ID1020:Enkel Sortering

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "ID1020:Enkel Sortering"

Transkript

1 ID1020:Enkel Sortering Dr. Jim Dowling kap 2.1 Slides adapted from Algorithms 4 th Edition, Sedgewick.

2 Ett sorteringsproblem T.ex. Student poster på ett universitet. Chen 3 A Blair Rohde 2 A Forbes Gazsi 4 B Brown post Furia 1 A Brown Kanaga 3 B Brown Andrews 3 A Little nyckel Battle 4 C Whitman Sortering. Ordna om en array (följd) av N poster i stigande ordning. Andrews 3 A Little Battle 4 C Whitman Chen 3 A Blair Furia 1 A Brown Gazsi 4 B Brown Kanaga 3 B Brown Rohde 2 A Forbes 2

3 Sortering applikationer Library of Congress numbers FedEx packages contacts playing cards 3

4 Exempel: sortering klient (1) Mål. Sortera alla möjliga datatyper. T.ex.1. Sortera slumpmässiga reella tal i stigande ordning. ett exempel kommer senare public class Experiment { public static void main(string[] args) { int N = Integer.parseInt(args[0]); Double[] a = new Double[N]; for (int i = 0; i < N; i++) a[i] = StdRandom.uniform(); Insertion.sort(a); for (int i = 0; i < N; i++) StdOut.println(a[i]); % java Experiment

5 Exempel: sortering klient (2) Mål. Sortera alla möjliga datatyper. T.ex. 2. Sortera alla strängar i bokstavsordning. public class StringSorter { public static void main(string[] args) { String[] a = StdIn.readAllStrings(); Insertion.sort(a); for (int i = 0; i < a.length; i++) StdOut.println(a[i]); % more words3.txt bed bug dad yet zoo... all bad yes % java StringSorter < words3.txt all bad bed bug dad... yes yet zoo [suppressing newlines] 5

6 Exempel: sortering klient (3) Mål. Sortera alla möjliga datatyper. T.ex. 3. Sortera alla filer i en given mapp efter filnamn. % java FileSorter. import java.io.file; public class FileSorter { public static void main(string[] args) { File directory = new File(args[0]); File[] files = directory.listfiles(); Insertion.sort(files); for (int i = 0; i < files.length; i++) StdOut.println(files[i].getName()); Insertion.class Insertion.java InsertionX.class InsertionX.java Selection.class Selection.java Shell.class Shell.java ShellX.class ShellX.java 6

7 Totalordning Mål. Sortera alla möjliga datatyper (där sortering är väldefinierade). En totalordning är en binärrelation som satisfierar: - icke-symmetri: IF (v w och w v) THEN v = w. - transitiv: IF (v w och w x) THEN v x. - totalitet: antingen v w eller w v eller både. T.ex. - Vanlig ordningen för heltal och reella tal. - Kronologiska ordningen för datum och tider. - Bokstavsordning för strängar. Icke-transitive. Sten-sax-påse. 7

8 Callbacks (återanropsfunktion) Mål. Sortera alla möjliga datatyper (där sortering är väldefinierade). Hur kan sort() veta hur den ska jämföra data av olika typer, som Double, String, and java.io.file, utan att ha någon information om datatypen av postens nyckel? Callback = en referens till exekverbarkod. - Klienen skickar en array av objekt till sort() funktionen. - sort() funktionen anropar objekts compareto() metod vid behov. Att implementera callbacks. - Java: interfaces. - C: function pointers. - C++: class-type functors. - C#: delegates. - Python, Perl, ML, Javascript: first-class functions. 8

9 Callbacks i Java klient public class StringSorter { public static void main(string[] args) { String[] a = StdIn.readAllStrings(); Insertion.sort(a); for (int i = 0; i < a.length; i++) StdOut.println(a[i]); Comparable interface (inbyggd i Java) public interface Comparable<Item> { public int compareto(item that); inga beroenden på String datatypen datatyp implementation public class String implements Comparable<String> {... public int compareto(string b) {... return -1;... return +1;... return 0; sort implementation public static void sort(comparable[] a) { int N = a.length; for (int i = 0; i < N; i++) for (int j = i; j > 0; j--) if (a[j].compareto(a[j-1]) < 0) exch(a, j, j-1); else break; 9

10 Comparable API Implementera compareto() så att v.compareto(w): - definierar en totalordning; - returnerar en negativ heltal, noll, eller en positiv heltal IF v är respektiv mindre än, lika med, eller större än w. - kastar en exception om typer är inkompatibla typer (eller om en av dem är null). v w v w v w mindre än (returnera -1) lika med (returnera 0) större än (returnera +1) Inbyggda jämförbara typer. Integer, Double, String, Date, File,... Använder-definierade jämförbara typer. Implementera Comparable interface:n och instanser av klassen (objekt) kan jämföras med compareto metoden. 10

11 Implementera Comparable interface:n Date datatyp. Förenklad version av java.util.date. public class Date implements Comparable<Date>{ private final int month, day, year; public Date(int m, int d, int y) { month = m; day = d; year = y; jämför Date objekt bara med andra Date objekt public int compareto(date that) { if (this.year < that.year ) return -1; if (this.year > that.year ) return +1; if (this.month < that.month) return -1; if (this.month > that.month) return +1; if (this.day < that.day ) return -1; if (this.day > that.day ) return +1; return 0; 11

12 Enkel sortering (elementary sorting)

13 Selection sort (urvalssortering) algoritm demo Under iteration i, hitta index min av den minste resterande post. a[i] och a[min] byter plats. initial 14

14 Selection sort algoritm Algoritm. skannar från vänster till höger. Invarianter. - Poster till vänster av (inkluderande ) är sorterad i stigande ordning. - Ingen post till höger av är mindre än en post till vänster av. i slutordning 15

15 Två användbara sorterings hjälpfunktioner Hjälpfunktioner. Jämförelser och byte operationer på poster (objekt). Mindre än (less-than). Är posten (objekt) v mindre än w? private static boolean less(comparable v, Comparable w) { return v.compareto(w) < 0; Byte (exchange). Byt posten i array a[] vid index j med posten vid index k. private static void exch(comparable[] a, int j, int k) { Comparable swap = a[j]; a[j] = a[k]; a[k] = swap; 16

16 Selection sort innre slingan För att bevara algoritmen invarianter: - Flytta pekare till höger. i++; - Identifiera indexet av minsta posten till höger i array:n. i slutordning int min = i; for (int j = i+1; j < N; j++) { if (less(a[j], a[min])) { min = j; i slutordning - Byt indexet i med min, det minsta elementet. exch(a, i, min); i slutordning 17

17 Selection sort: Java implementation public class Selection { public static void sort(comparable[] a) { int N = a.length; for (int i = 0; i < N; i++) { int min = i; for (int j = i+1; j < N; j++) if (less(a[j], a[min])) min = j; exch(a, i, min); private static boolean less(comparable v, Comparable w) { /* as before */ private static void exch(comparable[] a, int i, int j) { /* as before */ 18

18 Selection sort: animeringar 20 poster i slumpordning algoritm position sorterade inte sorterade ännu 19

19 Selection sort: animeringar 20 delvis sorterade poster algoritm position sorterade inte sorterade ännu 20

20 Matematisk analys Vi använder följande kostnadsmodellen med de enkla sorteringsalgoritmerna: 1. antalet jämförelser (comparisons) 2. antalet byten (exchanges) Om algoritmen inte swappar element, då räknar vi antalet array accesser.

21 2 Selection sort: matematisk analys Sats. Selection sort jämför (N -1) + (N - 2) ~ N 2 / 2 gånger och byter N gånger. Körtiden är inte känslig mot indata. Kvadratisk tid, även om input är sorterad. Minimera kopieringen av data. Linjär antal byte.

