Znajdowanie wyjścia z labiryntu

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Znajdowanie wyjścia z labiryntu"

Transkrypt

1 Znajdowanie wyjścia z labiryntu Zadanie to wraz z problemem pakowania najcenniejszego plecaka należy do problemów optymalizacji, które dotyczą znajdowania najlepszego rozwiązania wśród wielu możliwych rozwiązań spełniających pewne warunki. Rozwiązania powyższych zadań są jednocześnie przykładem metod heurystycznych, wykorzystujących intuicyjne sposoby otrzymania możliwie najlepszych rozwiązań - metody te są szybkie i mają duże znaczenie praktyczne. Labirynt jest zamknięty w prostokącie, ma tylko jedno wyjście/wejście i wszystkie ściany wewnętrzne są równoległe do zewnętrznych. W labiryncie nie ma zamkniętych obszarów, tzn. z każdego pola istnieje droga prowadząca do wyjścia. Pola labiryntu można ponumerować/nazwać jak na szachownicy. Naszym celem jest podanie algorytmu, który z każdego punktu labiryntu zaprowadzi nas do wyjścia, bez zbędnego kluczenia. W algorytmie takim zawsze można wyróżnić dwa elementy: - regułę gwarantującą, że żadnego odcinka drogi w labiryncie nie przechodzimy więcej niż jeden raz - strategię jak najszybszego wyjścia z labiryntu 1.Metoda po omacku (z ręką na ścianie ) Po wybraniu kierunku poruszamy się, trzymając cały czas jedną (ale tę samą ) rękę na ścianie - idziemy wzdłuż ścian. Poruszając się w ten sposób albo trafimy do wyjścia, albo wrócimy do punktu, w którym już byliśmy.

2 2. Metoda z powrotami W każdym punkcie (polu) labiryntu są co najwyżej cztery możliwości występowania następnego kroku: { w górę, w lewo, w prawo, w dół } - {G,L,P,D} Opis metody: 1) w polu w którym jesteśmy wybieramy z listy kierunków pierwszy, jeszcze nie zbadany kierunek przejścia z tego pola, taki że: - w tym kierunku istnieje pole nie oddzielone ścianą od "naszego" - dotychczas jeszcze nie odwiedziliśmy tego pola 2) przechodzimy na to pole

3 3) jeśli z danego pola nie można już przejść w żadnym kierunku, to wracamy do pola z którego przyszliśmy i kontynuujemy postępowanie Krok będący powrotem oznaczymy B, a każdy ruch możemy opisać nazwą kroku (kierunku) i nazwą pola np. G-2b, B-3a etc. Kierunek poruszania się po labiryncie określamy w zależności od naszego ustawienia i przyjmujemy, że cały czas poruszamy się "twarzą" do przodu oprócz ruchów B. Metoda z nawrotami zawsze znajduje wyjście, ale jej szybkość nie jest zadowalająca i droga wyjścia nie jest nakrótsza. Metoda ta jest przykładem przeszukiwania drzewa w głąb, gdzie w kolejnych krokach przeszukiwanie zagłębia się coraz bardziej, tak daleko jak to możliwe - teoria grafów. Metody powyższe można stosować w sytuacji, gdy znajdujemy się w labiryncie i nie znamy jego schematu, tzn. możemy korzystać tylko z lokalnych informacji, które jesteśmy w stanie zgromadzić, rozglądając się wokół siebie.

4

5 Algorytm: Metoda z powrotami - zapis rekurencyjny Problem: znaleźć wyjście z labiryntu startując z pola początkowego ν Dane: labirynt, czyli prostokąt z jednym wyjściem, wypełniony ścianami, które są równoległe do zewnętrznych ścian i nie tworzą zamkniętych obszarów. Dany jest punkt ν wewnątrz labiryntu. Wynik: Droga w labiryncie, która prowadzi z punktu ν do wyjścia. Krok 1. Dla każdego kolejnego kierunku (G,L,P,D) poruszania się z punktu ν, jeśli istnieje w tym kierunku nieodwiedzone pole w i nie jest ono odgrodzone od pola ν ścianą, to przejdź do kroku 2, a w przeciwnym razie zakończ to wywołanie algorytmu. Krok2. Jeśli wyjście z labiryntu jest w jednej ze ścian pola w, to zakończ algorytm. W przeciwnym razie oznacz pole w jako odwiedzone i wywołaj ten algorytm dla tego pola w. W zapisie tym pozornie nie ma ruchu do tyłu B. W praktyce ruch ten jest wykonywany zawsze, gdy w wyniku wywołań rekurencyjnych docieramy do miejsca, w którym nie możemy przejść do nowego pola labiryntu i przechodzimy do drugiego etapu rekurencji - powrotu z kolejnych wywołań. Znajdowanie najkrótszej drogi wyjścia z labiryntu - generowanie pól Metoda z nawrotami zawsze znajduje drogę wyjścia z labiryntu, ale nie można być zadowolonym z szybkości wykonania zadania - długo trzeba krążyć, aby trafić do wyjścia.

