Programowanie sieciowe. Tadeusz Trzaskalik
|
|
- Michał Góra
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Programowanie Tadeusz Trzaskalik
2 8.1. Wprowadzenie Słowa kluczowe Drzewo rozpinające Minimalne drzewo rozpinające Najkrótsza droga w sieci Wierzchołek początkowy Maksymalny przepływ w sieci Źródło Ujście T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 2
3 8.2. Minimalne drzewo rozpinające Sformułowanie zadania Drzewo rozpinające w grafie liczącym n wierzchołków to zbiór n 1 jego krawędzi takich, że dowolne dwa wierzchołki grafu można połączyć przy pomocy krawędzi należących do tego zbioru. Minimalne drzewo rozpinające to drzewo wybrane spośród wszystkich istniejących drzew rozpinających, dla którego łączna długość krawędzi jest najmniejsza. Należy znaleźć minimalne drzewo rozpinające T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 3
4 8.2. Minimalne drzewo rozpinające Przykład 8.1 Centrum komputerowe ma zainstalować nowy superkomputer, który zostanie połączony z pięcioma użytkownikami za pomocą linii telekomunikacyjnej. Znaleźć takie połączenie, które pozwoli na uzyskanie łączności między dowolnymi użytkownikami a centrum komputerowym, minimalizujące koszt budowy linii telekomunikacyjnej. T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 4
5 8.2. Minimalne drzewo rozpinające Reguły postępowania przy poszukiwaniu minimalnego drzewa rozpinającego (1/1) Algorytm Iteracja 1 Wybieramy w sposób arbitralny dowolny wierzchołek i łączymy go z wierzchołkiem leżącym najbliżej. Iteracja k (k = 2,..., n1) W konstruowanym drzewie znajduje się już k wierzchołków połączonych i k1 krawędzi. Identyfikujemy najbliższy wierzchołek niepołączony i dołączmy go do zbioru wierzchołków połączonych. T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 5
6 8.2. Minimalne drzewo rozpinające Kolejne iteracje (1/6) Iteracja 1 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 6
7 8.2. Minimalne drzewo rozpinające Kolejne iteracje (2/6) Iteracja 2 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 7
8 8.2. Minimalne drzewo rozpinające Kolejne iteracje (3/6) Iteracja 3 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 8
9 8.2. Minimalne drzewo rozpinające Kolejne iteracje (4/6) Iteracja 4 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 9
10 8.2. Minimalne drzewo rozpinające Kolejne iteracje (5/6) Iteracja 5 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 10
11 8.2. Minimalne drzewo rozpinające Kolejne iteracje (6/6) Rozwiązanie optymalne T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 11
12 8.3. Najkrótsze drogi w sieci Sformułowanie zadania Najkrótsza droga pomiędzy dwoma dowolnie wybranymi wierzchołkami w sieci to taki zbiór krawędzi łączących te wierzchołki, dla których suma długości jest najmniejsza. Należy znaleźć najkrótsze drogi łączące wierzchołek początkowy (numer 1) ze wszystkimi pozostałymi wierzchołkami grafu. T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 12
13 8.3. Najkrótsze drogi w sieci Przykład 8.2 Firma budowlana prowadzi 5 inwestycji. Należy znaleźć najkrótsze drogi prowadzące z siedziby firmy do kolejnych placów budów. T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 13
14 8.3. Najkrótsze drogi w sieci Reguły postępowania przy poszukiwaniu najkrótszych dróg w sieci (1/3) Algorytm Faza 1. Cechowanie wierzchołków. Iteracja 1. Wierzchołkiem cechowanym na stałe jest wierzchołek (1). Przyporządkowujemy mu etykietę stałą [0, S] Znajdujemy krawędzie rozpoczynające się w wierzchołku początkowym. Wierzchołkom kończącym te krawędzie przyporządkowujemy etykiety tymczasowe T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 14
15 8.3. Najkrótsze drogi w sieci Reguły postępowania przy poszukiwaniu najkrótszych dróg w sieci (2/3) Algorytm (c.d.) Iteracja k (k n). Z wierzchołków ocechowanych tymczasowo wybieramy wierzchołek, który cechujemy na stałe. Jest to ten wierzchołek, który ma pierwszą składową najmniejszą. Znajdujemy krawędzie prowadzące od wybranego wierzchołka do wierzchołków, które nie zostały dotychczas ocechowane na stałe i nadajemy im etykiety tymczasowe lub modyfikujemy istniejące T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 15
16 8.3. Najkrótsze drogi w sieci Reguły postępowania przy poszukiwaniu najkrótszych dróg w sieci (3/3) Algorytm (c.d.) Faza 2. Identyfikacja najkrótszych dróg. Dla kolejnych wierzchołków, rozpoczynając od wierzchołka 2 identyfikujemy krawędzie, wchodzące w skład najkrótszej drogi. Do tego celu służy druga składowa etykiety stałej. T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 16
17 8.3. Najkrótsze drogi w sieci Kolejne iteracje (1/7) Iteracja 1 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 17
18 8.3. Najkrótsze drogi w sieci Kolejne iteracje (2/7) Iteracja 2 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 18
19 8.3. Najkrótsze drogi w sieci Kolejne iteracje (3/7) Iteracja 3 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 19
20 8.3. Najkrótsze drogi w sieci Kolejne iteracje (4/7) Iteracja 4 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 20