22 Insertion Sort (Insättningssortering)

23 Insertion sort demo Under iteration i, a[i] byter plats med varje post som är större på vänstra sidan. 24

24 Insertion sort Algoritm. skannar från vänster till höger. Invarianter. - Poster till vänster om (inkluderande ) är i stigande ordning. - Poster till höger om har inte bearbetats än. sorterade inte bearbetat än 25

25 Insertion sort inner loop Bevara algoritm invarianterna: - Flytta pekare till höger. i++; sorterade inte sorterade ännu När pekare flyttar från höger till vänster, byt a[i] med varje post på vänstra sidan som är större. for (int j = i; j > 0; j--) if (less(a[j], a[j-1])) exch(a, j, j-1); else break; sorterade inte sorterade ännu 26

26 Insertion sort: Java implementation public class Insertion { public static void sort(comparable[] a) { int N = a.length; for (int i = 0; i < N; i++) { for (int j = i; j > 0; j--) { if (less(a[j], a[j-1])) { exch(a, j, j-1); else { break; private static boolean less(comparable v, Comparable w) { /* as before */ private static void exch(comparable[] a, int i, int j) { /* as before */ 27

27 Insertion sort: animering 40 poster i slumpordning algoritm position sorterade inte sorterade ännu 28

28 Insertion sort: animering 40 omvänd-sorterade poster algoritm position sorterade inte sorterade ännu 29

29 Insertion sort: animering 40 delvis sorterade poster algoritm position sorterade inte sorterade ännu 30

30 Insertion sort: matematisk analys Sats. För att sortera en array i slumpordning med unika nycklar, insertion sort jämför ~ ¼ N 2 gånger och byter ~ ¼ N 2 gånger i genomsnitt. Bevis. Förväntat antal platser en post flyttar tillbaka är N/2 (halvvägs). 31

31 Insertion sort: trace 32

32 Insertion sort: analys Best case. Om array:n är i stigande ordning, insertion sort jämför N 1 gånger och byter 0 gånger. A E E L M O P R S T X Worst case. Om array:n är i nedstigande ordning (med unika element), insertion sort jämför ~ ½ N 2 gånger och byter ~ ½ N 2 gånger. X T S R P O M L F E A 33

33 Insertion sort: delvis sorterade arrayer Def. En inversion är ett par nycklar som är i fel ordningen. A E E L M O T R X P S T-R T-P T-S R-P X-P X-S (6 inversioner) Def. En array är delvis sorterade om antalet inversionerna är c N. - T.ex. 1. En sorterade array har 0 inversioner. - T.ex. 2. En subarray av längd 10 lagt till en sorteradea subarray av längd N. Sats. För delvis sorterade arrayer, insertion sort kör i linjärtid. Bevis. Antalet byten är lika med antalet inversionerna. antalet jämförelser = antalet byten + (N 1) 34

34 Insertion sort: förbättringar Binär insertion sort. Man kan använda binärsökning för att hitta den såkallade insertion point. - Antalet jämförelser ~ N lg N. - Men det är fortfarande kvadratisk i antalet array accesser. A C H H I M N N P Q X Y K B I N A R Y binärsök efter första nyckel > K 35

35 Shellsort

36 Shellsort översikt Kärnidén. Vi vill flytta poster mer än en position åt gången genom att exekvera h-sorting på array:n. Shellsort. [Shell 1959] h-sort array för nedstigande sekvens av värden av h. 37

37 h-sorting demo Vid iteration i, byt a[i] mot denna post som ligger h positioner till vänster om denna post är större än a[i]. 38

38 h-sorting Hur kör man h-sort på en array? Kör insertion sort, men med klivlängd (stride length) h. 3-sorting an array M O L E E X A S P R T E O L M E X A S P R T E E L M O X A S P R T E E L M O X A S P R T A E L E O X M S P R T A E L E O X M S P R T A E L E O P M S X R T A E L E O P M S X R T A E L E O P M S X R T Varför insertion sort? - Stora inkrement small subarray. - Små inkrement nästan sorterad. A E L E O P M S X R T 39

39 Shellsort exempel: inkrement av 7, 3, 1 input S O R T E X A M P L E 7-sort S O R T E X A M P L E M O R T E X A S P L E M O R T E X A S P L E M O L T E X A S P R E M O L E E X A S P R T 3-sort M O L E E X A S P R T E O L M E X A S P R T E E L M O X A S P R T E E L M O X A S P R T A E L E O X M S P R T A E L E O X M S P R T A E L E O P M S X R T A E L E O P M S X R T A E L E O P M S X R T 1-sort A E L E O P M S X R T A E L E O P M S X R T A E L E O P M S X R T A E E L O P M S X R T A E E L O P M S X R T A E E L O P M S X R T A E E L M O P S X R T A E E L M O P S X R T A E E L M O P S X R T A E E L M O P R S X T A E E L M O P R S T X resultat A E E L M O P R S T X 40

40 Shellsort: Java implementation public class Shell { public static void sort(comparable[] a) { int N = a.length; int h = 1; while (h < N/3) h = 3*h + 1; // 1, 4, 13, 40, 121, 364,... while (h >= 1) { // h-sort the array. for (int i = h; i < N; i++) { for (int j = i; j >= h && less(a[j], a[j-h]); j -= h) exch(a, j, j-h); h = h/3; private static boolean less(comparable v, Comparable w) { /* as before */ private static void exch(comparable[] a, int i, int j) { /* as before */ 3x+1 inkrement sekvens insertion sort nästa inkrement 41

41 Shellsort: visualisering 42

42 Shellsort: animering 50 poster i slumpordning algoritm position h-sorted nuvarande subsekvens andra element 43

43 Shellsort: animering 50 delvis sorterade poster algoritm position h-sorted nuvarande subsekvens andra element 44

44 Shellsort: vilken inkrementsekvens ska man använda? Tvåpotens (powers of two). 1, 2, 4, 8, 16, 32,... Nej. Tvåpotens minus ett. 1, 3, 7, 15, 31, 63, Kanske. 3x , 4, 13, 40, 121, 364, OK. Lätt att beräkna. 45

45 Shellsort: intuition Sats. En h-sorted array förbli h-sorted efter ha kört g-sort på array:n. 7-sort S O R T E X A M P L E M O R T E X A S P L E M O R T E X A S P L E M O L T E X A S P R E M O L E E X A S P R T 3-sort M O L E E X A S P R T E O L M E X A S P R T E E L M O X A S P R T E E L M O X A S P R T A E L E O X M S P R T A E L E O X M S P R T A E L E O P M S X R T A E L E O P M S X R T A E L E O P M S X R T A E L E O P M S X R T still 7-sorted Utmaning. Bevisa detta faktum; det är svårare än vad man tror! 46

46 Shellsort: analys Sats. Tidskomplexitet av worst-case är antalet jämförelser i shellsort. När inkrementet är 3x+1, då är tidskomplexitet lika med N 3/2. Egenskap. Förväntade antalet jämförelser för att köra shellsort på en array i slumpordning med inkrementet lika med 3x+1 är. N compares 2.5 N ln N 0.25 N ln 2 N N 1.3 5,000 93K 106K 91K 64K 10, K 230K 213K 158K 20, K 495K 490K 390K 40, K 1059K 1122K 960K 80, K 2258K 2549K 2366K Anmärkning. En noggrann modell har inte hittats ännu (!) 47

