Datastrukturer och algoritmer

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Datastrukturer och algoritmer"

Transkript

1 Innehåll Föreläsning 1 Snabbrepetition Exempeltentamen ursvärdering Mina målsättningar Innehållsöversikt Rolig och viktig kurs Bli en bättre programmerare och inse att man blivit det änna till kända lösningar på typiska problem onstruera robusta och korrekta program onstruera och beskriva algoritmer och datatyper Planera sitt arbete så att projekt blir klar i tid Förstå komplexitetsbegreppet Tid och rum Bli bättre på att kommunicera resultat Algoritmer Tids- och rumsfrågor Designprinciper Abstrakta datatyper Sökning Sortering Innehållsöversikt Algoritmer Innehållsöversikt Algoritmer Tids och rumsfrågor Exekvering, implementering, underhåll Tid vs rumskomplexitet Analys av exekveringstider o Olika sätt, vad de står för och +/- Experimentell Asymptotisk o T(n) för en alg => O(n) Primitiva operationer Okulärbesiktning o Att beskriva algoritmer Designprinciper Idéer till 4 olika algoritmtyper o Brute force, D&C, Greedy och dynamisk programmering o Exempel på varje o +/- o Typiska användningar

2 Innehållsöversikt Abstrakta Datatyper (ADT) Innehållsöversikt Sökning (traversering) Stack, ö, Listor, Träd, Graf, Prioritetskö, Heap, Tabell, Sträng, Mängd, Sökträd, Tries, mm Beskrivningssätt Organisation, Modell, Gränsytan (formell, informell) Grundbegrepp Vad är en organisation, sorterad ADT, mm Primär vs. sekundär struktur Absolut vs. relativ komplexitet Sätt att implementera +/-, när var hur omplexitet för de viktigaste operationerna Vart hittar vi ADT typiskt Hur olika ADT hänger ihop med varandra Algoritmer på ADT Vad är traversering Olika metoder för sökning i sekvenser Linjär & Binär +/- Ställer de några krav på implementationen av ADTn? Innehållsöversikt Sortering Förväntade studieresultat (1) Varför sorterar vi? Sorterad ADT vs sortering av data Sökningen blir snabbare ibland Hur kan vi sortera (olika former) +/- När passar dom? Stabil sortering 5- olika algoritmer, analys Efter avslutad kurs ska studenten kunna: redogöra för grundläggande begrepp relaterade till datastrukturer och algoritmer redogöra för organisation och specifikation för grundläggande abstrakta datatyper såsom lista, stack, kö, träd, mängd, graf och tabell redogöra för grundläggande algoritmer, deras komplexitet och karakteristiska egenskaper välja lämpliga datatyper och algoritmer för ett givet problem välja och utföra lämpliga implementationer (konstruktioner) av de valda datatyperna och algoritmerna Förväntade studieresultat () Tentan Efter avslutad kurs ska studenten kunna: analysera enklare algoritmer praktiskt och teoretiskt med avseende på prestanda använda sig av grundläggande problemlösningsstrategier (som till exempel divide and conquer, brute force, greedy och dynamisk programmering) på nya problem tillämpa de teoretiska kunskaperna och objektorienteringsparadigmen praktiskt på ett programmeringsprojekt, dvs. konstruera en komplett programvara inklusive dokumentation (med systembeskrivning och webbaserad API) utifrån givna riktlinjer utforma en enkel arbetsplan för ett programmeringsprojekt som utförs i grupp samt dokumentera, följa upp och skriftligt utvärdera den gjorda planeringen. Ska kontrollera att de förväntade studieresultaten uppfyllts. Definitionsfrågor Begrepp Definiera, beskriv, ge exempel,... Förståelsefrågor Visa hur en algoritm fungerar Vilken datatyp passar bäst för detta problem, varför? Jämför, analysera, förklara,... Resultaten kommer att skickas via mail (@cs.umu.se)