21 8.3. Najkrótsze drogi w sieci Kolejne iteracje (5/7) Iteracja 5 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 21
22 8.3. Najkrótsze drogi w sieci Kolejne iteracje (6/7) Iteracja 6 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 22
23 8.3. Najkrótsze drogi w sieci Kolejne iteracje (7/7) Rozwiązanie optymalne T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 23
24 8.4. Maksymalny przepływ w sieci Sformułowanie zadania Wyróżniamy wierzchołek początkowy, zwany źródłem oraz wierzchołek końcowy, zwany ujściem. Każda krawędź grafu opisana jest dwoma liczbami, charakteryzującymi przepustowości krawędzi Zaplanować przepływ pomiędzy źródłem i ujściem, uwzględniając przepustowość wszystkich krawędzi, by łączna wielkość tego przepływu była największa T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 24
25 8.4. Maksymalny przepływ w sieci Przykład 8.3 Ze względu na remont odcinek autostrady zostanie wyłączony z ruchu. Wyznaczyć maksymalny przepływ dla rozpatrywanej sieci zastępczej oraz trasy objazdów. T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 25
26 8.4. Maksymalny przepływ w sieci Reguły postępowania przy poszukiwaniu maksymalnego przepływu w sieci (1/1) Algorytm W każdej iteracji wykonujemy następujące kroki: 1. Znajdujemy dowolną ścieżkę prowadzącą od źródła do ujścia, dla której przepustowości wszystkich łuków są większe od zera. O ile takiej ścieżki nie można wyznaczyć, to przepływ nie istnieje (lub maksymalny przepływ wyznaczono już w poprzednich krokach). 2. Na wyznaczonej drodze znajdujemy krawędź o najmniejszej przepustowości p w rozpatrywanym kierunku. 3. Zmniejszamy przepustowość łuków leżących na znalezionej ścieżce o p i zwiększamy o tę samą wartość odpowiednie przepustowości residualne. Wracamy do kroku 1. T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 26
27 8.4. Maksymalny przepływ w sieci Kolejne iteracje (1/9) Iteracja 1 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 27
28 8.4. Maksymalny przepływ w sieci Kolejne iteracje (2/9) Iteracja 1 (c.d.) T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 28
29 8.4. Maksymalny przepływ w sieci Kolejne iteracje (3/9) Iteracja 1 (c.d.) T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 29
30 8.4. Maksymalny przepływ w sieci Kolejne iteracje (4/9) Iteracja 1 (c.d.) T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 30
31 8.4. Maksymalny przepływ w sieci Kolejne iteracje (5/9) Iteracja 1 (c.d.) T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 31
32 8.4. Maksymalny przepływ w sieci Kolejne iteracje (6/9) Iteracja 2 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 32
33 8.4. Maksymalny przepływ w sieci Kolejne iteracje (7/9) Iteracja 3 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 33
34 8.4. Maksymalny przepływ w sieci Kolejne iteracje (8/9) Iteracja 4 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 34
35 8.4. Maksymalny przepływ w sieci Kolejne iteracje (9/9) Rozwiązanie optymalne T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 35
36 8.5. Przykłady wykorzystania programowania go Dynamiczny problem wielkości zamówienia (1/4) Przykład 8.4 Koszt zakupu = 120, Jednostkowy koszt utrzymania zapasu niezależny od długości okresu magazynowania = 3, Popyt: miesiąc popyt Określić optymalny plan zaspokojenia popytu, uwzględniający koszty zakupu i koszty magazynowania T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 36
37 8.5. Przykłady wykorzystania programowania go Dynamiczny problem wielkości zamówienia (2/4) Koszty zakupu i utrzymania zapasu Krawędź Koszt = = = = = = = = = 513 Krawędź Koszt = = = = = = T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 37
38 8.5. Przykłady wykorzystania programowania go Dynamiczny problem wielkości zamówienia (3/4) Zastosowanie algorytmu najkrótszych dróg w sieci T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 38
39 8.5. Przykłady wykorzystania programowania go Dynamiczny problem wielkości zamówienia (4/4) Rozwiązanie i interpretacja Rozwiązanie optymalne Najkrótsza droga od wierzchołka początkowego do wierzchołka końcowego przechodzi przez wierzchołki Koszt przejścia tej drogi wynosi 591. Interpretacja rozwiązania Optymalny plan zakupów przewiduje dokonanie zakupu 35 jednostek w pierwszym miesiącu (krawędź 12: 35), 87 jednostek na dwa kolejne miesiące (krawędź 24: ), następnie 52 jednostek (krawędź 45: 52) i 62 jednostek na ostatnie dwa miesiące (krawędź 57: ). T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 39
40 8.5. Przykłady wykorzystania programowania go Optymalizacja transportu gorącej wody z ciepłowni do terminala wysyłkowego (1/4) Przykład ; 0 5 Ciepło ownia 1 50 ; 0 30 ; 0 40 ; 0 30 ; 0 20 ; 0 70 ; 0 30 ; 0 40 ; ; ; ; 0 40 ; 0 0 ; ; 0 Term minal wysy yłkowy Znaleźć wielkość maksymalnego przepływu z ciepłowni do terminala oraz określić, jakie ilości ciepłej wody będą płynęły przez poszczególne odcinki. T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 40
