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

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

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

Algorytmiczna teoria grafów

MATEMATYKA DYSKRETNA - KOLOKWIUM 2

Grafem nazywamy strukturę G = (V, E): V zbiór węzłów lub wierzchołków, Grafy dzielimy na grafy skierowane i nieskierowane:

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

Ogólne wiadomości o grafach

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

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

Złożoność obliczeniowa klasycznych problemów grafowych

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

Digraf. 13 maja 2017

Algorytmy grafowe. Wykład 1 Podstawy teorii grafów Reprezentacje grafów. Tomasz Tyksiński CDV

5c. Sieci i przepływy

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część V - Model PRAM II

Kolorowanie wierzchołków Kolorowanie krawędzi Kolorowanie regionów i map. Wykład 8. Kolorowanie

Reprezentacje grafów nieskierowanych Reprezentacje grafów skierowanych. Wykład 2. Reprezentacja komputerowa grafów

Algorytmy i str ruktury danych. Metody algorytmiczne. Bartman Jacek

Matematyka dyskretna

Algorytmy grafowe. Wykład 2 Przeszukiwanie grafów. Tomasz Tyksiński CDV

Wykład 10 Grafy, algorytmy grafowe

Matematyczne Podstawy Informatyki

Kolorowanie wierzchołków grafu

MATEMATYKA DYSKRETNA - MATERIAŁY DO WYKŁADU GRAFY

Matematyczne Podstawy Informatyki

TEORIA GRAFÓW I SIECI

Instrukcje dla zawodników

Zad. 1 Zad. 2 Zad. 3 Zad. 4 Zad. 5 SUMA

Wykład 8. Drzewo rozpinające (minimum spanning tree)

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI

Segmentacja obrazów cyfrowych z zastosowaniem teorii grafów - wstęp. autor: Łukasz Chlebda

Sprawozdanie do zadania numer 2

1. Algorytmy przeszukiwania. Przeszukiwanie wszerz i w głąb.

Graf. Definicja marca / 1

Matematyka dyskretna - 7.Drzewa

E ' E G nazywamy krawędziowym zbiorem

Opracowanie prof. J. Domsta 1

Matematyka Dyskretna - zadania

ĆWICZENIE NR 1 WPROWADZENIE DO INFORMATYKI

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

Egzaminy i inne zadania. Semestr II.

Algorytmy i Struktury Danych.

Matematyczne Podstawy Informatyki

Algorytmy i Struktury Danych.

Podejście zachłanne, a programowanie dynamiczne

Programowanie sieciowe. Tadeusz Trzaskalik

Badania operacyjne: Wykład Zastosowanie kolorowania grafów w planowaniu produkcji typu no-idle

7. Teoria drzew - spinanie i przeszukiwanie

MODELE SIECIOWE 1. Drzewo rozpinające 2. Najkrótsza droga 3. Zagadnienie maksymalnego przepływu źródłem ujściem

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

Matematyka dyskretna - 8. Egzaminy próbne. Uwaga! Niektórych z tych zadań nie obejmuje program dla studiów zaocznych - proszę się tym nie niepokoić -

Egzamin, AISDI, I termin, 18 czerwca 2015 r.

Matematyka dyskretna - 5.Grafy.

Programowanie obiektowe

WYŻSZA SZKOŁA INFORMATYKI STOSOWANEJ I ZARZĄDZANIA

prowadzący dr ADRIAN HORZYK /~horzyk tel.: Konsultacje paw. D-13/325

Grafy i sieci w informatyce - opis przedmiotu

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

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, B/14

Algorytm Dijkstry znajdowania najkrótszej ścieżki w grafie

Matematyka Dyskretna. Andrzej Szepietowski. 25 czerwca 2002 roku

Digraf o V wierzchołkach posiada V 2 krawędzi, zatem liczba różnych digrafów o V wierzchołkach wynosi 2 VxV

Rozdział 8 PROGRAMOWANIE SIECIOWE

Teoria grafów II. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

G. Wybrane elementy teorii grafów

Wstęp do Programowania potok funkcyjny

6. Wstępne pojęcia teorii grafów

Wstęp do programowania

Teoria grafów podstawy. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Programowanie obiektowe

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /15

Wykład 3. Złożoność i realizowalność algorytmów Elementarne struktury danych: stosy, kolejki, listy

Minimalne drzewa rozpinające

Wstęp do Programowania potok funkcyjny

TEORIA GRAFÓW I SIECI

Wykłady z Matematyki Dyskretnej

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI

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

SKOJARZENIA i ZBIORY WEWN. STABILNE WIERZCH. Skojarzeniem w grafie G nazywamy dowolny podzbiór krawędzi parami niezależnych.