6 Należy pamiętać, że zarówno metoda po omacku, jak metoda z nawrotami może służyć do znajdowania wyjścia z labiryntu którego układ jest nieznany. Metoda generacji pól będzie działać dla labiryntu, którego schemat znamy. Metoda taka mogłaby polegać na wygenerowaniu wszystkich dróg prowadzących do wyjścia i wybraniu najkrótszej. Dróg wyjścia może być jednak bardzo dużo, choć ich liczba jest skończona, a zatem najkrótsza droga zawsze istnieje. Aby skonstruować algorytm według, którego z danego pola podążamy bezpośrednio do wyjścia, oprzemy się prostej obserwacji (zasada optymalności) - każdy fragment najkrótszej drogi między dowolnymi jej punktami jest również najkrótszą drogą między tymi punktami. Metoda znajdowania najkrótszej drogi z pola s : - generujemy pola odległe od s o jedno pole (pola przyległe) - generujemy pola odległe od s o dwa pola (które oddzielone są od s polem przyległym) - generujemy pola odległe od s o trzy pola etc., aż do osiągnięcia wyjścia {metodę tą nazywamy bliższe najpierw, wynikiem jej działania jest labirynt wypełniony liczbami} - odczytujemy od strony wyjścia pola od ległe od s o L pól, później pole odległe o L-1, następnie L-2 etc., postępujemy tak, aż do osiągnięcia pola s Aby zapisać algorytm musimy podać sposób zapamię-tywania kolejno odwiedzanych i przeglądanych pól. Zakładamy, że na początku algorytmu wszystkie pola są nieodwiedzone.

7 Aby mieć pewność, że pola przechodzimy w kolejności ich odległości od s, umieszczamy je w kolejności osiągania, jedno po drugim w ciągu. W tej samej kolejności opuszczają one ten ciąg, gdy przechodzimy na nowe pola, leżące o jedno pole dalej od s. Do zapamiętywania pól nadaje się tradycyjna kolejka, którą nazwiemy Q. Algorytm: Krok 0. Przyjąć, że na początku wszystkie pola są nie-odwiedzone. Krok 1. Umieścić w kolejce Q pole s. W polu s umieścić liczbę 0. Krok 2. Dopóki kolejka Q nie jest pusta, wykonywać kroki 3-5. Krok 3. Usuń z kolejki Q jej pierwszy element (pole v). Krok 4. Dla każdego pola sąsiedniego względem v i nie oddzielonego od niego ścianą wykonaj krok 5. Krok 5. Jeśli pole w nie było jeszcze odwiedzone, to umieścić w nim liczbę o jeden większą od liczby w polu v. Jeśli pole w zawiera wyjście, to przejdź do kroku 6, a w przeciwnym razie dołącz pole w na końcu kolejki Q. Krok 6. {Budujemy od końca listę pól tworzących najkrótszą drogę z pola s do pola w na którym zakończył działanie krok 5. } Dopóki w nie jest polem s : za kolejne (od końca ) pole drogi przyjąć w i za nową wartość w przyjąć pole sąsiednie względem w, w którym znajduje się liczba o jeden mniejsza od liczby znajdującej się w obecnym polu w.

8 Algorytm ten jest szczególnym przypadkiem algorytmu Dijkstry (problem komiwojażera) wyznaczania najkrótszej drogi w dowolnej sieci połączeń, w której odległości między punktami są nieujemne.

ANALIZA ALGORYTMÓW. Analiza algorytmów polega między innymi na odpowiedzi na pytania:

ANALIZA ALGORYTMÓW. Analiza algorytmów polega między innymi na odpowiedzi na pytania: ANALIZA ALGORYTMÓW Analiza algorytmów polega między innymi na odpowiedzi na pytania: 1) Czy problem może być rozwiązany na komputerze w dostępnym czasie i pamięci? 2) Który ze znanych algorytmów należy

Bardziej szczegółowo

1. Algorytmy przeszukiwania. Przeszukiwanie wszerz i w głąb.

1. Algorytmy przeszukiwania. Przeszukiwanie wszerz i w głąb. 1. Algorytmy przeszukiwania. Przeszukiwanie wszerz i w głąb. Algorytmy przeszukiwania w głąb i wszerz są najczęściej stosowanymi algorytmami przeszukiwania. Wykorzystuje się je do zbadania istnienia połączenie

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

Algorytmy i struktury danych

Algorytmy i struktury danych POLITECHNIKA KRAKOWSKA - WIEiK KATEDRA AUTOMATYKI i TECHNIK INFORMACYJNYCH Algorytmy i struktury danych www.pk.edu.pl/~zk/aisd_hp.html Wykładowca: dr inż. Zbigniew Kokosiński zk@pk.edu.pl Wykład 5: Algorytmy

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 1 Planowanie trasy robota mobilnego w siatce kwadratów pól - Algorytm A

Ćwiczenie 1 Planowanie trasy robota mobilnego w siatce kwadratów pól - Algorytm A Ćwiczenie 1 Planowanie trasy robota mobilnego w siatce kwadratów pól - Algorytm A Zadanie do wykonania 1) Utwórz na pulpicie katalog w formacie Imię nazwisko, w którym umieść wszystkie pliki związane z

Bardziej szczegółowo

Algorytmiczna teoria grafów

Algorytmiczna teoria grafów Przedmiot fakultatywny 20h wykładu + 20h ćwiczeń 21 lutego 2014 Zasady zaliczenia 1 ćwiczenia (ocena): kolokwium, zadania programistyczne (implementacje algorytmów), praca na ćwiczeniach. 2 Wykład (egzamin)

Bardziej szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 12. PRZESZUKIWANIE Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska ROZWIĄZYWANIE PROBLEMÓW JAKO PRZESZUKIWANIE Istotną rolę podczas