41 8.5. Przykłady wykorzystania programowania go Optymalizacja transportu gorącej wody z ciepłowni do terminala wysyłkowego (2/4) Rozwiązanie optymalne droga wielkość przepływu Maksymalny przepływ = 120 odcinek przepływ T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 41
42 8.5. Przykłady wykorzystania programowania go Optymalizacja transportu gorącej wody z ciepłowni do terminala wysyłkowego (3/4) Modyfikacja sieci Awaria odcinka ; ; ; 0 30 ; 0 40 ; ; ; 0 20 ; 0 50 ; 0 40 ; ; ; ; ; 0 7 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 42
43 8.5. Przykłady wykorzystania programowania go Optymalizacja transportu gorącej wody z ciepłowni do terminala wysyłkowego (4/4) Rozwiązanie optymalne zadania zmodyfikowanego droga wielkość przepływu Maksymalny przepływ = 120 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 43
44 8.5. Przykłady wykorzystania programowania go Optymalizacja przebiegu linii światłowodowej (1/3) Przykład Koszty połączeń 1 Rektorat 2 Budynek A 3 Budynek B 4 Budynek C 5 Budynek D 6 Budynek E 7 Budynek F 8 Biblioteka 9 Akademik 1 10 Akademik 2 Rektorat Budynek A Budynek B Budynek C Budynek D Budynek E Budynek F Biblioteka Akademik 1 Akademik Zminimalizować koszty budowy sieci umożliwiającej przesyłanie informacji między dowolnymi budynkami uczelni T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 44
45 8.5. Przykłady wykorzystania programowania go Optymalizacja przebiegu linii światłowodowej (2/3) Konstrukcja sieci krawędź koszt krawędź koszt T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 45
46 8.5. Przykłady wykorzystania programowania go Optymalizacja przebiegu linii światłowodowej (3/3) Rozwiązanie optymalne krawędź koszt suma 59 T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 46
47 Pora na relaks T.Trzaskalik: Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem 47
MODELE SIECIOWE 1. Drzewo rozpinające 2. Najkrótsza droga 3. Zagadnienie maksymalnego przepływu źródłem ujściem
MODELE SIECIOWE 1. Drzewo rozpinające (spanning tree) w grafie liczącym n wierzchołków to zbiór n-1 jego krawędzi takich, że dowolne dwa wierzchołki grafu można połączyć za pomocą krawędzi należących do
Rozdział 8 PROGRAMOWANIE SIECIOWE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 8 PROGRAMOWANIE SIECIOWE 8.2. Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 8.1 Wykorzystując
Programowanie dynamiczne. Tadeusz Trzaskalik
Programowanie dynamiczne Tadeusz Trzaskalik 9.. Wprowadzenie Słowa kluczowe Wieloetapowe procesy decyzyjne Zmienne stanu Zmienne decyzyjne Funkcje przejścia Korzyści (straty etapowe) Funkcja kryterium
Algorytmiczna teoria grafów Przepływy w sieciach.
Algorytmiczna teoria grafów Sieć przepływowa Siecią przepływową S = (V, E, c) nazywamy graf zorientowany G = (V,E), w którym każdy łuk (u, v) E ma określoną przepustowość c(u, v) 0. Wyróżniamy dwa wierzchołki:
Drzewa spinające MST dla grafów ważonych Maksymalne drzewo spinające Drzewo Steinera. Wykład 6. Drzewa cz. II
Wykład 6. Drzewa cz. II 1 / 65 drzewa spinające Drzewa spinające Zliczanie drzew spinających Drzewo T nazywamy drzewem rozpinającym (spinającym) (lub dendrytem) spójnego grafu G, jeżeli jest podgrafem
Drzewa. Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew
Drzewa Las - graf, który nie zawiera cykli Drzewo - las spójny Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew Niech T graf o n wierzchołkach będący
Zarządzanie projektami. Tadeusz Trzaskalik
Zarządzanie projektami Tadeusz Trzaskalik 7.1. Wprowadzenie Słowa kluczowe Projekt Sieć czynności zynność bezpośrednio poprzedzająca Zdarzenie, zdarzenie początkowe, zdarzenie końcowe Właściwa numeracja
Zadanie transportowe i problem komiwojażera. Tadeusz Trzaskalik
Zadanie transportowe i problem komiwojażera Tadeusz Trzaskalik 3.. Wprowadzenie Słowa kluczowe Zbilansowane zadanie transportowe Rozwiązanie początkowe Metoda minimalnego elementu macierzy kosztów Metoda
Programowanie liniowe. Tadeusz Trzaskalik
Programowanie liniowe Tadeusz Trzaskalik .. Wprowadzenie Słowa kluczowe Model matematyczny Cel, środki, ograniczenia Funkcja celu funkcja kryterium Zmienne decyzyjne Model optymalizacyjny Układ warunków
Algorytm Dijkstry znajdowania najkrótszej ścieżki w grafie
Algorytm Dijkstry znajdowania najkrótszej ścieżki w grafie Używane struktury danych: V - zbiór wierzchołków grafu, V = {1,2,3...,n} E - zbiór krawędzi grafu, E = {(i,j),...}, gdzie i, j Î V i istnieje
a) 7 b) 19 c) 21 d) 34
Zadanie 1. Pytania testowe dotyczące podstawowych własności grafów. Zadanie 2. Przy każdym z zadań może się pojawić polecenie krótkiej charakterystyki algorytmu. Zadanie 3. W zadanym grafie sprawdzenie
5c. Sieci i przepływy
5c. Sieci i przepływy Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2016/2017 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie) 5c. Sieci i przepływy zima 2016/2017 1 / 40 1 Definicje
Ogólne wiadomości o grafach
Ogólne wiadomości o grafach Algorytmy i struktury danych Wykład 5. Rok akademicki: / Pojęcie grafu Graf zbiór wierzchołków połączonych za pomocą krawędzi. Podstawowe rodzaje grafów: grafy nieskierowane,
