Typ może być dowolny. //realizacja funkcji zamiana //przestawiajacej dwa elementy //dowolnego typu void zamiana(int &A, int &B) { int t=a; A=B; B=t; }

Podobne dokumenty
N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Indukcja matematyczna

Bajki kombinatoryczne

Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015

Sortowanie szybkie Quick Sort

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

Równania rekurencyjne

ĆWICZENIE 5 TESTY STATYSTYCZNE

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

ROZWIĄZYWANIE DWUWYMIAROWYCH USTALONYCH ZAGADNIEŃ PRZEWODZENIA CIEPŁA PRZY POMOCY ARKUSZA KALKULACYJNEGO

Podprzestrzenie macierzowe

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

Lista 6. Kamil Matuszewski X X X X X X X X X X X X

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

Dokonajmy zestawienia wszystkich równań teorii sprężystości. 1. Różniczkowe równania równowagi (warunki Naviera)

1. Relacja preferencji

Wykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI

ZAJĘCIA NR 3. loga. i nosi nazwę entropii informacyjnej źródła informacji. p. oznacza, Ŝe to co po im występuje naleŝy sumować biorąc za i

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

KURS STATYSTYKA. Lekcja 4 Nieparametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

Matematyczny opis ryzyka

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 5. LINIOWE METODY KLASYFIKACJI. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.

Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI

. Wtedy E V U jest równa

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

Modelowanie niezawodności i wydajności synchronicznej elastycznej linii produkcyjnej

Podstawy matematyki finansowej i ubezpieczeniowej

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

ANALIZA INPUT - OUTPUT

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

Parametry zmiennej losowej

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

Miary statystyczne. Katowice 2014

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

System finansowy gospodarki

Sprawdzenie stateczności skarpy wykopu pod składowisko odpadów komunalnych

Odtworzenie wywodu metodą wstępującą (bottom up)

Nieporządki Ten materiał zostanie przerobiony na ćwiczeniach

Algorytmy I Struktury Danych Prowadząca: dr Hab. inż. Małgorzata Sterna. Sprawozdanie do Ćwiczenia 1 Algorytmy sortowania (27.02.

ANALIZA FOURIEROWSKA szybkie transformaty Fouriera

Funkcja wiarogodności

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

INDUKCJA MATEMATYCZNA

Matematyka finansowa r.

Sprzedaż finalna - sprzedaż dóbr i usług konsumentowi lub firmie, którzy ostatecznie je zużytkują, nie poddając dalszemu przetworzeniu.

System finansowy gospodarki

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE

będzie próbką prostą z rozkładu normalnego ( 2

ELEMENTY ANALIZY NUMERYCZNEJ

ρ (6) przy czym ρ ij to współczynnik korelacji, wyznaczany na podstawie następującej formuły: (7)

R j v tj, j=1. jest czynnikiem dyskontującym odpowiadającym efektywnej stopie oprocentowania i.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

Metody numeryczne w przykładach

Nr: 1. Metody obliczeniowe - Budownictwo semestr 2 - wykład nr 1. Metody obliczeniowe

ĆWICZENIE 10 OPTYMALIZACJA STRUKTURY CZUJKI TEMPERATURY W ASPEKCIE NIEZWODNOŚCI

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM).

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

Statystyka Opisowa Wzory

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (Parametry statystyczne) MIARY POŁOśENIA

Wyrażanie niepewności pomiaru

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

Reprezentacja krzywych...

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

Transkrypt:

Idea: Wyzaczamy ameszy elemet w cągu tablcy zameamy go mescam z elemetem perwszym, astępe z pozostałego cągu wyberamy elemet ameszy ustawamy go a druge mesce tablcy zmeamy, td. Realzaca w C++ vod seleca t a[],t l, t r for t =l; <r; ++ t m=; for t =+; <=r; ++ f a[]<a[m] m=; zamaaa[],a[m]; //realzaca fuc zamaa //przestawaace dwa elemety //dowolego typu vod zamaat &A, t &B t t=a; A=B; B=t; Typ może być dowoly

Przyład: S E L E K C J A 7 porówań A E L E K C J S 6 porówań A C L E K E J S 5 porówań A C E L K E J S 4 porówaa A C E E K L J S 3 porówaa A C E E J K L S porówaa A C E E J K L S porówae

Aalza: Załóżmy, że l=0 r=-. W l perwsze przyładu mamy - porówań a[]<a[m], potem w oleych lach: -, -3,.a a ońcu tylo porówae. Zatem:... O T max P-stwo, że w ażdym z porówań zadzemy elemet ameszy est edaowe,,,,, p Stąd: 4 4 4 4, O p

Polczmy teraz pesymstyczą wrażlwość tego algorytmu. Przypommy, że Poeważ w procedurze zawsze est wyoyway te sam cąg operac, ezależe od daych weścowych, to Δ=0. Oblczmy a oec marę wrażlwośc oczewae algorytmu. 0 w procedurze zawsze est wyoyway te sam cąg operac, ezależe od daych weścowych Poadto S=O Mówmy, że algorytm sortue w mescu

Zalety: a Lczba zama w agorszym przypadu: -. b Prostota mplemetac. c Zadowalaąca szybość dla małych wartośc. d Ne wymaga dodatowe pamęc. Wady: a Ne est stably. b Ma dużą złożoość rzędu wadratowego, węc e adae sę do sortowaa długch tablc. c Jest mało wrażlwy a wstępe uporządowae. Algorytm moża uczyć stablym, zwęszaąc współczy proporcoalośc złożoośc.