Grafy. Graf ( graf ogólny) to para G( V, E), gdzie:

Lista 4. Kamil Matuszewski 22 marca 2016

Suma dwóch grafów. Zespolenie dwóch grafów

Algorytmy Równoległe i Rozproszone Część III - Układy kombinacyjne i P-zupełność

Wykład 7. Algorytmy grafowe

E: Rekonstrukcja ewolucji. Algorytmy filogenetyczne

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

wstęp do informatyki i programowania część testowa (25 pyt. / 60 min.)

AiSD zadanie trzecie

Algorytmy z powracaniem

KURS MATEMATYKA DYSKRETNA

Wprowadzenie do teorii grafów. Dr inż. Krzysztof Lisiecki

Temat: Struktury danych do reprezentacji grafów. Wybrane algorytmy grafowe.

Akademickie Mistrzostwa Polski w Programowaniu Zespołowym

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /14

Algorytmika Problemów Trudnych

Wykłady z Matematyki Dyskretnej

Podstawowe własności grafów. Wykład 3. Własności grafów

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

Algorytm Chaitin a. Problem kolorowania grafu. Krzysztof Lewandowski Mirosław Jedynak

Transkrypt:

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 istnienia, znalezienie cyklu, otwartej drogi Eulera/Hamiltona. Zadanie 4. Rozpoznanie grafów prostych, multigrafów, grafów pełnych, cykli w grafie, grafów spójnych, drzew. Zadanie 5. Własności drzew. Zadanie 6. Za pomocą odpowiedniej bijekcji uzasadnij, że podane grafy są izomorficzne. Zadanie 7. W których z podanych sieci przepływowych (G, s, t, c) o przepustowości c przepływ f został określony poprawnie (wartości funcji c i f są podane przy krawędziach w sposób prezentowany na wykładzie tzn. przepustowość / przepływ, ujemne wartości przepływu nie są oznaczane). a) b) Zadanie 8. Wyznacz wartości przepływu f w podanej sieci (G, s, t, c) o przepustowości c (wartości funcji c i f są podane przy krawędziach w sposób prezentowany na wykładzie tzn. przepustowość / przepływ, ujemne wartości przepływu nie są oznaczane). a) 7 b) 19 c) 21 d) 34 1

Zadanie 9. W podanej sieci przepływowej (G, s, t, c) o przepustowości c wyznacz przepływ maksymalny (wartości funkcji c i f napisz przy krawędziach w sposób prezentowany na wykładzie tzn. przepustowość / przepływ). Zadanie 10. Spośród grafów przedstawionych na rysunkach wybierz grafy dwukolorowalne. Zadanie 11. Spośród grafów przedstawionych na rysunkach wybierz grafy zawierające klikę o rozmiarze co najmniej 3. Zadanie 12. Narysuj graf o dziesięciu wierzchołkach, którego liczba chromatyczna jest równa 2 / 3 / 4 /... / 10. Zadanie 13. Graf nieskierowany / skierowany z przedstawiony na rysunku zapisz w postaci listy sąsiedztwa, macierzy sąsiedztwa, macierzy incydencji. 2