Programowanie liniowe całkowitoliczbowe. Tadeusz Trzaskalik
Programowanie liniowe całkowitoliczbowe Tadeusz Trzaskalik .. Wprowadzenie Słowa kluczowe Rozwiązanie całkowitoliczbowe Założenie podzielności Warunki całkowitoliczbowości Czyste zadanie programowania
Zofia Kruczkiewicz, Algorytmu i struktury danych, Wykład 14, 1
Wykład Algorytmy grafowe metoda zachłanna. Właściwości algorytmu zachłannego:. W przeciwieństwie do metody programowania dynamicznego nie występuje etap dzielenia na mniejsze realizacje z wykorzystaniem
Rozdział 9 PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 9 PROGRAMOWANIE DYNAMICZNE 9.2. Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 9.1 Wykorzystując
Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania
Politechnika Poznańska Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania Joanna Józefowska POZNAŃ 2010/11 Spis treści Rozdział 1. Metoda programowania dynamicznego........... 5
Rozdział 8 PROGRAMOWANIE SIECIOWE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział PROGRAMOWANIE SIECIOWE.. ZADANIA Rozwiązać poniższe zadania, wykorzystując
Algorytmy i str ruktury danych. Metody algorytmiczne. Bartman Jacek
Algorytmy i str ruktury danych Metody algorytmiczne Bartman Jacek jbartman@univ.rzeszow.pl Metody algorytmiczne - wprowadzenia Znamy strukturę algorytmów Trudność tkwi natomiast w podaniu metod służących
Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nowym Sączu Badania operacyjne w logistyce i zarządzaniu produkcją cz. II
Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nowym Sączu Badania operacyjne w logistyce i zarządzaniu produkcją cz. II Andrzej Woźniak Nowy Sącz 2012 Komitet Redakcyjny doc. dr Marek Reichel przewodniczący; prof.
Przykład planowania sieci publicznego transportu zbiorowego
TRANSPORT PUBLICZNY Przykład planowania sieci publicznego transportu zbiorowego Źródło: Bieńczak M., 2015 Politechnika Poznańska, Wydział Maszyn Roboczych i Transportu 1 METODYKA ZAŁOśENIA Dostarczanie
Metody Programowania
POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI i TECHNIK INFORMACYJNYCH Metody Programowania www.pk.edu.pl/~zk/mp_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl Wykład 8: Wyszukiwanie
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
Opracowanie prof. J. Domsta 1
Opracowanie prof. J. Domsta 1 Algorytm FLEURY'ego: Twierdzenie 6.5 G-graf eulerowski. Wtedy cykl Eulera otrzymujemy nastepująco: a) Start w dowolnym wierzchołku b) Krawędzie w dowolnej kolejności po przebyciu
Algorytmy mrówkowe. H. Bednarz. Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Inteligentne systemy informatyczne
Algorytmy mrówkowe H. Bednarz Wydział Informatyki Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie Inteligentne systemy informatyczne 13 kwietnia 2015 1 2 3 4 Przestrzeń poszukiwań Ograniczenia
7. Teoria drzew - spinanie i przeszukiwanie
7. Teoria drzew - spinanie i przeszukiwanie Grzegorz Kosiorowski Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie zima 2016/2017 rzegorz Kosiorowski (Uniwersytet Ekonomiczny 7. wteoria Krakowie) drzew - spinanie i przeszukiwanie
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
Wykład 8. Drzewo rozpinające (minimum spanning tree)
Wykład 8 Drzewo rozpinające (minimum spanning tree) 1 Minimalne drzewo rozpinające - przegląd Definicja problemu Własności minimalnych drzew rozpinających Algorytm Kruskala Algorytm Prima Literatura Cormen,
5. Najkrótsze ścieżki
p. Definicja 5. Najkrótsze ścieżki 5.1 Odległości w grafach: definicje i własności (Długość ścieżki). Długościa ścieżki nazywamy liczbę krawędzi występujacych w tej ścieżce. Bardziej formalnie, jeżeli
TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI
1 TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI WFAiS UJ, Informatyka Stosowana I rok studiów, I stopień Wykład 14c 2 Definicje indukcyjne Twierdzenia dowodzone przez indukcje Definicje indukcyjne Definicja drzewa
TEORIA GRAFÓW I SIECI
TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr 3: Marszruty, łańcuchy, drogi w grafach dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 261-83-95-04, p.225/100
Lista 4. Kamil Matuszewski 22 marca 2016
Lista 4 Kamil Matuszewski 22 marca 2016 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Zadanie 2 Ułóż algorytm który dla danego n-wierzchołkowego drzewa i liczby k pokoloruje jak najwięcej wierzchołków tak, by na każdej ścieżce
ZAGADNIENIA TRANSPORTOWE
ZAGADNIENIA TRANSPORTOWE Maciej Patan Uniwersytet Zielonogórski WPROWADZENIE opracowano w 1941 r. (F.L. Hitchcock) Jest to problem opracowania planu przewozu pewnego jednorodnego produktu z kilku różnych
Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott
Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład. Prof. dr hab. inż. Jan Magott Algorytmy grafowe: podstawowe pojęcia, reprezentacja grafów, metody przeszukiwania, minimalne drzewa rozpinające, problemy
Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?