47 Varför är shellsort intressant? En enkel idé kan leda till signifikant prestandsförbättringar. Användbart i praktiken. - Snabb om array:n inte är enorm. R, bzip2, /linux/kernel/groups.c - Mycket liten minneskomplexitet (använt i vissa inbyggda system). Enkel algoritm, icke-trivial prestanda, intressanta frågor. - Asymptotisk tidskomplexitet? - Bästa möjliga sekvens av inkrementet? - Average-case prestanda? uclibc öppet problem: hitta en bättre inkrement sekvens Läxa. Många bra algoritm har inte upptäckts ännu. 48

48 Enkel sortering sammanfattning algoritm best average worst selection sort N 2 N 2 N 2 insertion sort N N 2 N 2 Shellsort (3x+1) N log N? N 3/2 Mål N N log N N log N Tidskomplexitet av körtiden för att sortera en array av N poster 49

49 Blandning (Shuffling)

50 Hur blandar man en array? Mål. Ordna om en array så att resultatet är en slumpmässig valda permutation. alla permutationer har samma sannolikhet 51

51 Hur blandar man en array? Mål. Ordna om en array så att resultatet är en slumpmässig valda permutation. alla permutationer har samma sannolikhet 52

52 Shuffle sort Generera ett slumpmässigt reellt tal för varje element i array:n. Sortera array:n. användbart för att blanda spaltar i en kalkylblad

53 Shuffle sort Generera ett slumpmässigt reellt tal för varje element i array:n. Sortera array:n. användbart för att blanda spaltar i en kalkylblad

54 Shuffle sort - Generera ett slumpmässigt reellt tal för varje element i array:n. - Sortera array:n. användbart för att blanda spaltar i en kalkylblad Sats. Shuffle sort resulterar i en slumpmässig valda permutation (uniformly random permutation). Vi antar reella tal valda slumpmässigt (och inga oavgjorda) 55

55 The Microsoft Shuffle Microsoft antitrust probe by EU. Microsoft var överens om att visa en slumpmässig genererade skärm så att användare kunde välja sin browser i Windows 7. förekom sist 50% av tiden 56

56 The Microsoft Shuffle Lösningen? Implementera shuffle sort genom att skriva en comparator som alltid returnera ett slump svar. public int compareto(browser that) { Microsofts implementation i Javascript double r = Math.random(); function if (r RandomSort < 0.5) return (a,b) -1; { if (r > 0.5) return +1; return (0.50; - Math.random()); browser comparator (ska implementera en totalordning) 57

57 Knuth shuffle demo - Under iteration i, slumpa fram ett heltalr mellan 0 och i. - Swappaa[i] och a[r]. 58

58 Knuth shuffle - Under iteration i, slumpa fram ett heltal r mellan 0 och i. - Swappa a[i] och a[r]. Sats. [Fisher-Yates 1938] Knuth shuffle sort resulterar i en slumpmässig valda permutation (uniformly random permutation) av input array:n i linjär tid. Vi antar heltal valda slumpmässigt 59

59 Knuth shuffle - Under iteration i, slumpa fram ett heltal r mellan 0 och i. - Swappa a[i] och a[r]. vanlig bugg : mellan 0 and N 1 korrekt variant: mellan i and N 1 public class StdRandom {... public static void shuffle(object[] a) { int N = a.length; for (int i = 0; i < N; i++) { int r = StdRandom.uniform(i + 1); exch(a, i, r); mellan 0 och i 60

60 Trasig Knuth shuffle Vad händer om heltalet är vald mellan 0 och N-1? Det är inte slumpmässigt längre! istället för 0 och i permutation Knuth shuffle broken shuffle A B C 1/6 4/27 A C B 1/6 5/27 B A C 1/6 5/27 B C A 1/6 5/27 C A B 1/6 4/27 C B A 1/6 4/27 sannolikhet av alla resultat när man blandar { A, B, C 61

61 Online Poker Texas hold'em poker. Programmet ska blanda elektroniska kort. How We Learned to Cheat at Online Poker: A Study in Software Security 62

62 Online poker anekdot Shuffling algorithm in FAQ at for i := 1 to 52 do begin r := random(51) + 1; swap := card[r]; card[r] := card[i]; card[i] := swap; end; between 1 and 51 Bug 1. Slump tal r aldrig 52 => 52 :de kort kan inte hamna i 52 :de platsen. Bug 2. Blandingen är inte slumpmässig (ska vara mellan 1 och i). Bug 3. random() använder bara en 32-bit seed => 2 32 möjliga blandningar. Bug 4. Seed = millisekunder sedan midnatt => 86.4 miljon blandningar. Exploit. Man kan, efter har set bara 5 kort och synkroniserat med server klockan, förutspå alla framtida kort i realtid. The generation of random numbers is too important to be left to chance. Robert R. Coveyou 63

63 Online poker: bästa praxis Bästa praxis för blandning. - Använd en hårdvara lösning som genererar slumptal som är godkänd för både både FIPS och NIST statistiska prov. Men, hårdvara slumptal generatorer kan vara ömtåliga och kan fail silently". - Använd en opartiska blandningsalgoritm. 64

64 Sammanfattning Enkla algoritmer för att sortera arrayer - Selection sort - Insertion sort - Shell sort Blandning - Att blanda kort är svårt! Näst - N log N sorteringsalgoritmer baserad på divide-and-conquer - Mergesort och Quicksort

ID1020: Quicksort. Dr. Jim Dowling jdowling@kth.se. kap 2.3. Slides adapted from Algoritms 4 th Edition, Sedgewick.

ID1020: Quicksort. Dr. Jim Dowling jdowling@kth.se. kap 2.3. Slides adapted from Algoritms 4 th Edition, Sedgewick. ID1020: Quicksort Dr. Jim Dowling jdowling@kth.se kap 2.3 Slides adapted from Algoritms 4 th Edition, Sedgewick. Quicksort Grundläggande metod. - Blanda array:n. - Partitioner så att för något värde j

Läs mer

ID1020: Mergesort. Dr. Jim Dowling kap 2.2. Slides adapted from Algoritms 4 th Edition, Sedgewick.

ID1020: Mergesort. Dr. Jim Dowling kap 2.2. Slides adapted from Algoritms 4 th Edition, Sedgewick. ID1020: Mergesort Dr. Jim Dowling jdowling@kth.se kap 2.2 Slides adapted from Algoritms 4 th Edition, Sedgewick. Två klassiska algoritmer: mergesort och quicksort Nyckelkomponenter i världens IT-infrastruktur.

Läs mer

Objektorienterad programmering E. Algoritmer. Telefonboken, påminnelse (och litet tillägg), 1. Telefonboken, påminnelse (och litet tillägg), 2

Objektorienterad programmering E. Algoritmer. Telefonboken, påminnelse (och litet tillägg), 1. Telefonboken, påminnelse (och litet tillägg), 2 Objektorienterad programmering E Algoritmer Linjär sökning Binär sökning Tidsuppskattningar Föreläsning 9 Vad behöver en programmerare kunna? (Minst) ett programspråk; dess syntax och semantik, bibliotek

Läs mer

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 6 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 6 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 6 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Sortering Selectionsort, Bubblesort,

Läs mer

Sökning och sortering

Sökning och sortering Sökning och sortering Programmering för språkteknologer 2 Sara Stymne 2013-09-16 Idag Sökning Analys av algoritmer komplexitet Sortering Vad är sökning? Sökning innebär att hitta ett värde i en samling

Läs mer

Algoritmer. Två gränssnitt

Algoritmer. Två gränssnitt Objektorienterad programmering E Algoritmer Sökning Linjär sökning Binär sökning Tidsuppskattningar Sortering Insättningssortering Föreläsning 9 Vad behöver en programmerare kunna? (Minst) ett programspråk;

