Listy z przeskokami jako drzewa wyszukiwań

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Listy z przeskokami jako drzewa wyszukiwań"

Transkrypt

1 Dariusz

2 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Lista z przeskokami. B 5 E B E B E

3 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wyszukujemy 8. B 5 E B E B E

4 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wyszukujemy 8. B 5 E B E B E

5 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wyszukujemy 8. B 5 E B E B E

6 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wyszukujemy 8. B 5 E B E B E

7 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wyszukujemy 8. B 5 E B E B E

8 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wyszukujemy 8. B 5 E B E B E

9 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wyszukujemy 8. B 5 E B E B E

10 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wyszukujemy 8. B 5 E B E B E

11 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wyszukujemy 8. B 5 E B E B E

12 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wstawiamy 4. B 5 E B E B E

13 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wstawiamy 4. B 5 E B E B E

14 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wstawiamy 4. B 5 E B E B E

15 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wstawiamy 4. B 5 E B E B E

16 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Usuwamy 4. B 5 E B E B E

17 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Usuwamy 4. B 5 E B E B E

18 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Usuwamy 4. B 5 E B E B E

19 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wyszukiwanie w czasie logarytmicznym. B 4 E B E B E

20 Wyszukiwanie Szczególne przypadki Wyszukiwanie w czasie liniowym. B B E E B E

21 1-2 lista AA-drzewo

22 1-2 lista czyli 1-2 lista

23 1-2 lista czyli 1-2 lista

24 1-2 lista czyli 1-2 lista

25 1-2 lista czyli 1-2 lista

26 1-2 lista czyli 1-2 lista. B 4 E B E B E

27 1-2 lista czyli 1-2 lista. B 4 E B E B E

28 1-2 lista Wstawiamy {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}. 1 B 1 E

29 1-2 lista Wstawiamy {2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}. 1 2 B 1 2 E

30 1-2 lista Wstawiamy {3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} B E

31 1-2 lista Wstawiamy {3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} B E

32 1-2 lista Wstawiamy {3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} B 2 E B E

33 1-2 lista Wstawiamy {4, 5, 6, 7, 8, 9} B 2 E B E

34 1-2 lista Wstawiamy {4, 5, 6, 7, 8, 9} B 2 E B E

35 1-2 lista Wstawiamy {5, 6, 7, 8, 9} B 2 E B E

36 1-2 lista Wstawiamy {5, 6, 7, 8, 9} B 2 E B E

37 1-2 lista Wstawiamy {5, 6, 7, 8, 9} B 2 4 E B E

38 1-2 lista Wstawiamy {6, 7, 8, 9} B 2 4 E B E

39 1-2 lista Wstawiamy {7, 8, 9} B 2 4 E B E

40 1-2 lista Wstawiamy {7, 8, 9} B 2 4 E B E

41 1-2 lista Wstawiamy {7, 8, 9} B E B E

42 1-2 lista Wstawiamy {7, 8, 9} B 4 E B E B E

43 1-2 lista Wstawiamy {8, 9} B 4 E B E B E

44 1-2 lista Wstawiamy {9} B 4 E B E B E

45 1-2 lista {1, 2, 3} B 4 E B E B E

46 1-2 lista {1, 2, 3} B 4 E B E B E

47 1-2 lista {1, 2, 3}. 4? B 4 E B E B E

48 1-2 lista {1, 2, 3} B E B E B E

49 1-2 lista {1, 2, 3} B 6 E B E B E

50 1-2 lista {2, 3} B 6 E B E B E

51 1-2 lista {3} B 6 E B E B E

52 1-2 lista {3} ? B 6 E B E B E

53 1-2 lista {3}. 6? B 6 E B 6 8 E B E

54 1-2 lista {3} B 6 8 E B E

55 1-2 lista {} B 6 8 E B E

56 1-2-3 lista Inne B-drzewa Drzewo czerwono-czarne

57 1-2-3 lista Inne B-drzewa Drzewo czerwono-czarne

58 1-2-3 lista Inne B-drzewa i lista B 2 4 E B E

59 1-2-3 lista Inne B-drzewa Inne B-drzewa. B E B A B C D E E B A B C D E E

60 Morfizm do drzewa z wagami krawędzi Losowe promowanie elementow w drzewie za pomoca rotacji Morfizm z drzewa zrównoważonego bez wag krawędzi Rotacje Morfizm do drzewa z wagami krawędzi. B 5 E B E B E R R

61 Lista z przeskokami Morfizm do drzewa z wagami krawędzi Losowe promowanie elementow w drzewie za pomoca rotacji Morfizm z drzewa zrównoważonego bez wag krawędzi Rotacje B 4 E B E B E R

62 Lista z przeskokami Morfizm do drzewa z wagami krawędzi Losowe promowanie elementow w drzewie za pomoca rotacji Morfizm z drzewa zrównoważonego bez wag krawędzi Rotacje B 4 E B E B E R

63 Lista z przeskokami Morfizm do drzewa z wagami krawędzi Losowe promowanie elementow w drzewie za pomoca rotacji Morfizm z drzewa zrównoważonego bez wag krawędzi Rotacje B 4 E B E B E R

64 Lista z przeskokami Morfizm do drzewa z wagami krawędzi Losowe promowanie elementow w drzewie za pomoca rotacji Morfizm z drzewa zrównoważonego bez wag krawędzi Rotacje B 4 7 E B E B E R

65 Morfizm do drzewa z wagami krawędzi Losowe promowanie elementow w drzewie za pomoca rotacji Morfizm z drzewa zrównoważonego bez wag krawędzi Rotacje Pierwsze podejście B 4 E B E B E

66 Morfizm do drzewa z wagami krawędzi Losowe promowanie elementow w drzewie za pomoca rotacji Morfizm z drzewa zrównoważonego bez wag krawędzi Rotacje Narzucenie wag: 1 dla lewego syna i 0 dla prawego B E B E B E

67 Morfizm do drzewa z wagami krawędzi Losowe promowanie elementow w drzewie za pomoca rotacji Morfizm z drzewa zrównoważonego bez wag krawędzi Rotacje Rotacja w lewo B E B E B E