Idea: W -tym rou trzeba wstawć elemet tab[] a właścwe mesce w posortowaym fragmece tab[0] tab[-], wcześe przesuwaąc wszyste elemety węsze od ego w tym fragmece w prawo o ; powstae posortoway fragmet tab[0] tab[+]. Realzaca w C++ vod IsertSortt *tab fort =; <;++ t =; // 0..- est uż posortowae t temp=tab[]; whle >0 && tab[-]>temp tab[]=tab[-]; --; tab[]=temp;

W S T A W I A N I E porówae S W T A W I A N I E <= porówaa S T W A W I A N I E <=3 porówaa A S T W W I A N I E <= 4 porówaa A S T W W I A N I E <=5 porówań A I S T W W A N I E. A A I S T W W N I E. A A I N S T W W I E. A A I N N S T W W E <=9 porówań A A E I N N S T W W GOTOWE

Aalza: W l perwsze mamy porówae, potem masymale, td., aż do masymale - porówań a ońcu. Zatem możemy polczyć pesymstyczą złożoość : max T Poeważ elemet tab[] z rówym prawdopodobeństwem może zaąć ażdą z -te pozyc w cągu tab[0]<tab[]< <tab[-], to w -tym rou mamy p =/, czyl.... sr p T Sumuąc teraz po wszystch - teracach, dostaemy:.... 3 T T sr sr

Polczmy teraz pesymstyczą wrażlwość tego algorytmu. Przypommy, że Jest to zatem res góry zboru lczb, tóre powstaą ao różce lośc operac domuących. Zatem od lczby awęsze z możlwych ależy odąć ameszą z możlwych, żeby otrzymać ta res góry. Poeważ ameszą loścą porówań w ażdym rou -terac est edo porówae, a awęsza lość wyrażą sę oblczoą właśe T max =-/ to = =-/--=Θ. Pesymstycza wrażlwość złożoośc czasowe est zatem duża możemy sę spodzewać duże zmeośc złożoośc oblczeowe.

Średa wrażlwość czyl mara wrażlwośc oczewae: w -tym rou mamy:.... 3 6...... 4... śr p T... 4...... Sumuąc po wszystch - teracach, dostaemy:

Zalety: a Stablość. b Średo algorytm est razy szybszy ż algorytm sortowaa przez selecę. c Optymaly dla cągów prawe posortowaych. d Ne wymaga dodatowe pamęc.

Udosoalea: Moża przestać porówywać elemety, apotawszy elemet, tóry est e węszy ż wstaway, bo podtablca z lewe stroy est posortowaa sortowae adaptacye. W perwsze pętl for wyzaczamy elemet ameszy umeszczamy go a początu tablcy, astępe sortuemy pozostałe elemety. Stadardowo sortue sę zamay elemetów, ale moża zrobć przeesee węszych elemetów o edą pozycę w prawo.

Ma prosty zaps. Na czym polega to sortowae? Przyład 7-elemetowe tablcy. Elemet zaceoway w poedyczym przebegu główe pętl ulatue do góry ao alżeszy. Tablca est przemataa od dołu do góry pętla aalzowae są dwa sąsaduące ze sobą elemety pętla ; eśl e są uporządowae, to astępue ch zamaa.

Implemetaca w C++ vod bubblet *tab for t =;<;++ for t =-;>=;-- f tab[]<tab[-] //swap t tmp=tab[-]; tab[-]=tab[]; tab[]=tmp; Algorytm est lasy O Aalza: Dość często zdarzaą sę puste przebege est dooywaa żada wymaa, bo elemety są posortowae. Algorytm est bardzo wrażlwy a ofguracę daych: 4,,6,8,0,39,40 wymaga ede zamay 4,6,8,0,39,40, wymaga szesścu zama

Ulepszea: przyśpeszaą, choć e zmeaą lasy. Moża zapamętać des ostate zamay wala z pustym przebegam. Moża przełączać eru przeglądaa tablcy wala z eorzystym ofguracam daych. vod ShaerSortt *tab vod bubblet *tab for t =;<;++ for t =-;>=;-- f tab[]<tab[-] //swap t tmp=tab[-]; tab[-]=tab[]; tab[]=tmp; Algorytm poprawoy sortowaa przez wstrząsae. t left=,rght=-,=-; do fort =rght; >=left; -- ftab[-]>tab[] swaptab[-],tab[]; =; left=+; for=left; <=rght; ++ ftab[-]>tab[] swaptab[-],tab[]; =; rght=-; whle left<=rght;

Idea: Jest to róweż metoda dzel rządź, poeważ dzel tablcę a dwe częśc, tóre potem sortue ezależe. Algorytm słada sę z dwóch roów: Kro : procedura rozdzelaa elemetów tablcy względem wartośc pewe omór tablcy służące za oś podzału; proces sortowaa est dooyway przez tę właśe procedurę. Kro : procedura służąca do właścwego sortowaa, tóra e rob w zasadze c oprócz wywoływaa same sebe; zapewa posładae wyów cząstowych w osewec posortowae całe tablcy.

Sedem metody est proces podzału, tóry zmea oleość elemetów w tablcy ta, że spełoe są trzy waru: elemet a[] zadue sę dla pewego a właścwe pozyc w tablcy; Żade z elemetów a[l],, a[-] e est węszy ż a[]; Żade z elemetów a[+],, a[r] e est meszy ż a[]. W ółu mamy elemet rozgraczaący, elemety mesze są a lewo, a węsze a prawo.

Oś podzału