Bardziej szczegółowo

Algorytmy grafowe. Wykład 2 Przeszukiwanie grafów. Tomasz Tyksiński CDV

Algorytmy grafowe. Wykład 2 Przeszukiwanie grafów. Tomasz Tyksiński CDV Algorytmy grafowe Wykład 2 Przeszukiwanie grafów Tomasz Tyksiński CDV Rozkład materiału 1. Podstawowe pojęcia teorii grafów, reprezentacje komputerowe grafów 2. Przeszukiwanie grafów 3. Spójność grafu,

Bardziej szczegółowo

Algorytmy ewolucyjne (3)

Algorytmy ewolucyjne (3) Algorytmy ewolucyjne (3) http://zajecia.jakubw.pl/nai KODOWANIE PERMUTACJI W pewnych zastosowaniach kodowanie binarne jest mniej naturalne, niż inne sposoby kodowania. Na przykład, w problemie komiwojażera

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN - Wersja A. ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Lisek89 opracowanie kartki od Pani dr E. Koszelew

EGZAMIN - Wersja A. ALGORYTMY I STRUKTURY DANYCH Lisek89 opracowanie kartki od Pani dr E. Koszelew 1. ( pkt) Dany jest algorytm, który dla dowolnej liczby naturalnej n, powinien wyznaczyd sumę kolejnych liczb naturalnych mniejszych od n. Wynik algorytmu jest zapisany w zmiennej suma. Algorytm i=1; suma=0;

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i str ruktury danych. Metody algorytmiczne. Bartman Jacek

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

Bardziej szczegółowo

Algorytm Dijkstry znajdowania najkrótszej ścieżki w grafie

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

Bardziej szczegółowo

Ogólne wiadomości o grafach

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,

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 3 WYPEŁNIANIE OBSZARÓW. Plan wykładu: 1. Wypełnianie wieloboku

WYKŁAD 3 WYPEŁNIANIE OBSZARÓW. Plan wykładu: 1. Wypełnianie wieloboku WYKŁ 3 WYPŁNINI OSZRÓW. Wypełnianie wieloboku Zasada parzystości: Prosta, która nie przechodzi przez wierzchołek przecina wielobok parzystą ilość razy. Plan wykładu: Wypełnianie wieloboku Wypełnianie konturu

Bardziej szczegółowo

Algorytmy przeszukiwania

Algorytmy przeszukiwania Algorytmy przeszukiwania Przeszukiwanie liniowe Algorytm stosowany do poszukiwania elementu w zbiorze, o którym nic nie wiemy. Aby mieć pewność, że nie pominęliśmy żadnego elementu zbioru przeszukujemy

Bardziej szczegółowo

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

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

Bardziej szczegółowo

Planowanie drogi robota, algorytm A*

Planowanie drogi robota, algorytm A* Planowanie drogi robota, algorytm A* Karol Sydor 13 maja 2008 Założenia Uproszczenie przestrzeni Założenia Problem planowania trasy jest bardzo złożony i trudny. W celu uproszczenia problemu przyjmujemy

Bardziej szczegółowo

Instrukcja wysyłania depesz do Sekretariatu Stowarzyszenia Gmin Dorzecza Górnej Odry polskiej części Euroregionu Silesia

Instrukcja wysyłania depesz do Sekretariatu Stowarzyszenia Gmin Dorzecza Górnej Odry polskiej części Euroregionu Silesia Instrukcja wysyłania depesz do Sekretariatu Stowarzyszenia Gmin Dorzecza Górnej Odry polskiej części Euroregionu Silesia Wszelkie pisma dotyczące realizacji mikroprojektów w ramach Programu INTERREG V-A

Bardziej szczegółowo

Algorytmy mrówkowe (optymalizacja kolonii mrówek, Ant Colony optimisation)

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

Bardziej szczegółowo

UWAGA!!! Przed przystąpieniem do zamknięcia roku proszę zrobić kopie bezpieczeństwa

UWAGA!!! Przed przystąpieniem do zamknięcia roku proszę zrobić kopie bezpieczeństwa UWAGA!!! Przed przystąpieniem do zamknięcia roku proszę zrobić kopie bezpieczeństwa Następnie należy sprawdzić czy w KOLFK w Słownik i-> Dokumenty-> znajduje się dokument BO- Bilans Otwarcia (w grupie

Bardziej szczegółowo

Grafy (3): drzewa. Wykłady z matematyki dyskretnej dla informatyków i teleinformatyków. UTP Bydgoszcz

Grafy (3): drzewa. Wykłady z matematyki dyskretnej dla informatyków i teleinformatyków. UTP Bydgoszcz Grafy (3): drzewa Wykłady z matematyki dyskretnej dla informatyków i teleinformatyków UTP Bydgoszcz 13 (Wykłady z matematyki dyskretnej) Grafy (3): drzewa 13 1 / 107 Drzewo Definicja. Drzewo to graf acykliczny

Bardziej szczegółowo

Suma dwóch grafów. Zespolenie dwóch grafów

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

Bardziej szczegółowo

Projekty zaliczeniowe Podstawy Programowania 2012/2013

Projekty zaliczeniowe Podstawy Programowania 2012/2013 Projekty zaliczeniowe Podstawy Programowania 2012/2013 0. Zasady ogólne W skład projektu wchodzą następujące elementy: dokładny opis rozwiązywanego problemu opis słowny rozwiązania problemu wraz z pseudokodami

Bardziej szczegółowo

a) 7 b) 19 c) 21 d) 34

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

Bardziej szczegółowo

Heurystyczne metody przeszukiwania

Heurystyczne metody przeszukiwania Heurystyczne metody przeszukiwania Dariusz Banasiak Katedra Informatyki Technicznej W4/K9 Politechnika Wrocławska Pojęcie heurystyki Metody heurystyczne są jednym z ważniejszych narzędzi sztucznej inteligencji.