Zadanie 14. Narysuj graficzną reprezentację grafu skierowanego przedstawionego za pomocą macierzy incydencji / listy sąsiedztwa a b c d e f g h 1-1 1 0 1 0 0 0 0 2 0-1 1 0-1 -1 0 0 3 1 0-1 0 0 0 0 0 4 0 0 0-1 1 1-1 1 5 0 0 0 0 0 0 1-1 1 2 3 5 2 1 3 4 4 5 5 Zadanie 15. Narysuj graficzną reprezentację grafu nieskierowanego przedstawionego za pomocą macierzy incydencji / macierzy sąsiedztwa / listy sąsiedztwa a b c d e 1 2 3 4 5 1 2 3 5 1 1 1 1 0 0 1 0 1 1 0 1 2 1 2 0 1 0 0 0 2 1 0 0 0 0 3 1 4 3 1 0 0 1 0 3 1 0 0 1 0 4 3 5 4 0 0 0 1 1 4 0 0 1 0 1 5 1 4 5 0 0 1 0 1 5 1 0 0 1 0 Zadanie 16. Graf skierowany G jest przechowywany w komputerze za pomocą listy sąsiedztwa. Algorytm przeszukiwaniu w głąb (DFS) numeruje wierzchołki grafu rozpoczynając od wierzchołka w 3. Wpisz odpowiednie numery przy wierzchołkach wg kolejności odwiedzania. Które wierzchołki nie są osiągalne z wierzchołka w 3? Zadanie 17. Graf G jest przechowywany w komputerze za pomocą listy sąsiedztwa. Algorytm przeszukiwania w głąb (DFS) koloruje wierzchołki grafu G używając dwóch kolorów k 0 i k 1 rozpoczynając od wierzchołka w 3. Przy każdym z wierzchołków napisz przypisany mu kolor aż do momentu zatrzymania algorytmu ( pokolorowania całego grafu lub przypisania dwóch takich samych kolorów sąsiednim wierzchołkom grafu). Zadanie 18. Graf G jest przechowywany w komputerze za pomocą listy sąsiedztwa. Algorytm przeszukiwania w głąb (DFS) został użyty od sprawdzenia czy graf zawiera cykle. Algorytm rozpoczyna działanie od wierzchołka w 3. Przy każdym z wierzchołków napisz przypisany mu numer (wg kolejności odwiedzenia) aż do momentu zatrzymania algorytmu (ponumerowania wszystkich wierzchołków lub znalezienia cyklu). 3

Zadanie 19. Graf G jest przechowywany w komputerze za pomocą listy sąsiedztwa. Algorytm przeszukiwania w głąb (DFS) został użyty do wyznaczenia drzewa spinającego grafu rozpoczynając od wierzchołka w 3. Narysuj wyznaczone drzewo oraz przy każdym wierzchołku napisz numer odpowiadający kolejności w jakiej zostały one odwiedzone? Zadanie 20. Graf G jest przechowywany w komputerze za pomocą listy sąsiedztwa. W jakiej kolejności zostaną odwiedzone wierzchołki tego grafu przy przeszukiwaniu w szerz (BFS) jeżeli przeszukiwanie rozpoczniemy od wierzchołka w 3 (wpisz odpowiednie numery w wierzchołkach). Zadanie 21. Algorytm przeszukiwania w szerz (BFS) został użyty do określenia poziomów wierzchołków grafu (odległości krawędziowej od zadanego wierzchołka startowego). Jakie poziomy będą przypisane wierzchołkom grafu (wpisz odpowiednie numery w wierzchołkach)? Zadanie 22. Narysuj minimalne drzewo spinające (MST) podanego grafu. Zadanie 23. Do wyznaczenia minimalnego drzewa spinającego grafu G został użyty algorytm Prima rozpoczynając działanie do wierzchołka w 0. Na rysunku po prawej stronie przedstawione jest częściowo wyznaczone drzewo. Dorysuj trzy kolejne krawędzie (i wierzchołki) dołączone do drzewa. Zadanie 24. Do wyznaczenia minimalnego drzewa spinającego grafu G został użyty algorytm Kruskala. Na rysunku po lewej stronie przedstawione jest częściowo wyznaczone drzewo. Dorysuj kolejne krawędzie dołączone do drzewa (do momentu zatrzymania algorytmu). Przyjmij, że krawędzie dołączane są zgodnie z kolejnością z tabeli. Uzupełnij tabelę wg pokazanego schematu. 4

Zadanie 25. Narysuj drzewo najkrótszych ścieżek (SPT) z korzeniem w wierzchołku w 0 dla podanego grafu. Zadanie 26. Algorytm Dijksty wyznacza najkrótsze odległości od wierzchołka w 0 w Grafie G korzystając z listy priorytetowej L zawierającej wierzchołki o nieustalonej jeszcze odległości. Lista L jest posortowana wg tymczasowo wyznaczonych odległości (przy takich samych odległościach decyduje numeru wierzchołka). W każdym kroku algorytmu usuwany jest pierwszy wierzchołek z listy (jego odległości tymczasowa staje się ustaloną odległością od wierzchołka w 0 ) i aktualizowane są odległości tymczasowe jego następników. Algorytm zatrzymuje się gdy lista L jest pusta. Dla podanego grafu wyznacz kolejny krok działania algorytmu (uzupełnij tabelę L i Odleglosci). 5