Läs mer

Föreläsning 11 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 11 Datastrukturer (DAT037) Föreläsning 11 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 4 december 2017 1 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt. Se http://www.cse.chalmers.se/edu/year/2015/course/dat037

Läs mer

Föreläsning 2 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 2 Datastrukturer (DAT037) Föreläsning 2 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 2016-11-02 1 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt. Se http://www.cse.chalmers.se/edu/year/2015/course/dat037 Tidskomplexitet

Läs mer

Magnus Nielsen, IDA, Linköpings universitet

Magnus Nielsen, IDA, Linköpings universitet Föreläsning 7 Introduktion till sortering TDDC91,TDDE22,725G97: DALG Utskriftsversion av föreläsning i Datastrukturer och algoritmer 24 september 2018 Magnus Nielsen, IDA, Linköpings universitet 7.1 1

Läs mer

Föreläsning 9. Sortering

Föreläsning 9. Sortering Föreläsning 9 Sortering Föreläsning 9 Sortering Sortering och Java API Urvalssortering Instickssortering Söndra och härska Shellsort Mergesort Heapsort Quicksort Bucketsort Radixsort Läsanvisningar och

Läs mer

Datastrukturer D. Föreläsning 2

Datastrukturer D. Föreläsning 2 Datastrukturer D Föreläsning 2 Jämförelse mellan olika sorteringsalgoritmer n Selection sort T(n) Insertion sort T(n) 2 1 1 1 Merge sort T(n) 4 6 3-6 4-5 8 28 7-28 12-17 16 120 15-120 32-49 Analysis of

Läs mer

Programmering för Språkteknologer II. Innehåll. Associativa datastrukturer. Associativa datastrukturer. Binär sökning.

Programmering för Språkteknologer II. Innehåll. Associativa datastrukturer. Associativa datastrukturer. Binär sökning. Programmering för Språkteknologer II Markus Saers markus.saers@lingfil.uu.se Rum -040 stp.lingfil.uu.se/~markuss/ht0/pst Innehåll Associativa datastrukturer Hashtabeller Sökträd Implementationsdetaljer

Läs mer

Föreläsning 2 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 2 Datastrukturer (DAT037) Föreläsning 2 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 1 november 2017 1 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt. Se http://www.cse.chalmers.se/edu/year/2015/course/dat037

Läs mer

Föreläsning REPETITION & EXTENTA

Föreläsning REPETITION & EXTENTA Föreläsning 18 19 REPETITION & EXTENTA Programmeringsteknik på 45 minuter Klasser och objekt Variabler: attribut, lokala variabler, parametrar Datastrukturer Algoritmer Dessa bilder är inte repetitionsbilder

Läs mer

Föreläsning 1 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 1 Datastrukturer (DAT037) Föreläsning 1 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 30 oktober 2017 1 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt. Se http://www.cse.chalmers.se/edu/year/2015/course/dat037

Läs mer

Föreläsning 11 Innehåll

Föreläsning 11 Innehåll Föreläsning 11 Innehåll Sortering O(n 2 )-algoritmer: urvalssortering insättningssortering O(n log n)-algoritmer: Mergesort Quicksort Heapsort behandlades i samband med prioritetsköer. Undervisningsmoment:

Läs mer

Föreläsning 12: Exempel och problemlösning

Föreläsning 12: Exempel och problemlösning TDA 545: Objektorienterad programmering Föreläsning 12: Exempel och problemlösning Magnus Myréen Chalmers, läsperiod 1, 2015-2016 Idag Problemlösning, dvs hur man ska tänka för att hitta lösning int mängd/set

Läs mer

Föreläsning 12 Innehåll

Föreläsning 12 Innehåll Föreläsning 12 Innehåll Sortering O(n 2 )-algoritmer: urvalssortering insättningssortering O(n log n)-algoritmer: Mergesort Quicksort Datavetenskap (LTH) Föreläsning 12 HT 2017 1 / 38 Sortering Varför

Läs mer

TDDI16 Datastrukturer och algoritmer. Algoritmanalys

TDDI16 Datastrukturer och algoritmer. Algoritmanalys TDDI16 Datastrukturer och algoritmer Algoritmanalys 2017-08-28 2 Översikt Skäl för att analysera algoritmer Olika fall att tänka på Medelfall Bästa Värsta Metoder för analys 2017-08-28 3 Skäl till att

Läs mer

Programmering för språkteknologer II, HT2014. Rum

Programmering för språkteknologer II, HT2014. Rum Programmering för språkteknologer II, HT2014 Avancerad programmering för språkteknologer, HT2014 evelina.andersson@lingfil.uu.se Rum 9-2035 http://stp.ling.uu.se/~evelina/uv/uv14/pst2/ Idag - Sökalgoritmer

Läs mer

Föreläsning 12 Innehåll

Föreläsning 12 Innehåll Föreläsning 12 Innehåll Sortering O(n 2 )-algoritmer: urvalssortering insättningssortering O(n log n)-algoritmer: Mergesort Quicksort Datavetenskap (LTH) Föreläsning 12 VT 2018 1 / 40 Sortering Varför

Läs mer

Quicksort. Koffman & Wolfgang kapitel 8, avsnitt 9

Quicksort. Koffman & Wolfgang kapitel 8, avsnitt 9 Quicksort Koffman & Wolfgang kapitel 8, avsnitt 9 1 Quicksort Quicksort väljer ett spcifikt värde (kallat pivot), och delar upp resten av fältet i två delar: alla element som är pivot läggs i vänstra delen

Läs mer

TDDC30. Kursledning Kursledare: Jonas Lindgren. Labassistent: Jonas Lindgren Labassistent: Niklas Holma Labassistent: Erik Nilsson

TDDC30. Kursledning Kursledare: Jonas Lindgren. Labassistent: Jonas Lindgren Labassistent: Niklas Holma Labassistent: Erik Nilsson TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 1 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Kursinformation Imperativa delen av

Läs mer

Föreläsning 5 Innehåll

Föreläsning 5 Innehåll Föreläsning 5 Innehåll Algoritmer och effektivitet Att bedöma och jämföra effektivitet för algoritmer Begreppet tidskomplexitet Datavetenskap (LTH) Föreläsning 5 VT 2019 1 / 39 Val av algoritm och datastruktur

Läs mer

Föreläsning 8 SLUMPTAL, SIMULERING + INTRODUKTION TILL VEKTORER

Föreläsning 8 SLUMPTAL, SIMULERING + INTRODUKTION TILL VEKTORER Föreläsning 8 SLUMPTAL, SIMULERING + INTRODUKTION TILL VEKTORER Från laboration 3 till 4 I laboration 3 har du implementerat klasser implementerat metoder i klasserna I laboration 4 kommer du att implementera

Läs mer

Sortering. Om du följt dessa steg korrekt så ska böckerna nu vara sorterade.