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

Wstęp do programowania

Wstęp do programowania Wstęp do programowania Algorytmy zachłanne, programowanie dynamiczne Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2014 P. Daniluk(Wydział Fizyki) WP w. IX Jesień 2014 1 / 26 Algorytmy zachłanne Strategia polegająca

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA W LOGISTYCE

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

Bardziej szczegółowo

Zofia Kruczkiewicz, Algorytmu i struktury danych, Wykład 14, 1

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

Bardziej szczegółowo

Algorytmy sztucznej inteligencji

Algorytmy sztucznej inteligencji www.math.uni.lodz.pl/ radmat Przeszukiwanie z ograniczeniami Zagadnienie przeszukiwania z ograniczeniami stanowi grupę problemów przeszukiwania w przestrzeni stanów, które składa się ze: 1 skończonego

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Turing i jego maszyny

Turing i jego maszyny Turing Magdalena Lewandowska Politechnika Śląska, wydział MS, semestr VI 20 kwietnia 2016 1 Kim był Alan Turing? Biografia 2 3 Mrówka Langtona Bomba Turinga 4 Biografia Kim był Alan Turing? Biografia Alan

Bardziej szczegółowo

autor: Włodzimierz Wolczyński rozwiązywał (a)... ARKUSIK 26 MAGNETYZM I ELEKTROMAGNETYZM. CZĘŚĆ 1

autor: Włodzimierz Wolczyński rozwiązywał (a)... ARKUSIK 26 MAGNETYZM I ELEKTROMAGNETYZM. CZĘŚĆ 1 autor: Włodzimierz Wolczyński rozwiązywał (a)... ARKUSIK 26 MAGNETYZM I ELEKTROMAGNETYZM. CZĘŚĆ 1 Rozwiązanie zadań należy zapisać w wyznaczonych miejscach pod treścią zadania Zadanie 1 1 punkt TEST JEDNOKROTNEGO

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe metoda sympleks

Programowanie liniowe metoda sympleks Programowanie liniowe metoda sympleks Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2009 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2009 1 / 13

Bardziej szczegółowo

PLANIMETRIA CZYLI GEOMETRIA PŁASZCZYZNY CZ. 1

PLANIMETRIA CZYLI GEOMETRIA PŁASZCZYZNY CZ. 1 PLANIMETRIA CZYLI GEOMETRIA PŁASZCZYZNY CZ. 1 Planimetria to dział geometrii, w którym przedmiotem badań są własności figur geometrycznych leżących na płaszczyźnie (patrz określenie płaszczyzny). Pojęcia

Bardziej szczegółowo

KADD Minimalizacja funkcji

KADD Minimalizacja funkcji Minimalizacja funkcji n-wymiarowych Forma kwadratowa w n wymiarach Procedury minimalizacji Minimalizacja wzdłuż prostej w n-wymiarowej przestrzeni Metody minimalizacji wzdłuż osi współrzędnych wzdłuż kierunków

Bardziej szczegółowo

Jednym z najprostszych sposobów porządkowania jest technika stosowana przy sortowaniu listów:

Jednym z najprostszych sposobów porządkowania jest technika stosowana przy sortowaniu listów: Jednym z najprostszych sposobów porządkowania jest technika stosowana przy sortowaniu listów: Listy rozkładane są do różnych przegródek. O tym, do której z nich trafi koperta, decydują różne fragmenty

Bardziej szczegółowo

Elementy modelowania matematycznego

Elementy modelowania matematycznego Elementy modelowania matematycznego Łańcuchy Markowa: zagadnienia graniczne. Ukryte modele Markowa. Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ KLASYFIKACJA STANÓW Stan i jest osiągalny

Bardziej szczegółowo

Algorytm. Krótka historia algorytmów

Algorytm. Krótka historia algorytmów Algorytm znaczenie cybernetyczne Jest to dokładny przepis wykonania w określonym porządku skończonej liczby operacji, pozwalający na rozwiązanie zbliżonych do siebie klas problemów. znaczenie matematyczne

Bardziej szczegółowo

Heurystyki. Strategie poszukiwań

Heurystyki. Strategie poszukiwań Sztuczna inteligencja Heurystyki. Strategie poszukiwań Jacek Bartman Zakład Elektrotechniki i Informatyki Instytut Techniki Uniwersytet Rzeszowski DLACZEGO METODY PRZESZUKIWANIA? Sztuczna Inteligencja

Bardziej szczegółowo

Wstęp do programowania

Wstęp do programowania Wstęp do programowania Algorytmy zachłanne, algoritme Dijkstry Paweł Daniluk Wydział Fizyki Jesień 2013 P. Daniluk(Wydział Fizyki) WP w. XI Jesień 2013 1 / 25 Algorytmy zachłanne Strategia polegająca na

Bardziej szczegółowo

Zagadnienie najkrótszej drogi w sieci

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

Bardziej szczegółowo

Plenerowa gra wikingów!