68 Lista z przeskokami Morfizm do drzewa z wagami krawędzi Losowe promowanie elementow w drzewie za pomoca rotacji Morfizm z drzewa zrównoważonego bez wag krawędzi Rotacje Rotacja w lewo B 4 7 E B E B E

69 Morfizm do drzewa z wagami krawędzi Losowe promowanie elementow w drzewie za pomoca rotacji Morfizm z drzewa zrównoważonego bez wag krawędzi Rotacje Rotacja w prawo B E B E B E

70 Morfizm do drzewa z wagami krawędzi Losowe promowanie elementow w drzewie za pomoca rotacji Morfizm z drzewa zrównoważonego bez wag krawędzi Rotacje Rotacja w prawo B E B E B E

71 J. I. Munro, T. Papadakis and R. Sedgewick. Deterministic skip lists. In Proceedings of the 3rd annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms (SODA), pages , B. C. Dean and Z. H. Jones. Exploring the Duality Between Skip Lists and Binary Search Trees. ACM Southeast Regional Conference 2007, In Proceedings of the 45th annual southeast regional conference, pages , W. Pugh. Skip lists: A probabilistic alternative to balanced trees. Communications of the ACM, 33(6): ,1990.

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

Drzewa czerwono-czarne.

Drzewa czerwono-czarne. Binboy at Sphere http://binboy.sphere.p l Drzewa czerwono-czarne. Autor: Jacek Zacharek Wstęp. Pojęcie drzewa czerwono-czarnego (red-black tree) zapoczątkował Rudolf Bayer w książce z 1972 r. pt. Symmetric

Bardziej szczegółowo

Drzewa poszukiwań binarnych

Drzewa poszukiwań binarnych 1 Drzewa poszukiwań binarnych Kacper Pawłowski Streszczenie W tej pracy przedstawię zagadnienia związane z drzewami poszukiwań binarnych. Przytoczę poszczególne operacje na tej strukturze danych oraz ich

Bardziej szczegółowo

Paweł Gawrychowski Wyszukiwanie wzorca października / 31

Paweł Gawrychowski Wyszukiwanie wzorca października / 31 Paweł Gawrychowski Wyszukiwanie wzorca... 25 października 2011 1 / 31 Wyszukiwanie wzorca w skompresowanym tekście Paweł Gawrychowski 25 października 2011 Paweł Gawrychowski Wyszukiwanie wzorca... 25 października

Bardziej szczegółowo

Listy, kolejki, stosy

Listy, kolejki, stosy Listy, kolejki, stosy abc Lista O Struktura danych składa się z węzłów, gdzie mamy informacje (dane) i wskaźniki do następnych węzłów. Zajmuje tyle miejsca w pamięci ile mamy węzłów O Gdzie można wykorzystać:

Bardziej szczegółowo

Drzewa BST i AVL. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)

Drzewa BST i AVL. Drzewa poszukiwań binarnych (BST) Drzewa ST i VL Drzewa poszukiwań binarnych (ST) Drzewo ST to dynamiczna struktura danych (w formie drzewa binarnego), która ma tą właściwość, że dla każdego elementu wszystkie elementy w jego prawym poddrzewie

Bardziej szczegółowo

Wysokość drzewa Głębokość węzła

Wysokość drzewa Głębokość węzła Drzewa Drzewa Drzewo (ang. tree) zbiór węzłów powiązanych wskaźnikami, spójny i bez cykli. Drzewo posiada wyróżniony węzeł początkowy nazywany korzeniem (ang. root). Drzewo ukorzenione jest strukturą hierarchiczną.

Bardziej szczegółowo

Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa

Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa Struktury Danych i Złożoność Obliczeniowa Zajęcia 3 Struktury drzewiaste drzewo binarne szczególny przypadek drzewa, które jest szczególnym przypadkiem grafu skierowanego, stopień każdego wierzchołka jest

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania. Drzewa podstawowe techniki. Piotr Chrząstowski-Wachtel

Wstęp do programowania. Drzewa podstawowe techniki. Piotr Chrząstowski-Wachtel Wstęp do programowania Drzewa podstawowe techniki Piotr Chrząstowski-Wachtel Drzewa wyszukiwań Drzewa często służą do przechowywania informacji. Jeśli uda sie nam stworzyć drzewo o niewielkiej wysokości

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)

Wykład 2. Drzewa poszukiwań binarnych (BST) Wykład 2 Drzewa poszukiwań binarnych (BST) 1 O czym będziemy mówić Definicja Operacje na drzewach BST: Search Minimum, Maximum Predecessor, Successor Insert, Delete Struktura losowo budowanych drzew BST

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH LGORTM I STRUKTUR DNH Temat 6: Drzewa ST, VL Wykładowca: dr inż. bigniew TRPT e-mail: bigniew.tarapata@isi.wat.edu.pl http://www.tarapata.strefa.pl/p_algorytmy_i_struktury_danych/ Współautorami wykładu

Bardziej szczegółowo

Drzewa poszukiwań binarnych

Drzewa poszukiwań binarnych 1 Cel ćwiczenia Algorytmy i struktury danych Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Uniwersytet ielonogórski Drzewa poszukiwań binarnych Ćwiczenie

Bardziej szczegółowo

Uliniawianie całych genomów

Uliniawianie całych genomów Uliniawianie całych genomów 7 czerwca 2006 1 Wprowadzenie Dzięki postępowi technologicznemu jesteśmy w stanie sekwencjonować całe genomy organizmów. Pojawia się zatem zapotrzebowanie na narzędzia umożliwiające

Bardziej szczegółowo

Wykład 2. Drzewa zbalansowane AVL i 2-3-4

Wykład 2. Drzewa zbalansowane AVL i 2-3-4 Wykład Drzewa zbalansowane AVL i -3-4 Drzewa AVL Wprowadzenie Drzewa AVL Definicja drzewa AVL Operacje wstawiania i usuwania Złożoność obliczeniowa Drzewa -3-4 Definicja drzewa -3-4 Operacje wstawiania

Bardziej szczegółowo

Drzewo. Drzewo uporządkowane ma ponumerowanych (oznaczonych) następników. Drzewo uporządkowane składa się z węzłów, które zawierają następujące pola:

Drzewo. Drzewo uporządkowane ma ponumerowanych (oznaczonych) następników. Drzewo uporządkowane składa się z węzłów, które zawierają następujące pola: Drzewa Drzewa Drzewo (ang. tree) zbiór węzłów powiązanych wskaźnikami, spójny i bez cykli. Drzewo posiada wyróżniony węzeł początkowy nazywany korzeniem (ang. root). Drzewo ukorzenione jest strukturą hierarchiczną.