Sortering. Om du följt dessa steg korrekt så ska böckerna nu vara sorterade. Sortering Den sorteringsalgoritm som vi använder oss kallas selection sort (urvalssortering) och är en av många existerande sorteringsalgoritmer. Dess funktionssätt beskrivs kanske bäst genom ett konkret

Läs mer

Föreläsning Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning Datastrukturer (DAT037) Föreläsning Datastrukturer (DAT037) Nils Anders Danielsson 2015-12-14 Idag Frågor? Är något oklart inför tentan? Sammanfattning Exempel från föreläsning 1 Dåligt val av datastruktur public class Bits {

Läs mer

Lösningsförslag till tentamen för TDA540 Objektorienterad Programmering

Lösningsförslag till tentamen för TDA540 Objektorienterad Programmering Lösningsförslag till tentamen för TDA540 Objektorienterad Programmering Institutionen för Datavetenskap CTH HT-7, TDA540 Dag: 208-0-3, Tid: 4.00-8.00 Uppgift a) class används för en klassdeklaration som

Läs mer

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet Föreläsning 8 Sortering och urval TDDC70/91: DALG Utskriftsversion av föreläsning i Datastrukturer och algoritmer 1 oktober 2013 Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet 8.1 Innehåll Innehåll 1 Sortering

Läs mer

Arrayer (fält)

Arrayer (fält) Arrayer (fält) 1 Vad kommer vi att ta upp om arrayer? Deklarera och initiera arrayen Lägga till i arrayen Ta ut på indexposition Ta reda på arrayens längd Sortera arrayen Söka igenom arrayen Loopa igenom

Läs mer

Kompilering och exekvering. Föreläsning 1 Objektorienterad programmering DD1332. En kompilerbar och körbar java-kod. Kompilering och exekvering

Kompilering och exekvering. Föreläsning 1 Objektorienterad programmering DD1332. En kompilerbar och körbar java-kod. Kompilering och exekvering Föreläsning 1 Objektorienterad programmering DD1332 Introduktion till Java Kompilering, exekvering, variabler, styrstrukturer Kompilering och exekvering Ett program måste översättas till datorns språk

Läs mer

Tentamen i Algoritmer & Datastrukturer i Java

Tentamen i Algoritmer & Datastrukturer i Java Tentamen i Algoritmer & Datastrukturer i Java Hjälpmedel: Skrivhjälpmedel, miniräknare. Ort / Datum: Halmstad / 2008-05-27 Skrivtid: 4 timmar Kontakt person: Nicolina Månsson, tel. 035-167487 Poäng / Betyg:

Läs mer

Datastrukturer. föreläsning 2

Datastrukturer. föreläsning 2 Datastrukturer föreläsning 2 1 De som vill ha en labkamrat möts här framme i pausen Övningsgrupper: efternamn som börjar på A-J: EC, Arnar Birgisson K-Ö: ED, Staffan Björnesjö 2 Förra gången Vi jämförde

Läs mer

Objektorienterad programmering E. Back to Basics. En annan version av printtable. Ett enkelt exempel. Föreläsning 10

Objektorienterad programmering E. Back to Basics. En annan version av printtable. Ett enkelt exempel. Föreläsning 10 Objektorienterad programmering E Föreläsning 10 Rekursion Länkade datastrukturer Back to Basics Exekvera programmet för hand! public class Param { public static int f(int x) { return x+1; public static

Läs mer

SORTERING OCH SÖKNING

SORTERING OCH SÖKNING Algoritmer och Datastrukturer Kary FRÄMLING Kap. 9, Sid 1 C-språket 2/Kary Främling v2000 och Göran Pulkkis v2003 SORTERING OCH SÖKNING Sortering är ett av de bästa exemplen på problem där valet av lösningsalgoritm

Läs mer

Lite mer om Javas stöd för fält. Programmering. Exempel: vad är det största talet? hh.se/db2004. Fält samt Input/Output

Lite mer om Javas stöd för fält. Programmering. Exempel: vad är det största talet? hh.se/db2004. Fält samt Input/Output Programmering hh.se/db2004 Föreläsning 5: Fält samt Input/Output Verónica Gaspes www2.hh.se/staff/vero www2.hh.se/staff/vero/programmering Lite mer om Javas stöd för fält Hur många element har ett fält?

Läs mer

Föreläsning ALGORITMER: SÖKNING, REGISTRERING, SORTERING

Föreläsning ALGORITMER: SÖKNING, REGISTRERING, SORTERING Föreläsning 11 12 ALGORITMER: SÖKNING, REGISTRERING, SORTERING Seminarier: Fredagsklubben för dig som tycker att programmering är svårt (0 eller möjligen 1 poäng på delmålskontrollen) inte avsedda för

Läs mer

Programmeringsteknik och Matlab. Dagens program. Viktiga datum. Repetitionsexempel. Repetition av if/else, for, while och Scanner

Programmeringsteknik och Matlab. Dagens program. Viktiga datum. Repetitionsexempel. Repetition av if/else, for, while och Scanner Programmeringsteknik och Matlab Övning 3 Dagens program Övningsgrupp 2 (Sal Q22/E32) Johannes Hjorth hjorth@nada.kth.se Rum 4538 på plan 5 i D-huset 08-790 69 02 Kurshemsida: http://www.nada.kth.se/kurser/kth/2d1312

Läs mer

Länkade strukturer, parametriserade typer och undantag

Länkade strukturer, parametriserade typer och undantag Länkade strukturer, parametriserade typer och undantag Programmering för språkteknologer 2 Sara Stymne 2013-09-18 Idag Parametriserade typer Listor och länkade strukturer Komplexitet i länkade strukturer

Läs mer

F9 - Polymorfism. ID1004 Objektorienterad programmering Fredrik Kilander

F9 - Polymorfism. ID1004 Objektorienterad programmering Fredrik Kilander F9 - Polymorfism ID1004 Objektorienterad programmering Fredrik Kilander fki@kth.se Polymorfism - flerformighet Vi vet vad metoden heter (signaturen) Men vi vet inte vid anropet exakt vilken metod som faktiskt

Läs mer

Föreläsning 5 Innehåll. Val av algoritm och datastruktur. Analys av algoritmer. Tidsåtgång och problemets storlek

Föreläsning 5 Innehåll. Val av algoritm och datastruktur. Analys av algoritmer. Tidsåtgång och problemets storlek Föreläsning 5 Innehåll Val av algoritm och datastruktur Algoritmer och effektivitet Att bedöma och jämföra effektivitet för algoritmer Begreppet tidskomplexitet Det räcker inte med att en algoritm är korrekt

Läs mer

Tentamen på kursen DA7351, Programmering 1. 051102, kl 08.15-12.15. Malmö högskola Teknik och samhälle. DA7351, Programmering 1 1 051102

Tentamen på kursen DA7351, Programmering 1. 051102, kl 08.15-12.15. Malmö högskola Teknik och samhälle. DA7351, Programmering 1 1 051102 Tentamen på kursen DA7351, Programmering 1 051102, kl 08.15-12.15 Tillåtna hjälpmedel: Valfri bok om Java. Vid bedömning av lösningarna tas hänsyn till om dessa uppfyller de krav på programkvalitet (strukturering,

Läs mer

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 9 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 9 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 9 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Prioritetskö Heap Representation som

Läs mer

Dugga Datastrukturer (DAT036)

Dugga Datastrukturer (DAT036) Dugga Datastrukturer (DAT036) Duggans datum: 2012-11-21. Författare: Nils Anders Danielsson. För att en uppgift ska räknas som löst så måste en i princip helt korrekt lösning lämnas in. Enstaka mindre

Läs mer

Dagens text. Programmeringsteknik. Mer om Scanner-klassen. Dialogrutor (klassen JOptionPane) Bubbelsortering. Omslagsklasser.