Plenerowa gra wikingów! Plenerowa gra wikingów! Kubb jest popularną grą plenerową, w której celem jest przewrócenie drewnianych kręgli, rzucanymi w nie zbijakami. przewróć drewniane kręgle w kształcie klocków a następnie Króla,

Bardziej szczegółowo

Schemat programowania dynamicznego (ang. dynamic programming)

Schemat programowania dynamicznego (ang. dynamic programming) Schemat programowania dynamicznego (ang. dynamic programming) Jest jedną z metod rozwiązywania problemów optymalizacyjnych. Jej twórcą (1957) był amerykański matematyk Richard Ernest Bellman. Schemat ten

Bardziej szczegółowo

Internetowe Ko³o M a t e m a t yc z n e

Internetowe Ko³o M a t e m a t yc z n e Internetowe Ko³o M a t e m a t yc z n e Stowarzyszenie na rzecz Edukacji Matematycznej Zestaw 3 szkice rozwiązań zadań 1. Plansza do gry składa się z 15 ustawionych w rzędzie kwadratów. Pierwszy z graczy

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Programowania potok funkcyjny

Wstęp do Programowania potok funkcyjny Wstęp do Programowania potok funkcyjny Marcin Kubica 2010/2011 Outline 1 Podstawowe pojęcia Definition Graf = wierzchołki + krawędzie. Krawędzie muszą mieć różne końce. Między dwoma wierzchołkami może

Bardziej szczegółowo

UMOWY INSTRUKCJA STANOWISKOWA

UMOWY INSTRUKCJA STANOWISKOWA UMOWY INSTRUKCJA STANOWISKOWA Klawisze skrótów: F7 wywołanie zapytania (% - zastępuje wiele znaków _ - zastępuje jeden znak F8 wyszukanie według podanych kryteriów (system rozróżnia małe i wielkie litery)

Bardziej szczegółowo

OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) Algorytmy i Struktury Danych PIŁA

OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) Algorytmy i Struktury Danych PIŁA OSTASZEWSKI Paweł (55566) PAWLICKI Piotr (55567) 16.01.2003 Algorytmy i Struktury Danych PIŁA ALGORYTMY ZACHŁANNE czas [ms] Porównanie Algorytmów Rozwiązyjących problem TSP 100 000 000 000,000 10 000 000

Bardziej szczegółowo

Działanie algorytmu oparte jest na minimalizacji funkcji celu jako suma funkcji kosztu ( ) oraz funkcji heurystycznej ( ).

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

Bardziej szczegółowo

Struktury danych i złożoność obliczeniowa Wykład 5. Prof. dr hab. inż. Jan Magott

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

Bardziej szczegółowo

Marcel Stankowski Wrocław, 23 czerwca 2009 INFORMATYKA SYSTEMÓW AUTONOMICZNYCH

Marcel Stankowski Wrocław, 23 czerwca 2009 INFORMATYKA SYSTEMÓW AUTONOMICZNYCH Marcel Stankowski Wrocław, 23 czerwca 2009 INFORMATYKA SYSTEMÓW AUTONOMICZNYCH Przeszukiwanie przestrzeni rozwiązań, szukanie na ślepo, wszerz, w głąb. Spis treści: 1. Wprowadzenie 3. str. 1.1 Krótki Wstęp

Bardziej szczegółowo

Drzewa spinające MST dla grafów ważonych Maksymalne drzewo spinające Drzewo Steinera. Wykład 6. Drzewa cz. II

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

Bardziej szczegółowo

Programowanie liniowe metoda sympleks

Programowanie liniowe metoda sympleks Programowanie liniowe metoda sympleks Mirosław Sobolewski Wydział Matematyki, Informatyki i Mechaniki UW wykład z algebry liniowej Warszawa, styczeń 2012 Mirosław Sobolewski (UW) Warszawa, 2012 1 / 12

Bardziej szczegółowo

Ruch jednostajnie zmienny prostoliniowy

Ruch jednostajnie zmienny prostoliniowy Ruch jednostajnie zmienny prostoliniowy Przyspieszenie w ruchu jednostajnie zmiennym prostoliniowym Jest to taki ruch, w którym wektor przyspieszenia jest stały, co do wartości (niezerowej), kierunku i

Bardziej szczegółowo

Przykłady grafów. Graf prosty, to graf bez pętli i bez krawędzi wielokrotnych.

Przykłady grafów. Graf prosty, to graf bez pętli i bez krawędzi wielokrotnych. Grafy Graf Graf (ang. graph) to zbiór wierzchołków (ang. vertices), które mogą być połączone krawędziami (ang. edges) w taki sposób, że każda krawędź kończy się i zaczyna w którymś z wierzchołków. Graf

Bardziej szczegółowo

2 gry planszowe. rekomendowany wiek: od lat 4 dla 2 4 osób

2 gry planszowe. rekomendowany wiek: od lat 4 dla 2 4 osób 2 gry planszowe rekomendowany wiek: od lat 4 dla 2 4 osób Ucieczka z ZOO Na ryby zawartość pudełka: 1) plansza - 2 strony 2) pionki - 16 szt. 3) żetony - 23 szt. 4) kostka do gry 5) instrukcja Po rozpakowaniu

Bardziej szczegółowo

Wydział Matematyki I Informatyki ul. Słoneczna Olsztyn

Wydział Matematyki I Informatyki ul. Słoneczna Olsztyn Klucz Napisać program sprawdzający czy dany klucz pasuje do danego zamka. Dziurka w zamku reprezentowana jest w postaci tablicy zero-jedynkowej i jest spójna. Klucz zakodowany jest jako ciąg par liczb