Bardziej szczegółowo

Wykład X. Programowanie. dr inż. Janusz Słupik. Gliwice, Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej. c Copyright 2016 Janusz Słupik

Wykład X. Programowanie. dr inż. Janusz Słupik. Gliwice, Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej. c Copyright 2016 Janusz Słupik Wykład X Wydział Matematyki Stosowanej Politechniki Śląskiej Gliwice, 2016 c Copyright 2016 Janusz Słupik Drzewa binarne Drzewa binarne Drzewo binarne - to drzewo (graf spójny bez cykli) z korzeniem (wyróżnionym

Bardziej szczegółowo

Minimalne drzewa rozpinające

Minimalne drzewa rozpinające KNM UŚ 26-28 listopada 2010 Ostrzeżenie Wprowadzenie Motywacja Definicje Niektóre pojęcia pojawiające się podczas tego referatu są naszymi autorskimi tłumaczeniami z języka angielskiego. Nie udało nam

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH

ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH ALGORYTMY I TRUKTURY DANYCH Temat 7: Drzewa czerwono-czarne czarne Wykładowca: dr inż. Zbigniew TARAATA e-mail: Zbigniew.Tarapata@isi.wat.edu.pl http://www.tarapata.strefa.pl/p_algorytmy_i_struktury_danych/

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i Struktury Danych. (c) Marcin Sydow. Słownik. Tablica mieszająca. Słowniki. Słownik uporządkowany. Drzewo BST.

Algorytmy i Struktury Danych. (c) Marcin Sydow. Słownik. Tablica mieszająca. Słowniki. Słownik uporządkowany. Drzewo BST. i Zawartość wykładu definicja słownika analiza naiwnych implementacji słownika tablice mieszające własności funkcji mieszającej analiza operacji słownika zaimplementowanych na tablicy mieszającej sposoby

Bardziej szczegółowo

8. Drzewa decyzyjne, bagging, boosting i lasy losowe

8. Drzewa decyzyjne, bagging, boosting i lasy losowe Algorytmy rozpoznawania obrazów 8. Drzewa decyzyjne, bagging, boosting i lasy losowe dr inż. Urszula Libal Politechnika Wrocławska 2015 1 1. Drzewa decyzyjne Drzewa decyzyjne (ang. decision trees), zwane

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Drzewa poszukiwań binarnych (BST)

Wykład 6. Drzewa poszukiwań binarnych (BST) Wykład 6 Drzewa poszukiwań binarnych (BST) 1 O czym będziemy mówić Definicja Operacje na drzewach BST: Search Minimum, Maximum Predecessor, Successor Insert, Delete Struktura losowo budowanych drzew BST

Bardziej szczegółowo

Koszt zamortyzowany. Potencjał - Fundusz Ubezpieczeń Kosztów Algorytmicznych

Koszt zamortyzowany. Potencjał - Fundusz Ubezpieczeń Kosztów Algorytmicznych Koszt zamortyzowany Jeśli mamy ciąg operacji, to koszt zamortyzowany jednej z nich jest sumarycznym kosztem wykonania wszystkich operacji podzielonym przez liczbę operacji. Inaczej mówiąc jest to, dla

Bardziej szczegółowo

MOC OPISOWA DRZEW NIEZDATNOŚCI Z ZALEŻNOŚCIAMI CZASOWYMI

MOC OPISOWA DRZEW NIEZDATNOŚCI Z ZALEŻNOŚCIAMI CZASOWYMI 4-2009 PROBLEMY EKSPLOATACJI 33 Jan MAGOTT Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechniki Wrocławskiej MOC OPISOWA DRZEW NIEZDATNOŚCI Z ZALEŻNOŚCIAMI CZASOWYMI Słowa kluczowe Sieci PERT, dynamiczne

Bardziej szczegółowo

Drzewa binarne. Drzewo binarne to dowolny obiekt powstały zgodnie z regułami: jest drzewem binarnym Jeśli T 0. jest drzewem binarnym Np.

Drzewa binarne. Drzewo binarne to dowolny obiekt powstały zgodnie z regułami: jest drzewem binarnym Jeśli T 0. jest drzewem binarnym Np. Drzewa binarne Drzewo binarne to dowolny obiekt powstały zgodnie z regułami: jest drzewem binarnym Jeśli T 0 i T 1 są drzewami binarnymi to T 0 T 1 jest drzewem binarnym Np. ( ) ( ( )) Wielkość drzewa

Bardziej szczegółowo

Drzewa wyszukiwań binarnych (BST)

Drzewa wyszukiwań binarnych (BST) Drzewa wyszukiwań binarnych (BST) Krzysztof Grządziel 12 czerwca 2007 roku 1 Drzewa Binarne Drzewa wyszukiwań binarnych, w skrócie BST (od ang. binary search trees), to szczególny przypadek drzew binarnych.