Dagens text. Programmeringsteknik. Mer om Scanner-klassen. Dialogrutor (klassen JOptionPane) Bubbelsortering. Omslagsklasser. (16 februari 2016 F5.1 ) Dagens text Programmeringsteknik Mer om Scanner-klassen Dialogrutor (klassen JOptionPane) Bubbelsortering ArrayList Omslagsklasser Arbetsexempel (16 februari 2016 F5.2 ) Pokertärningar

Läs mer

4 13 / %.; 8 </" '': " / //&' " " ' * TelefonKostnad +,-%&. #!" $% " &' . > / ' 5 /' * 13/ &' static Math 1+" &'/ % 12 "" static "' * 1 /") %& &

4 13 / %.; 8 </ '':  / //&'   ' * TelefonKostnad +,-%&. #! $%  &' . > / ' 5 /' * 13/ &' static Math 1+ &'/ % 12  static ' * 1 /) %& & TelefonKostnad static Math static $ & )&* +,-&. 0 +& + & 3 356+573 ) & & 6 3 3 & 3 * 6 3.:; < = 3 = 6 ; < : & >?.;,;@.A@;0,0,? @B0 C,0 > *. > 5 C D & D 5 * &! ; 66C! * C, 0 E,&! 0 F,G0 >: = = C 3 & HI

Läs mer

Laboration 13, Arrayer och objekt

Laboration 13, Arrayer och objekt Laboration 13, Arrayer och objekt Avsikten med denna laboration är att du ska träna på att använda arrayer. Skapa paketet laboration13 i ditt laborationsprojekt innan du fortsätter med laborationen. Uppgift

Läs mer

Föreläsning 2, vecka 8: Repetition

Föreläsning 2, vecka 8: Repetition TDA 548: Grundläggande Programvaruutveckling Föreläsning 2, vecka 8: Repetition Magnus Myréen Chalmers, läsperiod 1, 2016-2017 Idag Metoder och terminologi Referensvärden och arrays Interface och ritning

Läs mer

Tentamen DE12, IMIT12, SYST12, ITEK11 (även öppen för övriga)

Tentamen DE12, IMIT12, SYST12, ITEK11 (även öppen för övriga) Grundläggande programmering med C# Provmoment: Ladokkod: Tentamen ges för: 7,5 högskolepoäng TEN1 NGC011 Tentamen DE12, IMIT12, SYST12, ITEK11 (även öppen för övriga) (Ifylles av student) (Ifylles av student)

Läs mer

Föreläsning 3. Stack

Föreläsning 3. Stack Föreläsning 3 Stack Föreläsning 3 ADT Stack Stack JCF Tillämpning Utvärdera ett postfix uttryck Stack implementerad med en array Stack implementerad med en länkad lista ADT Stack Grundprinciper: En stack

Läs mer

Programmering med Java. Grunderna. Programspråket Java. Programmering med Java. Källkodsexempel. Java API-exempel In- och utmatning.

Programmering med Java. Grunderna. Programspråket Java. Programmering med Java. Källkodsexempel. Java API-exempel In- och utmatning. Programmering med Java Programmering med Java Programspråket Java Källkodsexempel Källkod Java API-exempel In- och utmatning Grunderna Ann Pan panda@nada.kth.se Rum 1445, plan 4 på Nada 08-7909690 Game.java

Läs mer

Algoritmanalys. Genomsnittligen behövs n/2 jämförelser vilket är proportionellt mot n, vi säger att vi har en O(n) algoritm.

Algoritmanalys. Genomsnittligen behövs n/2 jämförelser vilket är proportionellt mot n, vi säger att vi har en O(n) algoritm. Algoritmanalys Analys av algoritmer används för att uppskatta effektivitet. Om vi t. ex. har n stycken tal lagrat i en array och vi vill linjärsöka i denna. Det betyder att vi måste leta i arrayen tills

Läs mer

Dagens text. Programmeringsteknik. Mer om Scanner-klassen. Dialogrutor (klassen JOptionPane) Bubbelsortering. Omslagsklasser.

Dagens text. Programmeringsteknik. Mer om Scanner-klassen. Dialogrutor (klassen JOptionPane) Bubbelsortering. Omslagsklasser. (1 oktober 2017 F5 1 ) Dagens text Programmeringsteknik Mer om Scanner-klassen Dialogrutor (klassen JOptionPane) Bubbelsortering ArrayList Omslagsklasser Arbetsexempel (1 oktober 2017 F5 2 ) Pokertärningar

Läs mer

Programmering för språkteknologer II, HT2011. Rum

Programmering för språkteknologer II, HT2011. Rum Programmering för språkteknologer II, HT2011 evelina.andersson@lingfil.uu.se Rum 9-2035 http://stp.ling.uu.se/~evelina/uv/uv11/pst2/ Kursplan Mål Efter avslutad kurs skall studenten för att förtjäna betyget

Läs mer

Föreläsning 8: Exempel och problemlösning

Föreläsning 8: Exempel och problemlösning TDA 545: Objektorienterad programmering Föreläsning 8: Exempel och problemlösning Magnus Myréen Chalmers, läsperiod 1, 2015-2016 De tre senaste föreläsningarna Läsanvisning: kap 2 & 13 meddelanden och

Läs mer

Tentamen OOP 2015-03-14

Tentamen OOP 2015-03-14 Tentamen OOP 2015-03-14 Anvisningar Fråga 1 och 2 besvaras på det särskilt utdelade formuläret. Du får gärna skriva på bägge sidorna av svarsbladen, men påbörja varje uppgift på ett nytt blad. Vid inlämning

Läs mer

Föreläsning 10 Innehåll. Prioritetsköer och heapar. ADT Prioritetskö. Interface för Prioritetskö. Exempel på vad du ska kunna

Föreläsning 10 Innehåll. Prioritetsköer och heapar. ADT Prioritetskö. Interface för Prioritetskö. Exempel på vad du ska kunna Föreläsning Innehåll Prioritetsköer och heapar Prioritetsköer och heapar ADT prioritetskö Klassen PriorityQueue i java.util Implementering med lista ar Implementering av prioritetskö med heap Sortering

Läs mer

Algoritmer och effektivitet. Föreläsning 5 Innehåll. Analys av algoritmer. Analys av algoritmer Tidskomplexitet. Algoritmer och effektivitet

Algoritmer och effektivitet. Föreläsning 5 Innehåll. Analys av algoritmer. Analys av algoritmer Tidskomplexitet. Algoritmer och effektivitet Föreläsning 5 Innehåll Algoritmer och effektivitet Algoritmer och effektivitet Att bedöma, mäta och jämföra effektivitet för algoritmer Begreppet tidskomplexitet Undervisningsmoment: föreläsning 5, övningsuppgifter

Läs mer

Övning vecka 6. public void method2() { //code block C method3(); //code block D }//method2

Övning vecka 6. public void method2() { //code block C method3(); //code block D }//method2 Övning vecka 6. TDA550 - Objektorienterad programvaruutveckling IT, fk Denna vecka ska vi titta på undantag, testning, generiska enheter, samlingar och designmönstret Iterator. Uppgift 1 Exceptions a)

Läs mer

Tentamen i Algoritmer & Datastrukturer i Java

Tentamen i Algoritmer & Datastrukturer i Java Tentamen i Algoritmer & Datastrukturer i Java Hjälpmedel: Skrivhjälpmedel, miniräknare. Ort / Datum: Halmstad / 2010-03-16 Skrivtid: 4 timmar Kontaktperson: Nicolina Månsson Poäng / Betyg: Max 44 poäng

Läs mer

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 6 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 6 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 6 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Omega, Theta Selectionsort, Shellsort,

Läs mer

Tentamen Datastrukturer (DAT037)

Tentamen Datastrukturer (DAT037) Tentamen Datastrukturer (DAT07) Datum och tid för tentamen: 2016-01-09, 14:00 18:00. Ansvarig: Nils Anders Danielsson. Nås på 0700 620 602 eller anknytning 1680. Besöker tentamenssalarna ca 15:00 och ca

Läs mer

Rekursion. Koffman & Wolfgang kapitel 5

Rekursion. Koffman & Wolfgang kapitel 5 Rekursion Koffman & Wolfgang kapitel 5 1 Rekursivt tänkande Rekursion reducerar ett problem till en eller flera enklare versioner av samma problem. med enklare menas att underproblemen måste vara mindre,

Läs mer

Föreläsning 3. Iteration while-satsen

Föreläsning 3. Iteration while-satsen Föreläsning 3 Iteration while-satsen Datatypen double I en dator kan man inte lagra hur stora eller hur små tal som helst. De enkla datatyperna, som används för att lagra tal (t.ex. int och double), har

Läs mer

Föreläsning 3: Booleans, if, switch

Föreläsning 3: Booleans, if, switch TDA 545: Objektorienterad programmering Föreläsning 3: Booleans, if, switch Magnus Myréen Chalmers, läsperiod 1, 2015-2016 Påminnelse om klasser och objekt Boll boll1 = new Boll(5,12); skapar ett nytt

Läs mer

Abstrakt datatyp. -Algoritmer och Datastrukturer- För utveckling av verksamhet, produkter och livskvalitet.