Bardziej szczegółowo

Metody Kompilacji Wykład 3

Metody Kompilacji Wykład 3 Metody Kompilacji Wykład 3 odbywa się poprzez dołączenie zasad(reguł) lub fragmentów kodu do produkcji w gramatyce. Włodzimierz Bielecki WI ZUT 2 Na przykład, dla produkcji expr -> expr 1 + term możemy

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE 1: Przeszukiwanie grafów cz. 1 strategie ślepe

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:

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 1: Pierwsze kroki

Ćwiczenie 1: Pierwsze kroki Ćwiczenie 1: Pierwsze kroki z programem AutoCAD 2010 1 Przeznaczone dla: nowych użytkowników programu AutoCAD Wymagania wstępne: brak Czas wymagany do wykonania: 15 minut W tym ćwiczeniu Lekcje zawarte

Bardziej szczegółowo

LI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów)

LI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów) LI Olimpiada Matematyczna Rozwiązania zadań konkursowych zawodów stopnia trzeciego 3 kwietnia 2000 r. (pierwszy dzień zawodów) Zadanie 1. Dana jest liczba całkowita n 2. Wyznaczyć liczbę rozwiązań (x 1,x

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska DRZEWO REGRESYJNE Sposób konstrukcji i przycinania

Bardziej szczegółowo

Programowanie dynamiczne cz. 2

Programowanie dynamiczne cz. 2 Programowanie dynamiczne cz. 2 Wykład 7 16 kwietnia 2019 (Wykład 7) Programowanie dynamiczne cz. 2 16 kwietnia 2019 1 / 19 Outline 1 Mnożenie ciągu macierzy Konstruowanie optymalnego rozwiązania 2 Podstawy

Bardziej szczegółowo

Kształtowanie szybkości Starty w parach ze strzałem. U 14 U 16

Kształtowanie szybkości Starty w parach ze strzałem. U 14 U 16 Kształtowanie szybkości Starty w parach ze strzałem. U 14 U 16-3 - 3-3 - 3-2 - 12-8 - 4-4 Rozgrzewka. Ćwiczenie I Zawodnicy podzieleni na cztery grupy ustawieni są w odległości 10 m. od stojaków. Czterech

Bardziej szczegółowo

Wstęp do Sztucznej Inteligencji

Wstęp do Sztucznej Inteligencji Wstęp do Sztucznej Inteligencji Rozwiązywanie problemów-i Joanna Kołodziej Politechnika Krakowska Wydział Fizyki, Matematyki i Informatyki Rozwiązywanie problemów Podstawowe fazy: Sformułowanie celu -

Bardziej szczegółowo

FIGURY I PRZEKSZTAŁCENIA GEOMETRYCZNE

FIGURY I PRZEKSZTAŁCENIA GEOMETRYCZNE Umiejętności opracowanie: Maria Lampert LISTA MOICH OSIĄGNIĘĆ FIGURY I PRZEKSZTAŁCENIA GEOMETRYCZNE Co powinienem umieć Umiejętności znam podstawowe przekształcenia geometryczne: symetria osiowa i środkowa,

Bardziej szczegółowo

OPRACOWANO W RAMACH PROJEKTU "PODNOSZENIA KOMPETENCJI ZAWODOWYCH NAUCZYCIELI PRZEDSZKOLA I EDUKACJI WCZESNOSZKOLNEJ W ZAKRESIE ROZWIJANIA UZDOLNIEŃ

OPRACOWANO W RAMACH PROJEKTU PODNOSZENIA KOMPETENCJI ZAWODOWYCH NAUCZYCIELI PRZEDSZKOLA I EDUKACJI WCZESNOSZKOLNEJ W ZAKRESIE ROZWIJANIA UZDOLNIEŃ OPRACOWANO W RAMACH PROJEKTU "PODNOSZENIA KOMPETENCJI ZAWODOWYCH NAUCZYCIELI PRZEDSZKOLA I EDUKACJI WCZESNOSZKOLNEJ W ZAKRESIE ROZWIJANIA UZDOLNIEŃ MATEMATYCZNYCH DZIECI MŁODSZYCH (WG KONCEPCJI E.GRUSZCZYK-KOLCZYŃSKIEJ)

Bardziej szczegółowo

NaCoBeZU z matematyki dla klasy 7

NaCoBeZU z matematyki dla klasy 7 NaCoBeZU z matematyki dla klasy 7 I. LICZBY I DZIAŁANIA 1. Znam pojęcia: liczby naturalne, całkowite, wymierne, dodatnie, ujemne, niedodatnie, odwrotne, przeciwne. 2. Zaznaczam i odczytuję położenie liczby

Bardziej szczegółowo

TEORIA GRAFÓW I SIECI

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 10 Grafy, algorytmy grafowe

Wykład 10 Grafy, algorytmy grafowe . Typy złożoności obliczeniowej Wykład Grafy, algorytmy grafowe Typ złożoności oznaczenie n Jedna operacja trwa µs 5 logarytmiczna lgn. s. s.7 s liniowa n. s.5 s. s Logarytmicznoliniowa nlgn. s.8 s.4 s

Bardziej szczegółowo

Elektroniczny system rekrutacji do klas VII dwujęzycznych prowadzonych przez m.st. Warszawę