Bardziej szczegółowo

Podstawy programowania 2. Temat: Drzewa binarne. Przygotował: mgr inż. Tomasz Michno

Podstawy 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 szczegółowo

Algorytmy i struktury danych. wykład 5

Algorytmy 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 szczegółowo

WSTĘP DO INFORMATYKI. Drzewa i struktury drzewiaste

WSTĘP DO INFORMATYKI. Drzewa i struktury drzewiaste Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej WSTĘP DO INFORMATYKI Adrian Horzyk Drzewa i struktury drzewiaste www.agh.edu.pl DEFINICJA DRZEWA Drzewo

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych. Algorytmy i struktury danych Laboratorium 7. 2 Drzewa poszukiwań binarnych

Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych. Algorytmy i struktury danych Laboratorium 7. 2 Drzewa poszukiwań binarnych Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Algorytmy i struktury danych Laboratorium Drzewa poszukiwań binarnych 1 Cel ćwiczenia Ćwiczenie ma na celu zapoznanie studentów

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i. Wykład 5: Drzewa. Dr inż. Paweł Kasprowski

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

Bardziej szczegółowo

Uczenie sieci radialnych (RBF)

Uczenie sieci radialnych (RBF) Uczenie sieci radialnych (RBF) Budowa sieci radialnej Lokalne odwzorowanie przestrzeni wokół neuronu MLP RBF Budowa sieci radialnych Zawsze jedna warstwa ukryta Budowa neuronu Neuron radialny powinien

Bardziej szczegółowo

Instrukcje dla zawodników

Instrukcje dla zawodników Instrukcje dla zawodników Nie otwieraj arkusza z zadaniami dopóki nie zostaniesz o to poproszony. Instrukcje poniżej zostaną ci odczytane i wyjaśnione. 1. Arkusz składa się z 3 zadań. 2. Każde zadanie

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

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski

Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski : idea Indeksowanie: Drzewo decyzyjne, przeszukiwania binarnego: F = {5, 7, 10, 12, 13, 15, 17, 30, 34, 35, 37, 40, 45, 50, 60} 30 12 40 7 15 35 50 Tadeusz Pankowski www.put.poznan.pl/~tadeusz.pankowski

Bardziej szczegółowo

Porządek symetryczny: right(x)

Porządek symetryczny: right(x) Porządek symetryczny: x lef t(x) right(x) Własność drzewa BST: W drzewach BST mamy porządek symetryczny. Dla każdego węzła x spełniony jest warunek: jeżeli węzeł y leży w lewym poddrzewie x, to key(y)

Bardziej szczegółowo

Drzewa Gomory-Hu Wprowadzenie. Drzewa Gomory-Hu. Jakub Š cki. 14 pa¹dziernika 2009

Drzewa Gomory-Hu Wprowadzenie. Drzewa Gomory-Hu. Jakub Š cki. 14 pa¹dziernika 2009 Wprowadzenie Drzewa Gomory-Hu Jakub Š cki 14 pa¹dziernika 2009 Wprowadzenie 1 Wprowadzenie Podstawowe poj cia i fakty 2 Istnienie drzew Gomory-Hu 3 Algorytm budowy drzew 4 Problemy otwarte Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Umieszczanie zbiorów częściowo uporządkowanych w książce o minimalnej liczbie stron

Umieszczanie zbiorów częściowo uporządkowanych w książce o minimalnej liczbie stron Autoreferat rozprawy doktorskiej Umieszczanie zbiorów częściowo uporządkowanych w książce o minimalnej liczbie stron Anna Beata Kwiatkowska Wydział Matematyki i Informatyki Uniwersytetu Mikołaja Kopernika

Bardziej szczegółowo

Akwizycja obrazów HDR

Akwizycja obrazów HDR Akwizycja obrazów HDR Radosław Mantiuk radoslaw.mantiuk@gmail.com 1 Składanie HDRa z sekwencji zdjęć LDR (1) Seria&zdjęć&sceny&wykonanych&z&różnymi&ustawieniami&ekspozycji& 2 Składanie HDRa z sekwencji

Bardziej szczegółowo

Wykład 3. Drzewa czerwono-czarne

Wykład 3. Drzewa czerwono-czarne Wykład 3 Drzewa czerwono-czarne 1 Drzewa zbalansowane Wprowadzenie Drzewa czerwono-czarne Definicja, wysokość drzewa Rotacje, operacje wstawiania i usuwania Literatura Cormen, Leiserson, Rivest, Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Wykład 8. Drzewa AVL i 2-3-4

Wykład 8. Drzewa AVL i 2-3-4 Wykład 8 Drzewa AVL i 2-3-4 1 Drzewa AVL Ø Drzewa AVL Definicja drzewa AVL Operacje wstawiania i usuwania Złożoność obliczeniowa Ø Drzewa 2-3-4 Definicja drzewa 2-3-4 Operacje wstawiania i usuwania Złożoność

Bardziej szczegółowo

Akwizycja obrazów HDR

Akwizycja obrazów HDR Akwizycja obrazów HDR Radosław Mantiuk radoslaw.mantiuk@gmail.com 1 Składanie HDRa z sekwencji zdjęć LDR (1) Seria zdjęć sceny wykonanych z różnymi ustawieniami ekspozycji 2 Składanie HDRa z sekwencji

Bardziej szczegółowo

Podstawy Informatyki. Metody dostępu do danych

Podstawy Informatyki. Metody dostępu do danych Podstawy Informatyki c.d. alina.momot@polsl.pl http://zti.polsl.pl/amomot/pi Plan wykładu 1 Bazy danych Struktury danych Średni czas odszukania rekordu Drzewa binarne w pamięci dyskowej 2 Sformułowanie

Bardziej szczegółowo

CARGOTRZYPOZIOMOWECHROM CARGODWUPOZIOMOWECHROM. CARGONARĘCZNIKICHROM Mocowanielewelubprawedobokuszafki Regulacjamocowaniafrontu3D

CARGOTRZYPOZIOMOWECHROM CARGODWUPOZIOMOWECHROM. CARGONARĘCZNIKICHROM Mocowanielewelubprawedobokuszafki Regulacjamocowaniafrontu3D LAreka POLSKA CARGONARĘCZNIKICHROM Mocowanielewelubprawedobokuszafki Regulacjamocowaniafrontu3D S-2522 S-2521 S-2524 S-2523 S-2502 S-2501 S-2504 S-2503 CARGODWUPOZIOMOWECHROM 250l 203* S-2421 S-2422 S-2423