Zadanie 27. Dla grafu G (zawierającego ujemne wagi) przedstawionego na rysunku, porównaj drzewo najkrótszych ścieżek (SPT) z drzewem wyznaczonym przez algorytm Dijkstry (narysuj oba drzewa). Za korzeń drzewa przyjmij wierzchołek w 0. Zadanie 28. Algorytm Belmana a Forda a wyznaczając najkrótsze odległości od wierzchołka w 0 w Grafie G w każdym kroku dla wszystkich wierzchołków aktualizuje tablicę D odległości poszczególnych wierzchołków od wierzchołka w 0. Jak będzie wyglądała tablica D po pierwszym i drugim kroku? Czy w drugim kroku tablica D będzie zawierała najkrótsze odległości od wierzchołka w 0? Przy jakiej liczbie kroków dla grafu o 15 wierzchołkach można mieć pewność, że tablica D zawiera najkrótsze odległości od zadanego wierzchołka? Jaki warunek musi spełniać graf prosty z wagami aby był sens poszukiwania najkrótszych ścieżek? Zadanie 29. Dla podanego grafu uzupełnij tabelę wartości początkowych dla algorytmu Floyd a Warshal a. 6

Zadanie 30. Algorytm Floyd a Warshal a został wywołany dla grafu przedstawionego na rysunku. Uzupełnij tabelę D zawierającą wynik działania algorytmu. Zadanie 31. Wyznacz minimalne odległości wierzchołków grafu G od wierzchołka w 0. Na tej podstawie wyznacz graf G o równoważnym obciążeniu (takim samym SPT) niezawierającym krawędzi o ujemnych wagach. Zadanie 32. Dla danej sieci przepływowej (G, s, t, c) o przepustowości c i przepływie f wyznacz sieć residualną, zaznacz na niej najkrótszą drogę pomiędzy wierzchołkami s i t (odległość krawędziowa). Korzystając z wyznaczonej drogi narysuj siec (G, s, t, c) ze zwiększonym przepływem f 1. Zadanie 33. Dla danej sieci przepływowej (G, s, t, c) o przepustowości c przedstaw poszczególne kroki algorytmu Edmondsa Karpa. Początkowy przepływ f 0. W każdym kroku narysuj sieć z poprawionym przepływem i sieć residualną z zaznaczoną drogą lub informacją, że taka droga już nie istnieje. Wykonaj powyższe kroki aż do otrzymania sieci residualnej w której nie ma drogi łączącej wierzchołki s i t. 7

Zadanie 34. Mając daną sieć przepływową (G, s, t, c) z wierzchołkiem źródłowym s i ujściem t oraz przepustowością c oznaczoną na rysunku, narysuj sieć odpowiadającą danej i uwzględniając dodatkowo przepustowość poszczególnych wierzchołków podaną poniżej. Wyznacz dowolny (niezerowy) przepływ w otrzymanej sieci (nie musi być maksymalny). Zadanie 35. Zadanie z wykorzystaniem sieci przepływowych i maksymalnego przepływu (podobne do zadań rozwiązywanych na wykładzie i ćwiczeniach). Zadanie 36. Pokoloruj wierzchołki grafu G algorytmem zachłannym wg podanej kolejności. Wynik kolorowania zapisz w tabeli K (dla określenia kolorów użyj symboli k 0, k 1, k 2,...). Zadanie 37. Napisz sekwencje kolorowania grafu G metodą: LF, SL, algorytmem saturacyjnym (jeżeli algorytm nie rozstrzyga kolejności, tworząc sekwencję wybierz najpierw wierzchołki o mniejszym numerze). Wynik kolorowania zapisz w tabeli (dla określenia kolorów użyj symboli k 0, k 1, k 2,...). Zadanie 38. Własności grafu Mycielskiego. Dla każdego z podanych grafów narysuj graf Mycielskiego. 8

9