Abstrakt datatyp. -Algoritmer och Datastrukturer- För utveckling av verksamhet, produkter och livskvalitet. -Algoritmer och Datastrukturer- Abstrakt datatyp Datatyp för en variabel Betecknar i ett programmeringsspråk den mängd värden variabeln får anta. T ex kan en variabel av typ boolean anta värdena true och

Läs mer

Sortering. Föreläsning 12 Innehåll. Sortering i Java. Sortering i Java Exempel. Sortering

Sortering. Föreläsning 12 Innehåll. Sortering i Java. Sortering i Java Exempel. Sortering Föreläsning 12 Innehåll Sortering Sortering O(n 2 )-algoritmer: urvalsering insättningsering O(n log n)-algoritmer: Merge Quick Varför era? För att göra sökning effektivare. För att förenkla vissa algoritmer.

Läs mer

Föreläsning 1, vecka 7: Rekursion

Föreläsning 1, vecka 7: Rekursion TDA 548: Grundläggande Programvaruutveckling Föreläsning 1, vecka 7: Rekursion Magnus Myréen Chalmers, läsperiod 1, 2016-2017 Nytt: Extra labbtillfälle för Grupp B (för att grupp Bs labbtider har på senaste

Läs mer

Bakgrund och motivation. Definition av algoritmer Beskrivningssätt Algoritmanalys. Algoritmer. Lars Larsson VT 2007. Lars Larsson Algoritmer 1

Bakgrund och motivation. Definition av algoritmer Beskrivningssätt Algoritmanalys. Algoritmer. Lars Larsson VT 2007. Lars Larsson Algoritmer 1 Algoritmer Lars Larsson VT 2007 Lars Larsson Algoritmer 1 1 2 3 4 5 Lars Larsson Algoritmer 2 Ni som går denna kurs är framtidens projektledare inom mjukvaruutveckling. Som ledare måste ni göra svåra beslut

Läs mer

Föreläsning 3-4 Innehåll

Föreläsning 3-4 Innehåll Föreläsning 3-4 Innehåll Skriva egna metoder Logiska uttryck Algoritm för att beräkna min och max Vektorer Datavetenskap (LTH) Föreläsning 3-4 HT 2017 1 / 36 Diskutera Vad gör programmet programmet? Föreslå

Läs mer

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 3 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 3 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 3 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Abstrakta datatyper Listor Stackar

Läs mer

Typkonvertering. Java versus C

Typkonvertering. Java versus C Typer Objektorienterad programmering E Typkonvertering Typkonvertering Satser: while, for, if Objekt Föreläsning 2 Implicit konvertering Antag att vi i ett program deklarerat int n=3; double x = 5.2; Då

Läs mer

ITK:P1 Föreläsning 1. Programmering. Programmeringsspråket Java. Stark typning Explicit typning Strukturerat Hög säkerhet

ITK:P1 Föreläsning 1. Programmering. Programmeringsspråket Java. Stark typning Explicit typning Strukturerat Hög säkerhet ITK:P1 Föreläsning 1 Att programmera i språket Java DSV Peter Mozelius Programmering Olika typer av programmering som t ex: o Imperativ programmering (C, Pascal m fl) o Funktionell programmering (Lisp,

Läs mer

TENTAMEN PROGRAMMERINGSMETODIK MOMENT 2 - JAVA, 4P

TENTAMEN PROGRAMMERINGSMETODIK MOMENT 2 - JAVA, 4P UME UNIVERSITET Datavetenskap 981212 TENTAMEN PROGRAMMERINGSMETODIK MOMENT 2 - JAVA, 4P Datum : 981212 Tid : 9-15 HjŠlpmedel : Inga Antal uppgifter : 9 TotalpoŠng : 60 (halva pošngtalet kršvs normalt fšr

Läs mer

Tentamen Datastrukturer D DAT 036/DIT960

Tentamen Datastrukturer D DAT 036/DIT960 Tentamen Datastrukturer D DAT 036/DIT960 17 december 2010 Tid: 8.30-12.30 Ansvarig: Peter Dybjer, tel 0736-341480 eller ankn 1035 Max poäng på tentamen: 60. Betygsgränser, CTH: 3 = 24 p, 4 = 36 p, 5 =

Läs mer

String [] argv. Dagens Agenda. Mer om arrayer. Mer om arrayer forts. String [] argv. argv är variabelnamnet. Arrayer och Strängar fortsättning

String [] argv. Dagens Agenda. Mer om arrayer. Mer om arrayer forts. String [] argv. argv är variabelnamnet. Arrayer och Strängar fortsättning Dagens Agenda String [] argv String [] argv Arrayer och Strängar fortsättning Booleska operatorer if, for, while satser Introduktion till algoritmer public static void main(string [] argv) argv är variabelnamnet

Läs mer

Den som bara har en hammare tror att alla problem är spikar

Den som bara har en hammare tror att alla problem är spikar Introduktion Föreläsning (Weiss kap. -4) Många begrepp blir det Introduktion till kursen Exempel: Datastrukturen mängd Generiska Den som bara har en hammare tror att alla problem är spikar Vilken

Läs mer

Sökning i ordnad lista. Sökning och sortering. Sökning med vaktpost i oordnad lista

Sökning i ordnad lista. Sökning och sortering. Sökning med vaktpost i oordnad lista Sökning och sortering Sökning i oordnad lista Att söka efter data man lagrat undan för senare användning är vanligt Egentligen har man ingen annan anledning för att lagra undan data Har man mycket data

Läs mer

Övning vecka 5. Denna vecka ska vi titta pa samlingar, generics och designmönstren Decorator, Singleton och Iterator.