Bardziej szczegółowo

Stos LIFO Last In First Out

Stos LIFO Last In First Out Stos LIFO Last In First Out Operacje: push - dodanie elementu na stos pop - usunięcie elementu ze stosu empty - sprawdzenie, czy stos jest pusty size - zwrócenie liczby elementów na stosie value (peek)

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych. Drzewa: BST, kopce. Letnie Warsztaty Matematyczno-Informatyczne

Algorytmy 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

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

Algorytmy i Struktury Danych, 9. ćwiczenia

Algorytmy i Struktury Danych, 9. ćwiczenia Algorytmy i Struktury Danych, 9. ćwiczenia 206-2-09 Plan zajęć usuwanie z B-drzew join i split na 2-3-4 drzewach drzepce adresowanie otwarte w haszowaniu z analizą 2 B-drzewa definicja każdy węzeł ma następujące

Bardziej szczegółowo

Przypomnij sobie krótki wstęp do teorii grafów przedstawiony na początku semestru.

Przypomnij sobie krótki wstęp do teorii grafów przedstawiony na początku semestru. Spis treści 1 Drzewa 1.1 Drzewa binarne 1.1.1 Zadanie 1.1.2 Drzewo BST (Binary Search Tree) 1.1.2.1 Zadanie 1 1.1.2.2 Zadanie 2 1.1.2.3 Zadanie 3 1.1.2.4 Usuwanie węzła w drzewie BST 1.1.2.5 Zadanie 4

Bardziej szczegółowo

Złożoność obliczeniowa zadania, zestaw 2

Złożoność 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 szczegółowo

STRUKTURY DANYCH I ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA STRUKTURY DANYCH I ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA. Część 3. Drzewa Przeszukiwanie drzew

STRUKTURY DANYCH I ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA STRUKTURY DANYCH I ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA. Część 3. Drzewa Przeszukiwanie drzew STRUKTURY DANYCH I ZŁOŻONOŚĆ OBLICZENIOWA Część 3 Drzewa Przeszukiwanie drzew 1 / 24 DRZEWA (ang.: trees) Drzewo struktura danych o typie podstawowym T definiowana rekurencyjnie jako: - struktura pusta,

Bardziej szczegółowo

BAZY DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW. Akademia Górniczo-Hutnicza

BAZY DANYCH. Microsoft Access. Adrian Horzyk OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW. Akademia Górniczo-Hutnicza BAZY DANYCH Microsoft Access OPTYMALIZACJA BAZY DANYCH I TWORZENIE INDEKSÓW Adrian Horzyk Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej Katedra Automatyki

Bardziej szczegółowo

Drzewa decyzyjne. Inteligentne Obliczenia. Wydział Mechatroniki Politechniki Warszawskiej. Anna Sztyber

Drzewa decyzyjne. Inteligentne Obliczenia. Wydział Mechatroniki Politechniki Warszawskiej. Anna Sztyber Drzewa decyzyjne Inteligentne Obliczenia Wydział Mechatroniki Politechniki Warszawskiej Anna Sztyber INO (IAiR PW) Drzewa decyzyjne Anna Sztyber / Drzewa decyzyjne w podstawowej wersji algorytm klasyfikacji

Bardziej szczegółowo

Ogólne wiadomości o drzewach

Ogólne wiadomości o drzewach Ogólne wiadomości o drzewach Algorytmy i struktury danych Wykład 4. Rok akademicki: 2010/2011 Drzewo jako struktura danych Drzewo kolekcja elementów pozostających w zależności hierarchicznej, posiadająca

Bardziej szczegółowo

Nowy Sącz Świdnik - Kozieniec

Nowy Sącz Świdnik - Kozieniec Nowy Sącz Świdnik - Kozieniec ZASADY PORUSZANIA SIĘ W TRAKCIE DROGI KRZYŻOWEJ Z myślą o bezpiecznym przebyciu trasy drogi krzyżowej przygotowaliśmy kilka zasad, do których zalecamy się stosować: 1. W czasie

Bardziej szczegółowo

Algorytm Grovera. Kwantowe przeszukiwanie zbiorów. Robert Nowotniak

Algorytm Grovera. Kwantowe przeszukiwanie zbiorów. Robert Nowotniak Wydział Fizyki Technicznej, Informatyki i Matematyki Stosowanej Politechnika Łódzka 13 listopada 2007 Plan wystapienia 1 Informatyka Kwantowa podstawy 2 Opis problemu (przeszukiwanie zbioru) 3 Intuicyjna

Bardziej szczegółowo

liniowa - elementy następują jeden za drugim. Graficznie możemy przedstawić to tak:

liniowa - elementy następują jeden za drugim. Graficznie możemy przedstawić to tak: Sortowanie stogowe Drzewo binarne Binary Tree Dotychczas operowaliśmy na prostych strukturach danych, takich jak tablice. W tablicy elementy ułożone są zgodnie z ich numeracją, czyli indeksami. Jeśli za

Bardziej szczegółowo

Algorytmy zachłanne. dr inż. Urszula Gałązka

Algorytmy zachłanne. dr inż. Urszula Gałązka Algorytmy zachłanne dr inż. Urszula Gałązka Algorytm zachłanny O Dokonuje wyboru, który w danej chwili wydaje się najkorzystniejszy. O Mówimy, że jest to wybór lokalnie optymalny O W rzeczywistości nie

Bardziej szczegółowo

Konspekt. 15 października Wykład III (16 października 2014 r.): optymalizacja kombinatoryczna na grafach (metody sieciowe)

Konspekt. 15 października Wykład III (16 października 2014 r.): optymalizacja kombinatoryczna na grafach (metody sieciowe) Konspekt 15 października 2014 1 Wykład III (16 października 2014 r.): optymalizacja kombinatoryczna na grafach (metody sieciowe) 1.1 Przykładowe problemy optymalizacji kombinatorycznej na grafach 1. Optymalizacja

Bardziej szczegółowo

Operatory mapowania tonów

Operatory mapowania tonów Operatory mapowania tonów (ang. Tone Mapping Operators) Radosław Mantiuk rmantiuk@wi.zut.edu.pl 1 Operatory Tonów (TMO - tone mapping operator) Kompresja luminancji obrazów HDR Dostosowanie zakresu dynamiki