3 Exempeltenta 0051 Uppgift 1 sortering ( = 4p) Enbart skissartade svar dessa svar skulle inte ge full poäng på en tentamen! Tanken är att man ska få en hum vad som krävs och se hur vi tänkte när vi rättade. Utöver kriterierna för varje uppgift gör man som rättare alltid en helhetsbedömning (av varje enskild uppgift och tentan i stort). 40 p fördelat på uppgifter a) Vad innebär det att en sorteringsalgoritm är stabil? Förklara med ett exempel på en sekvens av värden före och efter sortering. b) Ange två sorteringsalgoritmer som vi gått igenom på kursen som är stabila. c) Vad innebär det att en sorteringsalgoritm är in-place? d) Ange två sorteringsalgoritmer som vi gått igenom på kursen som är in-place. a) Vad innebär det att en sorteringsalgoritm är stabil? Förklara med ett exempel på en sekvens av värden före och efter sortering. Den inbördes relationen mellan två objekt med samma nyckel bibehålls vid sortering. [(0,L),(,C),(5,G),(8,A),(10,G) ] => [(8,A),(,C),(5,G),(10,G),(0,L)] b) Ange två sorteringsalgoritmer som vi gått igenom på kursen som är stabila. Instickssortering, bubble sort, mergesort, bucket sort, radix sort. c) Vad innebär det att en sorteringsalgoritm är in-place? onstant andel extra minne (motsv elementens storlek). Inget extra minne som beror av n behövs för att kunna sortera utan det räcker med ett minne motsvarande ett element. d) Ange två sorteringsalgoritmer som vi gått igenom på kursen som är in-place. Instickssortering, selection sort, bubble sort, quick-sort, (mergesort inte så vanligt!) radix exchange sort (MSD radix sort) Uppgift grafer ( + = 4p) Berit Byggare håller på att bygga en sommarstuga. Hon har delat in projektet i följande uppgifter: 1) skapa grunden ) lägga golven ) bygga ytterväggar 8) sätta in dörrar ) bygga innerväggar 9) sätta in fönster 4) bygga skorstenen 10) lägga takplattor 5) bygga takstolarna 11) isolera ytterväggarna ) måla innerväggar 1) flytta in. Det finns vissa restriktioner kring ordningen hon kan utföra uppgifterna Grunden måste vara skapad innan man kan bygga ytterväggar och skorsten. För att kunna bygga takstolarna måste Berit först bygga ytterväggar och skorsten. Innerväggarna ska byggas senare än ytterväggarna. Fönstren sätts in efter det att ytterväggarna är byggda. Dörrarna sätts in efter det att innerväggarna är byggda. Golvet kan läggas först när takplattorna är lagda och innerväggarna är byggda. Berit kan lägga takplattorna först efter takstolarna är byggda. Isoleringen av ytterväggarna kan göras först när fönstren och dörrarna är insatta. Innerväggarna kan målas först när golvet är klart. Berit kommer inte att flytta in förrän innerväggarna är målade och ytterväggarna isolerade. Uppgift grafer ( + = 4p) a) representera restriktionerna ovan som en riktad graf där noderna representerar uppgifter och kanterna deras ordning. Grafen får inte introducera ytterligare direkta restriktioner än de som nämns ovan. (Använd de givna numren för att numrera noderna.)