Elektroniczny system rekrutacji do klas VII dwujęzycznych prowadzonych przez m.st. Warszawę Elektroniczny system rekrutacji do klas VII dwujęzycznych prowadzonych przez m.st. Warszawę Szóstoklasisto, w elektronicznym systemie pod adresem: www.podstawowe2jezyczne.edukacja.warszawa.pl możesz samodzielnie

Bardziej szczegółowo

Metody SI w grach komputerowych Gra Policjanci i złodziej (Algorytmy przeszukiwania grafów)

Metody SI w grach komputerowych Gra Policjanci i złodziej (Algorytmy przeszukiwania grafów) Metody SI w grach komputerowych Gra Policjanci i złodziej (Algorytmy przeszukiwania grafów) Przemysław Klęsk pklesk@wi.zut.edu.pl Katedra Metod Sztucznej Inteligencji i Matematyki Stosowanej Reguły gry

Bardziej szczegółowo

Programowanie w VB Proste algorytmy sortowania

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

Bardziej szczegółowo

Profil pracy wariant konfiguracji programu obejmujący m.in język, walutę, konto allegro, szablon aukcji, zdefiniowane koszty wysyłki itp.

Profil pracy wariant konfiguracji programu obejmujący m.in język, walutę, konto allegro, szablon aukcji, zdefiniowane koszty wysyłki itp. KQS ALLEGRO PRZYGOTOWYWANIE I WYSTAWIANIE AUKCJI Pojęcia użyte w instrukcji: Profil pracy wariant konfiguracji programu obejmujący m.in język, walutę, konto allegro, szablon aukcji, zdefiniowane koszty

Bardziej szczegółowo

2.1. Duszek w labiryncie

2.1. Duszek w labiryncie https://app.wsipnet.pl/podreczniki/strona/38741 2.1. Duszek w labiryncie DOWIESZ SIĘ, JAK sterować duszkiem, stosować pętlę zawsze, wykorzystywać blok warunkowy jeżeli. Sterowanie żółwiem, duszkiem lub

Bardziej szczegółowo

Metody Optymalizacji: Przeszukiwanie z listą tabu

Metody Optymalizacji: Przeszukiwanie z listą tabu Metody Optymalizacji: Przeszukiwanie z listą tabu Wojciech Kotłowski Instytut Informatyki Politechniki Poznańskiej email: imię.nazwisko@cs.put.poznan.pl pok. 2 (CW) tel. (61)665-2936 konsultacje: wtorek

Bardziej szczegółowo

Tworzenie gier na urządzenia mobilne

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

Bardziej szczegółowo

Wymagania edukacyjne z matematyki

Wymagania edukacyjne z matematyki Wymagania edukacyjne z matematyki Klasa I - program Matematyka z plusem" LICZBY I DZIAŁANIA POZIOM KONIECZNY - ocena dopuszczająca porównywać liczby wymierne, zaznaczać liczby wymierne na osi liczbowej,

Bardziej szczegółowo

Algorytmy i struktury danych.

Algorytmy i struktury danych. Algorytmy i struktury danych. Wykład 4 Krzysztof M. Ocetkiewicz Krzysztof.Ocetkiewicz@eti.pg.gda.pl Katedra Algorytmów i Modelowania Systemów, WETI, PG Problem plecakowy mamy plecak o określonej pojemności

Bardziej szczegółowo

Wymagania edukacyjne z matematyki

Wymagania edukacyjne z matematyki Wymagania edukacyjne z matematyki Klasa I - program Matematyka z plusem" Dział: LICZBY I DZIAŁANIA Poziom konieczny - ocena dopuszczająca porównywać liczby wymierne, zaznaczać liczby wymierne na osi liczbowej,

Bardziej szczegółowo

Wymagania eduka cyjne z matematyki

Wymagania eduka cyjne z matematyki Wymagania eduka cyjne z matematyki Klasa I - program Matematyka z plusem" Dział: LICZ B Y I DZIAŁANIA porównywać liczby wymierne, zaznaczać liczby wymierne na osi liczbowej, zamieniać ułamki zwykłe na

Bardziej szczegółowo

Sortowanie. LABORKA Piotr Ciskowski

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

Bardziej szczegółowo

I. Liczby i działania

I. Liczby i działania I. Liczby i działania porównywać liczby wymierne, zaznaczać liczby wymierne na osi liczbowej, zamieniać ułamki zwykłe na dziesiętne i odwrotnie, zaokrąglać liczby do danego rzędu, szacować wyniki działań,

Bardziej szczegółowo

Matematyka Dyskretna Rozgrzewka I test semestr letni 2012/2013

Matematyka Dyskretna Rozgrzewka I test semestr letni 2012/2013 Matematyka Dyskretna Rozgrzewka I test semestr letni 2012/2013 Zadanie 1. Dla n naturalnego mamy zdanie: Jeżeli n jest liczbą pierwszą, to n jest równa 2 lub jest liczbą nieparzystą. Możemy je zapisać

Bardziej szczegółowo

STEREOMETRIA CZYLI GEOMETRIA W 3 WYMIARACH

STEREOMETRIA CZYLI GEOMETRIA W 3 WYMIARACH STEREOMETRIA CZYLI GEOMETRIA W 3 WYMIARACH Stereometria jest działem geometrii, którego przedmiotem badań są bryły przestrzenne oraz ich właściwości. WZAJEMNE POŁOŻENIE PROSTYCH W PRZESTRZENI 2 proste