/9/ Zagadnienie transportowe Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład --9 Plan wykładu Przykład zagadnienia transportowego Sformułowanie problemu Własności zagadnienia transportowego Metoda potencjałów
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
SPÓJNOŚĆ. ,...v k. }, E={v 1. v k. i v k. ,...,v k-1. }. Wierzchołki v 1. v 2. to końce ścieżki.
SPÓJNOŚĆ Graf jest spójny, gdy dla każdego podziału V na dwa rozłączne podzbiory A i B istnieje krawędź z A do B. Definicja równoważna: Graf jest spójny, gdy każde dwa wierzchołki są połączone ścieżką
Informatyka w logistyce przedsiębiorstw wykład 5
Informatyka w logistyce przedsiębiorstw wykład 5 1. Charakterystyka i funkcje systemu klasy WMS 2. Funkcje systemu WMS 3. Elementy (moduły) systemu WMS 3.1. Operacje magazynowe 3.2. Transport i spedycja
ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE
ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT jest specyficznym problemem z zakresu zastosowań programowania liniowego. ZT wykorzystuje się najczęściej do: optymalnego planowania transportu towarów, przy minimalizacji kosztów,
Suma dwóch grafów. Zespolenie dwóch grafów
Suma dwóch grafów G 1 = ((G 1 ), E(G 1 )) G 2 = ((G 2 ), E(G 2 )) (G 1 ) i (G 2 ) rozłączne Suma G 1 G 2 graf ze zbiorem wierzchołków (G 1 ) (G 2 ) i rodziną krawędzi E(G 1 ) E(G 2 ) G 1 G 2 G 1 G 2 Zespolenie
ANALIZA SIECIOWA PROJEKTÓW REALIZACJI
WYKŁAD 5 ANALIZA SIECIOWA PROJEKTÓW REALIZACJI Podstawowe problemy rozwiązywane z wykorzystaniem programowania sieciowego: zagadnienia transportowe (rozdział zadań przewozowych, komiwojażer najkrótsza
Wybrane podstawowe rodzaje algorytmów
Wybrane podstawowe rodzaje algorytmów Tomasz Głowacki tglowacki@cs.put.poznan.pl Zajęcia finansowane z projektu "Rozwój i doskonalenie kształcenia na Politechnice Poznańskiej w zakresie technologii informatycznych
Algorytmy genetyczne
Algorytmy genetyczne Motto: Zamiast pracowicie poszukiwać najlepszego rozwiązania problemu informatycznego lepiej pozwolić, żeby komputer sam sobie to rozwiązanie wyhodował! Algorytmy genetyczne służą
Graf. Definicja marca / 1
Graf 25 marca 2018 Graf Definicja 1 Graf ogólny to para G = (V, E), gdzie V jest zbiorem wierzchołków (węzłów, punktów grafu), E jest rodziną krawędzi, które mogą być wielokrotne, dokładniej jednoelementowych
WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA
DROGI i CYKLE w grafach Dla grafu (nieskierowanego) G = ( V, E ) drogą z wierzchołka v 0 V do v t V nazywamy ciąg (naprzemienny) wierzchołków i krawędzi grafu: ( v 0, e, v, e,..., v t, e t, v t ), spełniający
Indukowane Reguły Decyzyjne I. Wykład 3
Indukowane Reguły Decyzyjne I Wykład 3 IRD Wykład 3 Plan Powtórka Grafy Drzewa klasyfikacyjne Testy wstęp Klasyfikacja obiektów z wykorzystaniem drzewa Reguły decyzyjne generowane przez drzewo 2 Powtórzenie
Działanie algorytmu oparte jest na minimalizacji funkcji celu jako suma funkcji kosztu ( ) oraz funkcji heurystycznej ( ).