4 Grunden måste vara skapad innan man kan bygga ytterväggar och skorsten. För att kunna bygga takstolarna måste Berit först bygga ytterväggar och skorsten. Innerväggarna ska byggas senare än ytterväggarna. Fönstren sätts in efter det att ytterväggarna är byggda. Dörrarna sätts in efter det att innerväggarna är byggda. Golvet kan läggas först när takplattorna är lagda och innerväggarna är byggda. Berit kan lägga takplattorna först efter takstolarna är byggda. Isoleringen av ytterväggarna kan göras först när fönstren och dörrarna är insatta. Innerväggarna kan målas först när golvet är klart. Berit kommer inte att flytta in förrän innerväggarna är målade och ytterväggarna isolerade Uppgift grafer ( + = 4p) b) Visa i vilken ordning noderna besöks om man startar i nod (1) och gör en djupet-först sökning där man, om man har ett val, alltid väljer noden med lägst nummer ,,,,, 1, 8, 11, 5, 10, 9, 4 Uppgift algoritmer och heap (4p) Uppgift algoritmer och heap (4p) När meddelanden skickas mellan två datorer via ett nätverk händer det att de kommer fram i fel ordning d.v.s. om ett meddelande m 1 sänds före ett annat meddelande m så kan det inträffa att m kommer fram före m 1. Detta beror på att meddelandena sänds via routrar som håller reda hur meddelandena skall skickas för att komma snabbast fram. Denna information uppdateras dynamiskt eftersom datorer tillkommer och utgår ur nätverket. Det kan då inträffa att när m sänds har en bättre väg dykt upp och därför kommer m fram tidigare. I många tillämpningar är det viktigt att meddelanden behandlas (t ex visas) i den ordning de sänts. Om de kommer fram i fel ordning måste mottagande dator se till att spara undan meddelanden i avvaktan på att det meddelande man förväntade sig kommer. Exempel Om vi tänker oss att meddelandena är numrerade så förväntar man sig först ett meddelande med nummer 1. Om vi antar att meddelandena anländer till datorn i följande ordning:,, 5, 1, 4 så kommer, och 5 att sparas undan vid sin ankomst (eftersom man väntar meddelande 1). När meddelande 1 kommer kan det behandlas och man behandlar då även så många meddelanden som möjligt i sekvens av dem man sparat undan; i detta fall meddelandena och. Man förväntar sig därefter meddelande 4. När detta kommer kan det behandlas och det sparade meddelandet med nummer 5 kan sedan också behandlas. Uppgift algoritmer och heap (4p) Meddelande Heapens utseende Vad händer? märkt 1. Stoppa in i heapen. Uppgift För att spara undan meddelanden som inte kan behandlas direkt vid ankomst kan tex en min-heap (dvs en heap som alltid har det minsta värdet i roten) användas. Prioriteten (nyckeln) för elementen i heapen är meddelandets nummer. Visa hur heapen kommer att se ut efter varje mottaget meddelande om följande sekvens mottages:,,,, 1, 5, 4. Observera att du skall följa beskrivningen i exemplet ovan dvs. när ett meddelande anländer läggs det i vissa fall in i heapen och i andra fall tar man bort ett antal meddelanden ur heapen. Det ska tydligt framgå vad som sker när element sätts in och tas bort ur heapen. märkt 1. Stoppa in i heapen. Stoppa in elementet på den första lediga platsen i heapen. Bubbla uppåt tills det hamnat rätt märkt 1. Stoppa in i heapen. Stoppa först in elementet på den första lediga platsen i heapen. Det hamnade rätt direkt! märkt 1. Stoppa in i heapen. Stoppa först in elementet på den första lediga platsen i heapen. Bubbla uppåt tills det hamnat rätt.

5 Nu fick vi meddelande 1. Behandla det. Sen ser vi att meddelande finns lagrat. Ta ut det ur heapen och behandla det. Ta först bort ut heapen och ersätt det med elementet på sista plats (). Låt detta sedan bubbla nedåt på rätt plats. Vi ser att även finns på heapen. Ta ut det ur heapen och behandla det. Ta först bort ut heapen och ersätt det med elementet på sista plats (). Låt detta sedan bubbla nedåt på rätt plats. (Det är redan på rätt plats!) märkt 4. Stoppa in 5 i heapen. Stoppa först in elementet på den första lediga platsen i heapen och låt det sedan bubbla uppåt tills det hamnat rätt 4 5 Nu är heapen tom och inga fler meddelanden dyker upp. Uppgiften är klar. Nu kommer meddelande 4. Behandla det. Vi ser att meddelande 5 finns på heapen, ta bort och behandla det. Ta först bort 5 ut heapen och ersätt det med elementet på sista plats (). Låt detta sedan bubbla nedåt på rätt plats. (Det är redan på rätt plats!) Vi ser meddelande på heapen, tar bort och behandlar. Till sist tar vi bort meddelande ur heapen och behandlar det. Uppgift 4 komplexitetsanalys ( + + = p) Betrakta följande algoritm: for i = 1 to n for j = 1 to i dosomething(n) end end a) Hur många gånger (exakt) anropas dosomething (Uttryck ditt svar med avseende på n)? b) Om dosomething har en komplexitet O(nlog(n)) där n är argumentet till funktionen. Vad har då algoritmen ovan som helhet för komplexitet? (Du behöver inte ange c och n0.) c) Ordo-begreppet säger något om en funktions asymptotiska beteende. I analys av algoritmer används begreppet för att tala om hur antalet operationer växer med storleken på indata. På vilket sätt kan ordobegreppet vara ett missledande mått för hur snabb en algoritm är? n i i= 1 Betrakta följande algoritm: for i = 1 to n for j = 1 to i dosomething(n) end end a) Hur många gånger (exakt) anropas dosomething (Uttryck ditt svar med avseende på n)? Borde ha funderat på detta i OU4! Man kan prova sig fram, om n = 5 så ser man att loopen körs = 15 ggr. Provar man med lite olika siffror så inser man att loopen n körs lika många gånger som i Denna summa är välkänd och det borde också vara välkänt att summans värde blir n*(n+1)/. i= 1 b) Om dosomething har en komplexitet O(nlog(n)) där n är argumentet till funktionen. Vad har då algoritmen ovan som helhet för komplexitet? (Du behöver inte ange c och n0.) n *( n + 1)* nlog( n) n log( n) + n = log( n) c) Ordo-begreppet säger något om en funktions asymptotiska beteende. I analys av algoritmer används begreppet för att tala om hur antalet operationer växer med storleken på indata. På vilket sätt kan ordo-begreppet vara ett missledande mått för hur snabb en algoritm är? Stora konstanter döljs av förenklingen: exempelvis är 10000n en linjär algoritm. Den är ju dock knappast bättre (för små värden på n) än en algoritm som kräver n steg, trots att den senare ju är kvadratisk.