Bardziej szczegółowo

Rekurencja. Przykład. Rozważmy ciąg

Rekurencja. Przykład. Rozważmy ciąg Rekurencja Definicje rekurencyjne Definicja: Mówimy, iż ciąg jest zdefiniowany rekurencyjnie, jeżeli: (P) Określony jest pewien skończony zbiór wyrazów tego ciągu, zwykle jest to pierwszy wyraz tego ciągu

Bardziej szczegółowo

Obszary diagnostyczne w przygotowaniu technicznym

Obszary diagnostyczne w przygotowaniu technicznym Obszary diagnostyczne w przygotowaniu technicznym I. Operowanie piłką 1. Krążenia po ósemce Cel: Próba oceny prawidłowej techniki posługiwania się piłką, chwyt piłki. Przebieg: Ćwiczący staje w miejscu

Bardziej szczegółowo

Porównanie algorytmów wyszukiwania najkrótszych ścieżek międz. grafu. Daniel Golubiewski. 22 listopada Instytut Informatyki

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

Bardziej szczegółowo

Rozwiązywanie problemów metodą przeszukiwania

Rozwiązywanie problemów metodą przeszukiwania Rozwiązywanie problemów metodą przeszukiwania Dariusz Banasiak Katedra Informatyki Technicznej W4/K9 Politechnika Wrocławska Reprezentacja problemu w przestrzeni stanów Jedną z ważniejszych metod sztucznej

Bardziej szczegółowo

Dla tego magazynu dodajemy dokument "BO remanent", który definiuje faktyczny, fizyczny stan magazynu:

Dla tego magazynu dodajemy dokument BO remanent, który definiuje faktyczny, fizyczny stan magazynu: Remanent w Aptece Spis treści 1 Omówienie mechanizmu 2 Dokument BO jako remanent 2.1 Dodawanie dokumentu 2.2 Generowanie pozycji remanentu 2.3 Generowanie stanów zerowych 2.4 Raporty remanentowe 3 Raport

Bardziej szczegółowo

Zadania domowe. Ćwiczenie 2. Rysowanie obiektów 2-D przy pomocy tworów pierwotnych biblioteki graficznej OpenGL

Zadania domowe. Ćwiczenie 2. Rysowanie obiektów 2-D przy pomocy tworów pierwotnych biblioteki graficznej OpenGL Zadania domowe Ćwiczenie 2 Rysowanie obiektów 2-D przy pomocy tworów pierwotnych biblioteki graficznej OpenGL Zadanie 2.1 Fraktal plazmowy (Plasma fractal) Kwadrat należy pokryć prostokątną siatką 2 n

Bardziej szczegółowo

Gry w klasy. Drodzy Klienci! Zespół Tchibo

Gry w klasy. Drodzy Klienci! Zespół Tchibo Drodzy Klienci! Gry w klasy Któż z nas jako dziecko nie grał w ustalone lub wymyślone przez siebie warianty gry w klasy? Dzięki temu zestawowi kredy ulicznej również Państwa dziecko może kontynuować tę

Bardziej szczegółowo

5c. Sieci i przepływy

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

Bardziej szczegółowo

Drzewa. Jeżeli graf G jest lasem, który ma n wierzchołków i k składowych, to G ma n k krawędzi. Własności drzew

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

Bardziej szczegółowo

POMIAR TEMPERATURY CURIE FERROMAGNETYKÓW

POMIAR TEMPERATURY CURIE FERROMAGNETYKÓW Ćwiczenie 65 POMIAR TEMPERATURY CURIE FERROMAGNETYKÓW 65.1. Wiadomości ogólne Pole magnetyczne można opisać za pomocą wektora indukcji magnetycznej B lub natężenia pola magnetycznego H. W jednorodnym ośrodku

Bardziej szczegółowo

KONSPEKT JEDNOSTKI TRENINGOWEJ

KONSPEKT JEDNOSTKI TRENINGOWEJ KONSPEKT JEDNOSTKI TRENINGOWEJ Temat: Kształtowanie wytrzymałości specjalnej w ćwiczeniach techniki i małych grach taktycznych w okresie przygotowania specjalnego. Czas: 120 min. Grupa wiekowa: U 18 Ilość

Bardziej szczegółowo

Gra planszowa dla 2 5 graczy w wieku powyżej 4 lat

Gra planszowa dla 2 5 graczy w wieku powyżej 4 lat ZAWARTOŚĆ PUDEŁKA: 1 plansza 1 dwunastościenna kostka 36 kartoników ze zdjęciami potwora Nessie 1 woreczek 12 figurek fotografów (3 żółte, 3 czerwone, 2 niebieskie, 2 czarne i 2 zielone) 1 figurka potwora

Bardziej szczegółowo

Rekurencja. Rekurencja zwana także rekursją jest jedną z najważniejszych metod konstruowania rozwiązań i algorytmów.

Rekurencja. Rekurencja zwana także rekursją jest jedną z najważniejszych metod konstruowania rozwiązań i algorytmów. Rekurencja Rekurencja zwana także rekursją jest jedną z najważniejszych metod konstruowania rozwiązań i algorytmów. Zgodnie ze znaczeniem informatycznym algorytm rekurencyjny to taki który korzysta z samego

Bardziej szczegółowo

Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów

Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów Obóz Naukowy Olimpiady Matematycznej Gimnazjalistów Liga zadaniowa 2012/2013 Seria X (kwiecień 2013) rozwiązania zadań 46. Na szachownicy 75 75 umieszczono 120 kwadratów 3 3 tak, że każdy pokrywa 9 pól.

Bardziej szczegółowo