzewa są jedną z częściej wykorzystywanych struktur danych. Reprezentują
Bardziej szczegółowoWstęp 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 szczegółowoZadanie 1. Doskonała inaczej (6 pkt) Poniższy algorytm wyznacza wszystkie dzielniki liczby naturalnej n 1, mniejsze od n.
2 Egzamin maturalny z informatyki Zadanie 1. Doskonała inaczej (6 pkt) Poniższy algorytm wyznacza wszystkie dzielniki liczby naturalnej n 1, mniejsze od n. Specyfikacja algorytmu: Dane: liczba naturalna
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI 17 MAJA 2016 POZIOM ROZSZERZONY. Godzina rozpoczęcia: 14:00 CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 90 minut
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 szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoKarta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2015/2016. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 11.
Państwowa Wyższa Szko la Zawodowa w Nowym Sa czu Karta przedmiotu Instytut Techniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 201/2016 Kierunek studiów: Informatyka Profil: Ogólnoakademicki
Bardziej szczegółowoMatematyka Dyskretna. Andrzej Szepietowski. 25 czerwca 2002 roku
Matematyka Dyskretna Andrzej Szepietowski 25 czerwca 2002 roku Rozdział 1 Rekurencja 11 Wieże Hanoi Rekurencja jest to zdolność podprogramu (procedury lub funkcji) do wywoływania samego siebie Zacznijmy
Bardziej szczegółowoWyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera
Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera Określenie podpierścienia Definicja 9.. Podpierścieniem pierścienia (P, +,, 0, ) nazywamy taki podzbiór A P, który jest pierścieniem ze wzgledu
Bardziej szczegółowoIndukcja. 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
Bardziej szczegółowoAlgorytmy równoległe. Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka 2010
Algorytmy równoległe Rafał Walkowiak Politechnika Poznańska Studia inżynierskie Informatyka Znajdowanie maksimum w zbiorze n liczb węzły - maksimum liczb głębokość = 3 praca = 4++ = 7 (operacji) n - liczność
Bardziej szczegółowoWstęp 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 szczegółowoKarta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015. Forma studiów: Niestacjonarne Kod kierunku: 06.
Państwowa Wyższa Szko la Zawodowa w Nowym Sa czu Karta przedmiotu Instytut Techniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 201/201 Kierunek studiów: Zarządzanie i inżynieria
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych. wykład 5
Plan wykładu: Wskaźniki. : listy, drzewa, kopce. Wskaźniki - wskaźniki Wskaźnik jest to liczba lub symbol który w ogólności wskazuje adres komórki pamięci. W językach wysokiego poziomu wskaźniki mogą również
Bardziej szczegółowoAnaliza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu
Analiza dla informatyków 1 DANI LI1 Pawe l Domański szkicowe notatki do wyk ladu Wyk lad 4 1. Zbiory otwarte i domkniȩte Pojȩcia które teraz wprowadzimy można rozpatrywać w każdej przestrzeni metrycznej
Bardziej szczegółowoMetody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5. Interpolacja wielomianowa
Sformułowanie zadania interpolacji Metody Numeryczne Wykład 4 Wykład 5 Interpolacja wielomianowa Niech D R i niech F bȩdzie pewnym zbiorem funkcji f : D R. Niech x 0, x 1,..., x n bȩdzie ustalonym zbiorem
Bardziej szczegółowoStruktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo
Struktury danych: stos, kolejka, lista, drzewo Wykład: dane w strukturze, funkcje i rodzaje struktur, LIFO, last in first out, kolejka FIFO, first in first out, push, pop, size, empty, głowa, ogon, implementacja
Bardziej szczegółowoKOLOKWIUM PODSTAWY PROGRAMOWANIA
KOLOKWIUM PODTAWY PROGRAMOWANIA BARTOZ ZIELIŃKI pis treści 1. Zasady ogólne 2 2. Zadanie cześć wspólna 3 2.1. Cel zadania 3 2.2. Wskazówki 4 2.3. Uwagi na temat uruchamiania programów 5 3. Zestawy 7 3.1.
Bardziej szczegółowoKarta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2015/2016. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 16.
Państwowa Wyższa Szko la Zawodowa w Nowym Sa czu Karta przedmiotu Instytut Kultury Fizycznej obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 01/016 Kierunek studiów: Wychowanie fizyczne
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych Matematyka III sem.
Algorytmy i struktury danych Matematyka III sem. 30 godz. wykł. / 15 godz. ćw. / 15 godz. projekt dr inŝ. Paweł Syty, 413GB, sylas@mif.pg.gda.pl, http://sylas.info Literatura T.H. Cormen i inni, Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoZa pierwszy niebanalny algorytm uważa się algorytm Euklidesa wyszukiwanie NWD dwóch liczb (400 a 300 rok przed narodzeniem Chrystusa).
Algorytmy definicja, cechy, złożoność. Algorytmy napotykamy wszędzie, gdziekolwiek się zwrócimy. Rządzą one wieloma codziennymi czynnościami, jak np. wymiana przedziurawionej dętki, montowanie szafy z
Bardziej szczegółowoAlgorytmy i struktury danych. Drzewa: BST, kopce. Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne
Algorytmy i struktury danych Drzewa: BST, kopce Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne Drzewa: BST, kopce Definicja drzewa Drzewo (ang. tree) to nieskierowany, acykliczny, spójny graf. Drzewo może
Bardziej szczegółowo