6 Uppgift 5 begrepp och definitioner ( p) Para ihop beskrivningarna med rätt begrepp. Svara på separat papper på formen 1-A, -C osv. Varje korrekt svar ger 1p och varje felaktigt ger -1p. Inget svar alls ger 0p. Du kan inte få negativt antal poäng på uppgiften. 1- -M -G 4-L 5-N -B Uppgift träd ( = 8p) Uppgift träd a) Rita ett komplett binärt träd som innehåller exakt noder. Stoppa in olika värden i varje nod. b) Vad är det för skillnad på ett komplett och ett fullt binärt träd? c) Rita en array med platser och visa vart var och en av de sex noderna skulle ligga om det binära trädet var implementerat som en array på det sätt som diskuterats på kursen. d) Då ett träd traverseras inorder fås noderna i följande sekvens: M, B,, H, Q, F, Z Traverseras samma träd preorder får man istället noderna i ordningen:, B, M, Z, Q, H, F Din uppgift är att rita trädet. Visa och motivera vad du gör! a) Rita ett komplett binärt träd som innehåller exakt noder. Stoppa in olika värden i varje nod. 1 4 b) Vad är det för skillnad på ett komplett och ett fullt binärt träd? Ett komplett träd fyller en nivå i trädet från vänster till höger innan de går vidare till nästa. Ett fullt träd får man om varje nod i det binära trädet antingen har 0 eller barn. Ett fullt binärt träd kan ha dålig balans. Uppgift träd Uppgift träd c) Rita en array med platser och visa vart var och en av de sex noderna skulle ligga om det binära trädet var implementerat som en array på det sätt som diskuterats på kursen. 1 4 d) Då ett träd traverseras inorder fås noderna i följande sekvens: M, B,, H, Q, F, Z Traverseras samma träd preorder får man istället noderna i ordningen:, B, M, Z, Q, H, F Din uppgift är att rita trädet. Visa och motivera vad du gör! Vi vet att är rotnoden, eftersom den är först i preorderutskriften (sätt in i trädet). (Italics visar vilka element vi redan behandlat och satt in i trädet.) Inorder: M, B,, H, Q, F, Z Preorder:, B, M, Z, Q, H, F Vi söker då åt i inorderutskriften. Det som är till vänster i inorder kommer att ha roten, eftersom det är den andra nod att besökas preorder (koppla in som vänster delträd till ). Inorder: M, B,, H, Q, F, Z Preorder:, B, M, Z, Q, H, F / B