Algorytm A* Opracowanie: Joanna Raczyńska 1.Wstęp Algorytm A* jest heurystycznym algorytmem służącym do znajdowania najkrótszej ścieżki w grafie. Jest to algorytm zupełny i optymalny, co oznacza, że zawsze
OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE
OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE Optymalizacja zadań bazy transportowej ( część 1 ) Opracowano na podstawie : Stanisław Krawczyk, Metody ilościowe w logistyce ( przedsiębiorstwa ), Wydawnictwo C. H. Beck, Warszawa
Temat 9. Zabłocone miasto Minimalne drzewa rozpinające
Temat 9 Zabłocone miasto Minimalne drzewa rozpinające Streszczenie Nasze życie związane jest z funkcjonowaniem wielu sieci: telefonicznych, energetycznych, komputerowych i drogowych. W przypadku każdej
Teoria grafów dla małolatów. Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska
Teoria grafów dla małolatów Andrzej Przemysław Urbański Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Wstęp Matematyka to wiele różnych dyscyplin Bowiem świat jest bardzo skomplikowany wymaga rozważenia
Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle
Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle Paweł Szołtysek 12 czerwca 2008 Streszczenie Planowanie produkcji jest jednym z problemów optymalizacji dyskretnej,
Algorytmika Problemów Trudnych
Algorytmika Problemów Trudnych Wykład 9 Tomasz Krawczyk krawczyk@tcs.uj.edu.pl Kraków, semestr letni 2016/17 plan wykładu Algorytmy aproksymacyjne: Pojęcie algorytmu aproksymacyjnego i współczynnika aproksymowalności.
Problem straŝaka w drzewach. Agnieszka Skorupka Matematyka Stosowana FTiMS
Problem straŝaka w drzewach Agnieszka Skorupka Matematyka Stosowana FTiMS Problem StraŜaka: Co to jest? Problem StraŜaka: Co to jest? Problem StraŜaka: Co to jest? Problem StraŜaka: Co to jest? Problem
TEORIA GRAFÓW I SIECI
TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr 5: Sieci, drogi ekstremalne w sieciach, analiza złożonych przedsięwzięć (CPM i PERT) dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl
Tworzenie gier na urządzenia mobilne
Katedra Inżynierii Wiedzy Wykład 11 O czym dzisiaj? labirynty, dużo labiryntów; automaty komórkowe; algorytmy do budowy labiryntów; algorytmy do szukania wyjścia z labiryntów; Blueprints i drzewa zachowań
METODY OBLICZENIOWE OPTYMALIZACJI zadania
METODY OBLICZENIOWE OPTYMALIZACJI zadania Przedstawione dalej zadania rozwiąż wykorzystując Excel/Solver. Zadania 8 są zadaniami optymalizacji liniowej, zadania 9, dotyczą optymalizacji nieliniowej. Przed
Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek międz. grafu. Daniel Golubiewski. 22 listopada Instytut Informatyki
Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek między wierzchołkami grafu. Instytut Informatyki 22 listopada 2015 Algorytm DFS w głąb Algorytm przejścia/przeszukiwania w głąb (ang. Depth First
Matematyka dyskretna - 7.Drzewa
Matematyka dyskretna - 7.Drzewa W tym rozdziale zajmiemy się drzewami: specjalnym przypadkiem grafów. Są one szczególnie przydatne do przechowywania informacji, umożliwiającego szybki dostęp do nich. Definicja
Matematyka dyskretna - 8. Egzaminy próbne. Uwaga! Niektórych z tych zadań nie obejmuje program dla studiów zaocznych - proszę się tym nie niepokoić -
Matematyka dyskretna - 8. Egzaminy próbne. Uwaga! Niektórych z tych zadań nie obejmuje program dla studiów zaocznych - proszę się tym nie niepokoić - takie zadania pojawią się tylko na egzaminach dla studentów
Algorytmy wyznaczania centralności w sieci Szymon Szylko
Algorytmy wyznaczania centralności w sieci Szymon Szylko Zakład systemów Informacyjnych Wrocław 10.01.2008 Agenda prezentacji Cechy sieci Algorytmy grafowe Badanie centralności Algorytmy wyznaczania centralności
Algorytmy grafowe. Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów. Tomasz Tyksiński CDV
Algorytmy grafowe Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów Tomasz Tyksiński CDV Rozkład materiału 1. Podstawowe pojęcia teorii grafów, reprezentacje komputerowe grafów 2. Przeszukiwanie grafów
Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski. Dane w sieciach. (i inne historie) Marcin Bieńkowski
Dane w sieciach (i inne historie) Marcin Bieńkowski Jak przechowywać dane w sieciach (strony WWW, bazy danych, ) tak, żeby dowolne ciągi odwołań do (części) tych obiektów mogły być obsłużone małym kosztem?
Wykorzystanie algorytmów mrówkowych w dynamicznym problem
Wykorzystanie algorytmów mrówkowych w dynamicznym problemie marszrutyzacji Promotor: dr inż. Aneta Poniszewska-Marańda Współpromotor: mgr inż. Łukasz Chomątek 14 czerwca 2013 Przedmiot i cele pracy dyplomowej
Rozdział 6 PROGRAMOWANIE WYPUKŁE I KWADRATOWE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 6 PROGRAMOWANIE WYPUKŁE I KWADRATOWE 6. Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 6.1
Czy istnieje zamknięta droga spaceru przechodząca przez wszystkie mosty w Królewcu dokładnie jeden raz?