Övning vecka 5. Denna vecka ska vi titta pa samlingar, generics och designmönstren Decorator, Singleton och Iterator. Övning vecka 5. TDA550 - Objektorienterad programvaruutveckling IT, fk Denna vecka ska vi titta pa samlingar, generics och designmönstren Decorator, Singleton och Iterator. Uppgift 1 Kom ihåg att samlingar

Läs mer

Föreläsning 3: Abstrakta datastrukturer, kö, stack, lista

Föreläsning 3: Abstrakta datastrukturer, kö, stack, lista Föreläsning 3: Abstrakta datastrukturer, kö, stack, lista Abstrakt stack Abstrakt kö Länkade listor Abstrakta datatyper Det är ofta praktiskt att beskriva vilka operationer man vill kunna göra på sina

Läs mer

Föreläsning 9 Innehåll

Föreläsning 9 Innehåll Föreläsning 9 Innehåll Binära sökträd algoritmer för sökning, insättning och borttagning, implementering effektivitet balanserade binära sökträd, AVL-träd Abstrakta datatyperna mängd (eng. Set) och lexikon

Läs mer

Parallellism, återblick

Parallellism, återblick Parallellism, återblick Josef Svenningsson December 11, 2012 Lab7 Det är problem med lab7. Gå med i den grupp som ni använt tidigare. DEMO Flera saker händer samtidigt Ofta hanterar program olika indata

Läs mer

DAT043 Objektorienterad Programmering

DAT043 Objektorienterad Programmering DAT043 Objektorienterad Programmering Detta är en exempeltenta som innehåller gamla tentauppgifter av ungefär liknande slag som ni kan förvänta er se på ordinarie tenta i Del 1 respektive Del 2. Dock är

Läs mer

OOP Objekt-orienterad programmering

OOP Objekt-orienterad programmering OOP F2:1 OOP Objekt-orienterad programmering Föreläsning 2 Deklaration och tilldelning Programsatser Tilldelning Input/Output Selektion Deklaration och tilldelning OOP F2:2 int x; double d; char ch; boolean

Läs mer

Grundkurs i programmering, 6 hp (725G61) Dugga 2 tillfälle 2

Grundkurs i programmering, 6 hp (725G61) Dugga 2 tillfälle 2 AID-nummer: Datum: 2014-12-18 Kurskod: 725G61 Provkod: LAB1 Grundkurs i programmering, 6 hp (725G61) Dugga 2 tillfälle 2 Skrivningstid: 2014-12-18 klockan 8.00-10.00. Hjälpmedel: Inga. För varje fråga

Läs mer

Objektorienterad programmering. Fält som funktionsresultat. Mer om fält: att uppdatera ett parameterfält. Kontrast: Parametrar av primitiv typ

Objektorienterad programmering. Fält som funktionsresultat. Mer om fält: att uppdatera ett parameterfält. Kontrast: Parametrar av primitiv typ orienterad programmering Föreläsning 3 Exempel: Telefonboken Fält som funktionsresultat Exempel Definiera static double[] vectorsum(double[] a, double[] b) Betrakta sedan följande kodavsnitt:... double[]

Läs mer

Tentamen: Programutveckling ht 2015

Tentamen: Programutveckling ht 2015 Tentamen: Programutveckling ht 2015 Datum: 2015-11-04 Tid: 09:00-13:00 Sal: Ansvarig: Resultat: Hjälpmedel: Maxpoäng: Betygsgränser: Anslås inom 3 veckor. Inga 40 p 20 p för G, 32 p för VG. Iakttag följande:

Läs mer

Lösningar för tenta 2 DAT043,

Lösningar för tenta 2 DAT043, Lösningar för tenta 2 DAT043, 2018-06-08. Uppgift 1 public class Car{ private String model; private String year; private double price; public Car(String model, String year, double price){ this.model =

Läs mer

Datatyper och kontrollstrukturer. Skansholm: Kapitel 2) De åtta primitiva typerna. Typ Innehåll Defaultvärde Storlek

Datatyper och kontrollstrukturer. Skansholm: Kapitel 2) De åtta primitiva typerna. Typ Innehåll Defaultvärde Storlek De åtta primitiva typerna Java, datatyper, kontrollstrukturer Skansholm: Kapitel 2) Uppsala Universitet 11 mars 2005 Typ Innehåll Defaultvärde Storlek boolean true, false false 1 bit char Tecken \u000

Läs mer

Omtentamen för TDA540 Objektorienterad Programmering. Institutionen för Datavetenskap CTH HT-16, TDA540. Dag: , Tid:

Omtentamen för TDA540 Objektorienterad Programmering. Institutionen för Datavetenskap CTH HT-16, TDA540. Dag: , Tid: Omtentamen för TDA540 Objektorienterad Programmering Institutionen för Datavetenskap CTH HT-16, TDA540 Dag: 2017-08-24, Tid: 14.00-18.00 Ansvarig: Examinator: Alex Gerdes Carlo A. Furia Förfrågningar:

Läs mer

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 1 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 1 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 1 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Kursinformation Imperativa delen av

Läs mer

Föreläsning Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning Datastrukturer (DAT037) Föreläsning Datastrukturer (DAT037) Nils Anders Danielsson 2015-11-16 Idag Mängder, avbildningar. Hashtabeller. Sortering. Pseudokod Blandning av programmeringsspråk, matematisk notation och naturligt

Läs mer

DAT043 Objektorienterad programmering för D, DIT011 Objektorienterad programvaruutveckling för GU

DAT043 Objektorienterad programmering för D, DIT011 Objektorienterad programvaruutveckling för GU DAT043 Objektorienterad programmering för D, DIT011 Objektorienterad programvaruutveckling för GU lösningsförslag till tentamen 2017-06-09 Tid: 8:30-12:30. Plats: SB. Ansvarig lärare: Fredrik Lindblad,

Läs mer

Objektorienterad programmering i Java

Objektorienterad programmering i Java Objektorienterad programmering i Java Föreläsning 4 Täcker i stort sett kapitel 6 i kursboken Java Software Solutions 1 Läsanvisningar Den här föreläsningen är uppbyggd som en fortsättning av exemplet

Läs mer

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 10 Erik Nilsson, Institutionen för Datavetenskap, LiU

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 10 Erik Nilsson, Institutionen för Datavetenskap, LiU TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 10 Erik Nilsson, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Lägre gräns för sortering Count sort,

Läs mer

Hitta k största bland n element. Föreläsning 13 Innehåll. Histogramproblemet

Hitta k största bland n element. Föreläsning 13 Innehåll. Histogramproblemet Föreläsning 13 Innehåll Algoritm 1: Sortera Exempel på problem där materialet i kursen används Histogramproblemet Schemaläggning Abstrakta datatyper Datastrukturer Att jämföra objekt Om tentamen Skriftlig

Läs mer

Lite om reella tal. Programmering. I java. Om operatorers associativitet och prioritet

Lite om reella tal. Programmering. I java. Om operatorers associativitet och prioritet Programmering hh.se/db2004 Föreläsning 4: Fält samt Input/Output Verónica Gaspes www2.hh.se/staff/vero www2.hh.se/staff/vero/programmering Lite om reella tal Vad kan man göra med reella tal? Utöver de

Läs mer

ID1020: Union-Find. Dr. Jim Dowling jdowling@kth.se. kap. 1.5. Slides adapted from Algorithms 4 th Edition, Sedgewick.

ID1020: Union-Find. Dr. Jim Dowling jdowling@kth.se. kap. 1.5. Slides adapted from Algorithms 4 th Edition, Sedgewick. ID1020: Union-Find Dr. Jim Dowling jdowling@kth.se kap. 1.5 Slides adapted from Algorithms 4 th Edition, Sedgewick. Att utvecka en algoritm Stegen för att utveckla en användbar algoritm: - Bygg en modell

Läs mer

Tentamen Programmeringsteknik II Inledning. Anmälningskod:

Tentamen Programmeringsteknik II Inledning. Anmälningskod: Tentamen Programmeringsteknik II 2016-01-11 Inledning I bilagan finns ett antal mer eller mindre ofullständiga klasser. Några ingår i en hierarki: List, SortedList, SplayList och ListSet enligt vidstående

Läs mer

Command line argumenter. Objektorienterad Programmering (TDDC77) Vad blir resultatet? Nu då? Ahmed Rezine. Hösttermin 2016

Command line argumenter. Objektorienterad Programmering (TDDC77) Vad blir resultatet? Nu då? Ahmed Rezine. Hösttermin 2016 Command line argumenter Objektorienterad Programmering (TDDC77) Föreläsning VI: eclipse, felsökning, felhantering Ahmed Rezine IDA, Linköpings Universitet Hösttermin 2016 /* Cla. java * Programmet illustrerar

Läs mer