Bardziej szczegółowo

Drzewa binarne. 1 Wprowadzenie. 2 Metodyka testów. Mateusz Bednarski 117194, Nikodem Hynek 117209. 10 kwietnia 2014

Drzewa binarne. 1 Wprowadzenie. 2 Metodyka testów. Mateusz Bednarski 117194, Nikodem Hynek 117209. 10 kwietnia 2014 Drzewa binarne Mateusz Bednarski 117194, Nikodem Hynek 117209 10 kwietnia 2014 1 Wprowadzenie Celem niniejszej pracy jest przeanalizowanie dwóch drzew binarnych. Drzewa BST (Binary Search Tree) oraz ich

Bardziej szczegółowo

Teacher Training Centre in Rybnik

Teacher Training Centre in Rybnik Teacher Training Centre in Rybnik Nauczycieli i i Informacji Pedagogicznej WOM WOM w Rybniku w Rybniku 4a 44-200 Rybnik tel. tel. (032) (032) 42-47-472 Rybnik - our town Town centre and former town hall

Bardziej szczegółowo

Ewolucyjne projektowanie i optymalizacja kombinacyjnych układów cyfrowych ze względu na liczbę tranzystorów

Ewolucyjne projektowanie i optymalizacja kombinacyjnych układów cyfrowych ze względu na liczbę tranzystorów Adam Słowik Michał Białko Wydział Elektroniki i Informatyki Politechnika Koszalińska ul. JJ Śniadeckich 2, 75-453 Koszalin Ewolucyjne projektowanie i optymalizacja kombinacyjnych układów cyfrowych ze względu

Bardziej szczegółowo

Drzewa AVL definicje

Drzewa 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 szczegółowo

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych Algorytmy i struktury danych Wykład 9 - Drzewa i algorytmy ich przetwarzania (ciąg dalszy) Janusz Szwabiński Plan wykładu: Binarne drzewo poszukiwań (BST) Zrównoważone binarne drzewa poszukiwań (AVL) Implementacja

Bardziej szczegółowo

Lotnicze i terenowe skanowanie laserowe środowiska leśnego - aktualne problemy badawcze

Lotnicze i terenowe skanowanie laserowe środowiska leśnego - aktualne problemy badawcze Lotnicze i terenowe skanowanie laserowe środowiska leśnego - aktualne problemy badawcze Krzysztof Stereńczak Zakład Zarządzania Zasobami Leśnymi, Instytut Badawczy Leśnictwa 1 Plan prezentacji 1. Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Zał nr 4 do ZW. Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy. Liczba punktów ECTS charakterze praktycznym (P)

Zał nr 4 do ZW. Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy. Liczba punktów ECTS charakterze praktycznym (P) Zał nr 4 do ZW WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim : Matematyka Dyskretna Nazwa w języku angielskim : Discrete Mathematics Kierunek studiów : Informatyka Specjalność

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych Struktury danych - drzewa IS/IO, WIMiIP

Algorytmy i struktury danych Struktury danych - drzewa IS/IO, WIMiIP Algorytmy i struktury danych Struktury danych - drzewa IS/IO, WIMiIP Danuta Szeliga AGH Kraków Drzewo Drzewo (tree) Drzewo jest hierarchiczną strukturą danych. Def. Drzewo jest to zbiór T jednego lub więcej

Bardziej szczegółowo

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH

UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH Projekt dofinansowała Fundacja mbanku UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH CZĘŚĆ I Układ równań to przynajmniej dwa równania spięte z lewej strony klamrą, np.: x + 0 Każde z równań musi zawierać przynajmniej jedną

Bardziej szczegółowo

DEIM Forum 2018 A7-5 152-8552 2-12-1-W8-43 E-mail: soga.t.aa@m.titech.ac.jp, ohnishim@gmail.com, shudo@is.titech.ac.jp DRAM NAND Storage Class Memory SCM SCM SCM, Storage Class Memory,, SCM 1. HDD SSD

Bardziej szczegółowo

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 6. Metoda diagramowa. Obszary stabilności. P. F. Góra

Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 6. Metoda diagramowa. Obszary stabilności. P. F. Góra Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 6. Metoda diagramowa. Obszary stabilności. P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2013 Metoda diagramowa Ręczne wyprowadzanie równan wiaż acych współczynniki

Bardziej szczegółowo

Nierówność Krafta-McMillana, Kodowanie Huffmana

Nierówność Krafta-McMillana, Kodowanie Huffmana Nierówność Krafta-McMillana, Kodowanie Huffmana Kodowanie i kompresja informacji - Wykład 2 1 marca 2010 Test na jednoznaczna dekodowalność Kod a jest prefiksem kodu b jeśli b jest postaci ax. x nazywamy

Bardziej szczegółowo

Nowy generator grafów dwudzielnych

Nowy generator grafów dwudzielnych Nowy generator grafów dwudzielnych w analizie systemów rekomendujących Szymon Chojnacki Instytut Podstaw Informatyki Polskiej Akademii Nauk 08 marca 2011 roku Plan prezentacji 1 Wprowadzenie 2 Dane rzeczywiste

Bardziej szczegółowo

Wykrywanie horyzontalnego transferu genów

Wykrywanie horyzontalnego transferu genów Streszczenie rozprawy doktorskiej pod tytułem Wykrywanie horyzontalnego transferu genów Paweł Górecki 1 Wprowadzenie Tematem niniejszej rozprawy są zagadnienia z pogranicza biologii molekularnej, matematyki

Bardziej szczegółowo

KODY SYMBOLI. Kod Shannona-Fano. Algorytm S-F. Przykład S-F

KODY SYMBOLI. Kod Shannona-Fano. Algorytm S-F. Przykład S-F KODY SYMBOLI Kod Shannona-Fano KODOWANIE DANYCH, A.Przelaskowski Metoda S-F Kod Huffmana Adaptacyjne drzewo Huffmana Problemy implementacji Kod Golomba Podsumowanie Kod drzewa binarnego Na wejściu rozkład:

Bardziej szczegółowo

AUTORYTATYWNE I EKSPERCKIE STRONY ŹRÓDŁEM RZETELNYCH WYNIKÓW W WYSZUKIWARKACH INTERNETOWYCH

AUTORYTATYWNE I EKSPERCKIE STRONY ŹRÓDŁEM RZETELNYCH WYNIKÓW W WYSZUKIWARKACH INTERNETOWYCH Cześć II. Zarządzanie wspomagane informatyką 193 ARTUR STRZELECKI * AUTORYTATYWNE I EKSPERCKIE STRONY ŹRÓDŁEM RZETELNYCH WYNIKÓW W WYSZUKIWARKACH INTERNETOWYCH Eksploracja sieci WWW (Web mining) to odkrywanie

Bardziej szczegółowo

Echolokacja inaczej rozpoznawanie gestów

Echolokacja inaczej rozpoznawanie gestów Bogdan Kreczmer bogdan.kreczmer@pwr.edu.pl Katedra Cybernetyki i Robotyki Politechnika Wrocławska Kurs: Copyright c 2014 Bogdan Kreczmer Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu dotyczacego programowania

Bardziej szczegółowo

Chaotyczne generatory liczb pseudolosowych

Chaotyczne generatory liczb pseudolosowych Chaotyczne generatory liczb pseudolosowych Michał Krzemiński michalkrzeminski@wp.pl Politechnika Gdańska Wydział Fizyki Technicznej i Matematyki Stosowanej Chaotyczne generatory liczb pseudolosowych -

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

Badania algorytmów heurystycznych dla połaczeń rozgałęźnych w sieciach pakietowych

Badania algorytmów heurystycznych dla połaczeń rozgałęźnych w sieciach pakietowych POLITECHNIKA POZNAŃSKA WYDZIAŁ ELEKTRONIKI I TELEKOMUNIKACJI Katedra Sieci Telekomunikacyjnych i Komputerowych Autoreferat rozprawy doktorskiej Badania algorytmów heurystycznych dla połaczeń rozgałęźnych

Bardziej szczegółowo

ŁĄCZNIK DO SZKŁA SZKŁO-SZKŁO 180 BERN

ŁĄCZNIK DO SZKŁA SZKŁO-SZKŁO 180 BERN SZKŁO-SZKŁO 180 BERN x x mm Chromowany 15.23.695 Kolor stali nierdzew. 15.23.696 Kolor aluminium 15.23.697 25,5 52 25,5 103 SZKŁO-SZKŁO 90 BERN x x mm Chromowany 15.23.690 Kolor stali nierdzew. 15.23.691

Bardziej szczegółowo

Temat 18: Statystyka i prawdopodobieństwo w naszym życiu.

Temat 18: Statystyka i prawdopodobieństwo w naszym życiu. Temat 8: Statystyka i prawdopodobieństwo w naszym życiu. Jakie są miary statystyczne? Średnia arytmetyczna. Średnia arytmetyczna dwóch liczb a i b to połowa ich sumy Średnia arytmetyczna trzech liczb a,

Bardziej szczegółowo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 1: GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ I NORMALNEJ

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 1: GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ I NORMALNEJ TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD : GRY W POSTACI EKSTENSYWNEJ I NORMALNEJ dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ Schemat gry. Początek gry. 2. Ciąg kolejnych posunięć

Bardziej szczegółowo

Analiza zawartości dokumentów za pomocą probabilistycznych modeli graficznych

Analiza zawartości dokumentów za pomocą probabilistycznych modeli graficznych Analiza zawartości dokumentów za pomocą probabilistycznych modeli graficznych Probabilistic Topic Models Jakub M. TOMCZAK Politechnika Wrocławska, Instytut Informatyki 30.03.2011, Wrocław Plan 1. Wstęp

Bardziej szczegółowo

Kompresja bezstratna. Entropia. Kod Huffmana

Kompresja bezstratna. Entropia. Kod Huffmana Kompresja bezstratna. Entropia. Kod Huffmana Kodowanie i bezpieczeństwo informacji - Wykład 10 29 kwietnia 2013 Teoria informacji Jeśli P(A) jest prawdopodobieństwem wystapienia informacji A to niech i(a)

Bardziej szczegółowo

Wstęp Statyczne kody Huffmana Dynamiczne kody Huffmana Praktyka. Kodowanie Huffmana. Dawid Duda. 4 marca 2004

Wstęp Statyczne kody Huffmana Dynamiczne kody Huffmana Praktyka. Kodowanie Huffmana. Dawid Duda. 4 marca 2004 4 marca 2004 Podstawowe oznaczenia i definicje Wymagania wobec kodu Podstawowa idea Podsumowanie Podstawowe oznaczenia i definicje Podstawowe oznaczenia i definicje: alfabet wejściowy: A = {a 1, a 2,...,

Bardziej szczegółowo

METROLOGIA. MIERNICTWO

METROLOGIA. MIERNICTWO METROLOGIA. MIERNICTWO Z 099360-BG DURCZAK KAROL Pomiary wielkości geometrycznych w technice / Karol Durczak. - Wyd. 2. Poznań : Wydaw. Akademii Rolniczej im. Augusta Cieszkowskiego, 2006. - 268 s. : il.

Bardziej szczegółowo

PRZEGLĄD PLANU WYNAGRODZEŃ POLSKA

PRZEGLĄD PLANU WYNAGRODZEŃ POLSKA PRZEGLĄD PLANU WYNAGRODZEŃ POLSKA WorldVentures Marketing, LLC Poprawiono 3 maja 2015 Obowiązuje: 31 maja 2015 do 31 października 2015 Firma WorldVentures opracowała Plan Wynagrodzeń dla Niezależnych Przedstawicieli

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojęcia dotyczące drzew Podstawowe pojęcia dotyczące grafów Przykłady drzew i grafów

Podstawowe pojęcia dotyczące drzew Podstawowe pojęcia dotyczące grafów Przykłady drzew i grafów Podstawowe pojęcia dotyczące drzew Podstawowe pojęcia dotyczące grafów Przykłady drzew i grafów Drzewa: Drzewo (ang. tree) jest strukturą danych zbudowaną z elementów, które nazywamy węzłami (ang. node).