DROGI i CYKLE EULERA w grafach Czy istnieje zamknięta droga spaceru przechodząca przez wszystkie mosty w Królewcu dokładnie jeden raz? Czy można narysować podaną figurę nie odrywając ołówka od papieru
Algorytmy 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
Sieć (graf skierowany)
Sieci Sieć (graf skierowany) Siecia (grafem skierowanym) G = (V, A) nazywamy zbiór wierzchołków V oraz zbiór łuków A V V. V = {A, B, C, D, E, F}, A = {(A, B), (A, D), (A, C), (B, C),..., } Ścieżki i cykle
Matematyka dyskretna
Matematyka dyskretna Wykład 13: Teoria Grafów Gniewomir Sarbicki Literatura R.J. Wilson Wprowadzenie do teorii grafów Definicja: Grafem (skończonym, nieskierowanym) G nazywamy parę zbiorów (V (G), E(G)),
Sprawozdanie do zadania numer 2
Sprawozdanie do zadania numer 2 Michał Pawlik 29836 Temat: Badanie efektywności algorytmów grafowych w zależności od rozmiaru instancji oraz sposobu reprezentacji grafu w pamięci komputera 1 WSTĘP W ramach
DWA ZDANIA O TEORII GRAFÓW. przepływ informacji tylko w kierunku
DWA ZDANIA O TEORII GRAFÓW Krawędź skierowana Grafy a routing Każdą sieć przedstawić składającego przedstawiają E, inaczej węzłami). komunikacyjną można w postaci grafu G się z węzłów V (które węzły sieci)
Zagadnienie transportowe
9//9 Zagadnienie transportowe Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład Plan wykładu Przykład zagadnienia transportowego Sformułowanie problemu Własności zagadnienia transportowego Metoda potencjałów
OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE
OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE Zagadnienie transportowe 1 dr Zbigniew Karwacki Katedra Badań Operacyjnych UŁ Klasyczne zagadnienie transportowe 1 Klasyczne zadanie transportowe problem najtańszego przewozu
Rozdział 3 ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 3 ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA 3.2. Ćwiczenia komputerowe
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
Wyznaczanie optymalnej trasy problem komiwojażera
Wyznaczanie optymalnej trasy problem komiwojażera Optymalizacja w podejmowaniu decyzji Opracowała: mgr inż. Natalia Malinowska Wrocław, dn. 28.03.2017 Wydział Elektroniki Politechnika Wrocławska Plan prezentacji
Rozdział 7 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 7 ZARZĄDZANIE PROJEKTAMI 7.2. Ćwiczenia komputerowe Ćwiczenie 7.1 Wykorzystując
Złożoność obliczeniowa klasycznych problemów grafowych
Złożoność obliczeniowa klasycznych problemów grafowych Oznaczenia: G graf, V liczba wierzchołków, E liczba krawędzi 1. Spójność grafu Graf jest spójny jeżeli istnieje ścieżka łącząca każdą parę jego wierzchołków.
Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA
Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA Zad. 1 (12p.)Niech n 3k > 0. Zbadać jaka jest najmniejsza możliwa liczba krawędzi w grafie, który ma dokładnie n wierzchołków oraz dokładnie k składowych, z których
Kompresja danych Streszczenie Studia Dzienne Wykład 10,
1 Kwantyzacja wektorowa Kompresja danych Streszczenie Studia Dzienne Wykład 10, 28.04.2006 Kwantyzacja wektorowa: dane dzielone na bloki (wektory), każdy blok kwantyzowany jako jeden element danych. Ogólny
Digraf. 13 maja 2017
Digraf 13 maja 2017 Graf skierowany, digraf, digraf prosty Definicja 1 Digraf prosty G to (V, E), gdzie V jest zbiorem wierzchołków, E jest rodziną zorientowanych krawędzi, między różnymi wierzchołkami,
TEORIA GRAFÓW I SIECI
TEORIA GRAFÓW I SIECI Temat nr 7: Przydziały w grafach i sieciach dr hab. inż. Zbigniew TARAPATA, prof. WAT e-mail: zbigniew.tarapata@wat.edu.pl http://tarapata.edu.pl tel.: 26-83-95-04, p.225/00 Zakład
OBSZARY INTERWENCJI W I NABORZE WNIOSKÓW W RAMACH I OSI PRIORYTETOWEJ POPC POWSZECHNY DOSTĘP DO SZYBKIEGO INTERNETU. Suwałki, r.