Bardziej szczegółowo

Dynamiczne drzewa. Marian M. Kędzierski. 26 listopada Wstęp Euler-Tour Trees Dynamiczna spójność Algorytm Dinica Link-Cut Trees

Dynamiczne drzewa. Marian M. Kędzierski. 26 listopada Wstęp Euler-Tour Trees Dynamiczna spójność Algorytm Dinica Link-Cut Trees Dynamiczne drzewa Marian M. Kędzierski 26 listopada 2009 Plan prezentacji Wstęp 1 Wstęp Zagadnienie dynamicznych drzew SPLITiJOINnadrzewachBST 2 Euler-TourTrees Operacje na ET-drzewach Rozszerzenia 3 Dynamicznaspójność

Bardziej szczegółowo

Życiorys. Wojciech Paszke. 04/2005 Doktor nauk technicznych w dyscyplinie Informatyka. Promotor: Prof. Krzysztof Ga lkowski

Życiorys. Wojciech Paszke. 04/2005 Doktor nauk technicznych w dyscyplinie Informatyka. Promotor: Prof. Krzysztof Ga lkowski Życiorys Wojciech Paszke Dane Osobowe Data urodzin: 20 luty, 1975 Miejsce urodzin: Zielona Góra Stan Cywilny: Kawaler Obywatelstwo: Polskie Adres domowy pl. Cmentarny 1 67-124 Nowe Miasteczko Polska Telefon:

Bardziej szczegółowo

Struktura drzewa w MySQL. Michał Tyszczenko

Struktura drzewa w MySQL. Michał Tyszczenko Struktura drzewa w MySQL Michał Tyszczenko W informatyce drzewa są strukturami danych reprezentującymi drzewa matematyczne. W naturalny sposób reprezentują hierarchię danych toteż głównie do tego celu

Bardziej szczegółowo

PRZEGLĄD PLANU WYNAGRODZEŃ POLSKA WorldVentures Marketing, LLC Poprawki wprowadzono 2 wrzesień 2017 r. Obowiązuje od 2 wrzesień 2017 r.

PRZEGLĄD PLANU WYNAGRODZEŃ POLSKA WorldVentures Marketing, LLC Poprawki wprowadzono 2 wrzesień 2017 r. Obowiązuje od 2 wrzesień 2017 r. PRZEGLĄD PLANU WYNAGRODZEŃ POLSKA WorldVentures Marketing, LLC Poprawki wprowadzono 2 wrzesień 2017 r. Obowiązuje od 2 wrzesień 2017 r. do 31 październik 2017 r. Firma WorldVentures opracowała Plan Wynagrodzeń

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

Zał nr 4 do ZW. Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy. Liczba punktów ECTS charakterze praktycznym (P)

Zał nr 4 do ZW. Dla grupy kursów zaznaczyć kurs końcowy. Liczba punktów ECTS charakterze praktycznym (P) Zał nr 4 do ZW WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim : Algorytmy i Struktury Danych Nazwa w języku angielskim : Algorithms adn Data Structures Kierunek studiów

Bardziej szczegółowo

MAGICIAN. czyli General Game Playing w praktyce. General Game Playing

MAGICIAN. czyli General Game Playing w praktyce. General Game Playing MAGICIAN czyli General Game Playing w praktyce General Game Playing 1 General Game Playing? Cel: stworzenie systemu umiejącego grać/nauczyć się grać we wszystkie gry Turniej w ramach AAAI National Conference

Bardziej szczegółowo

UNIWERSYTET GDAŃSKI MATERIAŁY DYDAKTYCZNE DO PRZEDMIOTU MATEMATYKA DYSKRETNA. pod redakcją: Hanna Furmańczyk Karol Horodecki Paweł Żyliński

UNIWERSYTET GDAŃSKI MATERIAŁY DYDAKTYCZNE DO PRZEDMIOTU MATEMATYKA DYSKRETNA. pod redakcją: Hanna Furmańczyk Karol Horodecki Paweł Żyliński UNIWERSYTET GDAŃSKI MATERIAŁY DYDAKTYCZNE DO PRZEDMIOTU MATEMATYKA DYSKRETNA pod redakcją: Hanna Furmańczyk Karol Horodecki Paweł Żyliński kierunek: Informatyka GDAŃSK 2019 Niniejsze materiały powstały

Bardziej szczegółowo

Eksploracja Zasobów Internetu

Eksploracja Zasobów Internetu Najnowsze uwzględniające sytuację ograniczonej pamięci (np. na urządzenia mobilne): - WTBC (Wavelet Trees on Bytecodes) R. Grossi, A. Gupta, J.S. Vitter, High-order entropy-compressed text indexes, Proc.

Bardziej szczegółowo

Def. Kod jednoznacznie definiowalny Def. Kod przedrostkowy Def. Kod optymalny. Przykłady kodów. Kody optymalne

Def. Kod jednoznacznie definiowalny Def. Kod przedrostkowy Def. Kod optymalny. Przykłady kodów. Kody optymalne Załóżmy, że mamy źródło S, które generuje symbole ze zbioru S={x, x 2,..., x N } z prawdopodobieństwem P={p, p 2,..., p N }, symbolom tym odpowiadają kody P={c, c 2,..., c N }. fektywność danego sposobu

Bardziej szczegółowo

Matematyczne Podstawy Informatyki

Matematyczne Podstawy Informatyki Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 03/0 Przeszukiwanie w głąb i wszerz I Przeszukiwanie metodą

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do teorii komputerów kwantowych

Wprowadzenie do teorii komputerów kwantowych Wprowadzenie do teorii komputerów kwantowych mgr inż. Olga Siedlecka olga@icis.pcz.pl Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Wprowadzenie do teorii komputerów kwantowych p.1/35 Plan seminarium

Bardziej szczegółowo