OBSZARY INTERWENCJI W I NABORZE WNIOSKÓW W RAMACH I OSI PRIORYTETOWEJ POPC POWSZECHNY DOSTĘP DO SZYBKIEGO INTERNETU Suwałki, 07.10.2015 r. ZAŁOŻENIA FORMALNE I ADMINISTRACYJNE POPC GDZIE? OBSZARY INTERWENCJI
Matematyczne Podstawy Informatyki
Matematyczne Podstawy Informatyki dr inż. Andrzej Grosser Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Politechnika Częstochowska Rok akademicki 2013/2014 Twierdzenie 2.1 Niech G będzie grafem prostym
Zagadnienie najkrótszej drogi w sieci
L L Zagadnienie najkrótszej drogi w sieci 1 Rozważmy sieć, gdzie graf jest grafem skierowanym (digrafem) a jest funkcją określoną na zbiorze łuków. Wartość tej funkcji na łuku!"$#%'&, którą oznaczać będziemy
Drzewa rozpinajace, zbiory rozłaczne, czas zamortyzowany
, 1 2 3, czas zamortyzowany zajęcia 3. Wojciech Śmietanka, Tomasz Kulczyński, Błażej Osiński rozpinajace, 1 2 3 rozpinajace Mamy graf nieskierowany, ważony, wagi większe od 0. Chcemy wybrać taki podzbiór
BADANIA OPERACYJNE Zagadnienie transportowe. dr Adam Sojda
BADANIA OPERACYJNE Zagadnienie transportowe dr Adam Sojda adam.sojda@polsl.pl http://dydaktyka.polsl.pl/roz6/asojda/default.aspx Pokój A405 Zagadnienie transportowe Założenia: Pewien jednorodny towar należy
Algorytmy dynamiczne. Piotr Sankowski. - p. 1/14
Algorytmy dynamiczne Piotr Sankowski - p. 1/14 Dynamiczne: drzewa wyszukiwanie wzorca w tekście spójność grafu problemy algebraiczne (FFT i inne) domknięcie przechodnie oraz dynamiczne macierze najkrótsze
Grafy. Jeżeli, to elementy p i q nazywamy końcami krawędzi e. f a b c d e γ f {1} {1,2} {2,3} {2,3} {1,3}
Grafy Definicja grafu nieskierowanego. Grafem nieskierowanym nazywamy uporządkowaną trójkę: gdzie: V- niepusty zbiór wierzchołków grafu G E- zbiór wszystkich krawędzi grafu G - funkcja ze zbioru E w zbiór
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania KOMPUTEROWE SYSTEMY STEROWANIA I WSPOMAGANIA DECYZJI Rozproszone programowanie produkcji z wykorzystaniem
ĆWICZENIE 1: Przeszukiwanie grafów cz. 1 strategie ślepe
Instytut Mechaniki i Inżynierii Obliczeniowej Wydział Mechaniczny Technologiczny, Politechnika Śląska www.imio.polsl.pl METODY HEURYSTYCZNE ĆWICZENIE 1: Przeszukiwanie grafów cz. 1 strategie ślepe opracował:
Informatyka w szkole - algorytm Dijkstry dla każdego. Krzysztof Diks Instytut Informatyki, Uniwersytet Warszawski
Informatyka w szkole - algorytm Dijkstry dla każdego Krzysztof Diks Instytut Informatyki, Uniwersytet Warszawski Problem 1: Labirynt Źródło: www.dla-dzieci.ugu.pl Problem : Wilk, owca i kapusta Źródło:
METODY WIELOKRYTERIALNE
Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 4 METODY WIELOKRYTERIALNE 4.3. ZADANIA Zadanie 4.1 Wykorzystując tryb konwersacyjny
WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA
DRZEWA i LASY Drzewem nazywamy graf spójny nie zawierający cykli elementarnych. Lasem nazywamy graf nie zawierający cykli elementarnych. Przykłady drzew i lasów takie krawędzie są wykluczone drzewo las
Narzędzia wspomagania decyzji logistycznych
Narzędzia wspomagania decyzji logistycznych Dr Adam Kucharski Spis treści Optymalizacja liniowa. Programowanie liniowe.................................. Metoda graficzna.....................................
Matematyka dyskretna - 5.Grafy.
Matematyka dyskretna - 5.Grafy. W tym rozdziale zajmiemy się grafami. Są to wykresy zawierające rozmaite informacje, przedstawiające połączenia pomiędzy różnymi swoimi elementami. Algorytmy na nich oparte
Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, B/14
Matematyka dyskretna Andrzej Łachwa, UJ, 2019 andrzej.lachwa@uj.edu.pl 1B/14 Drogi w grafach Marszruta (trasa) w grafie G z wierzchołka w do wierzchołka u to skończony ciąg krawędzi w postaci. W skrócie
Sieć (graf skierowany)
Sieć (graf skierowany) Siecia (grafem skierowanym) G = (V, A) nazywamy zbiór wierzchołków V oraz zbiór łuków A V V. V = {A, B, C, D, E, F}, A = {(A, B),(A, D),(A, C),(B, C),...,} Ścieżki i cykle Ciag wierzchołków
Algorytmy mrówkowe (optymalizacja kolonii mrówek, Ant Colony optimisation)
Algorytmy mrówkowe (optymalizacja kolonii mrówek, Ant Colony optimisation) Jest to technika probabilistyczna rozwiązywania problemów obliczeniowych, które mogą zostać sprowadzone do problemu znalezienie
Algorytmy i Struktury Danych.
Algorytmy i Struktury Danych. Grafy dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak bwozna@gmail.com Jan Długosz University, Poland Wykład 9 Bożena Woźna-Szcześniak (AJD) Algorytmy i Struktury Danych. Wykład 9 1 / 53
Wstęp do programowania. Drzewa. Piotr Chrząstowski-Wachtel
Wstęp do programowania Drzewa Piotr Chrząstowski-Wachtel Drzewa Drzewa definiują matematycy, jako spójne nieskierowane grafy bez cykli. Równoważne określenia: Spójne grafy o n wierzchołkach i n-1 krawędziach