7 I inorder-delsträngen MB ser vi att B:s vänstra delträd består av M, vilket även är nästa nod att besökas preorder (sätt in som vänster delträd till B) Inorder: M, B,, H, Q, F, Z Preorder:, B, M, Z, Q, H, F. Nästa nod att besöka i preorder är Z vilken antingen kan vara Bs högra barn eller :s högra barn. Vi ser att inordertraverseringen blir felaktig om Z är barn till B så vi placerar in det som högerbarn till. Inorder: M, B,, H, Q, F, Z Preorder:, B, M, Z, Q, H, F. Detta måste leda till att sekvensen HQF i inorderserien är ett vänsterdelträd till Z (annars kan inte Z komma sist i inorder). Eftersom Q kommer efter Z i preorder placerar vi in Q som rot med H resp F som vänster resp höger barn. / B / M / \ B Z / M / \ B Z / / M Q / \ H F En kontroll av inorder och preorder-traverseringen ger att vi fått ett korrekt träd. Uppgift datatyper ( = 8p) a) Beskriv datatypen Stack med modell och informell gränsyta på det sätt som görs i boken. Modell: En papperstrave, man kan bara lägga in nya element överst och läsa av och ta bort element från toppen. abstract datatype Stack(val) Empty () Stack(val) Push (v:val,s:stack(val)) Stack(val) Top (s:stack(val)) val Pop (s:stack(val)) Stack(val) Isempty (s:stack(val)) Bool Uppgift datatyper ( = 8p) b) Beskriv i pseudokod hur man beräknar djupet på en stack (utan att stacken ändrats efter ett anrop till algoritmen) med hjälp av gränsytan i a). Algorithm Depth (s) Input: A Stack s Output: The number of elements in the Stack depth = 0 tmp = empty() while not isempty(s) do depth++ push(top(s),tmp) pop(s) while not isempty(tmp) do push(top(tmp),s) pop(tmp) return depth Uppgift datatyper ( = 8p) c) Är b) en effektiv lösning? Varför/varför inte? an du komma på ett annat sätt att lösa problemet (du behöver inte skriva psudokod). Inte effektiv, beroende av n. Lagra djupet som ett attribut Uppgift - 1p (4++1+) Uppgifter från en annan tenta Du arbetar på ett företag som skall konstruera ett system på uppdrag av SMHI. SMHI samlar dagligen in fakta från alla världens väderstationer till en stor databas som innehåller följande: namn (på väderstationen), temperatur, luftfuktighet och vindstyrka samt longitud och latitud (för platsen). Meteorologerna vill kunna sortera datat på godtyckligt fält i databasen. Det är extremt viktigt att programmet är snabbt för att man ska kunna göra en tillförlitlig prognos. Samtidigt är applikationen tänkt att köras på handdatorer därför är minnesutrymmet begränsat.

8 Uppgift - 1p (4++1+) a) Föreslå sorteringsalgoritm a) Föreslå en lämplig sorteringsalgoritm som klarar av kraven på bästa sätt, motivera och redovisa ditt val. (Om du måste ge avkall på något av kraven för att kunna leverera systemet i tid så motivera varför). b) Föreslå en lämplig standarddatatyp, beskriv datatypen med modell, organisation, informell gränsyta samt implementation. c) Motivera ditt val av implementation. d) Skriv en algoritmbeskrivning (pseudokod) för den valda sorteringen, där du utnyttjar gränsyteoperationerna. Denna del får poäng efter hur mycket man har med i sin beskrivning: Nämna en algoritm överhuvutaget Nämna rätt algoritm (i detta fall in-place quicksort eller ev. radix exchange sort) Diskutera minnesåtgång för vald algoritm Diskutera snabbhet för vald algoritm Nämna minst en annan algoritm som jämförelse och nämna dess minnesåtgång och snabbhet b) Föreslå och beskriv en datatyp c) Motivera val av implementation Även här ges poäng efter vad och vilka saker man tar upp Modell Organisation Implementation Gränsytan o orrekta metoder o orrekta parametrar o Beskrivning av metoderna De vanligaste (och bästa) valen är lista eller fält. Väljer man tabell får man avdrag eftersom man inte kan sortera en tabell. I gränsytan behöver man inte ange exakt rätt namn på metoderna Blandar man ihop metoder och tar tabellmetoder i listan eller tvärtom så ger det avdrag. Likaså om man inte har med alla parametrar eller inte beskriver vad metoden ska göra. Med implementation avses hur man väljer att realisera sin datatyp. Tex Lista kan man välja att implementera som array eller länkad lista. Här ska man motivera sitt val av implementation och förklara varför man tex valt en array och inte en lista. Om man i a) har sagt att databasen varierar i storlek bör man motivera en dynamisk datatyp här. d) Ge en algoritmbeskrivning Uppgift 5 - p (4++1) Här finns det två tydliga krav: algoritmen ska skrivas i pseudokod man ska använda sig av gränsyteoperationerna från b) Sätt in följande tal (i given ordning) i en hashtabell:, 4, 9, 1, 4,, 55, 0, 1,,, 10, och 19. a) Använd hashfunktionen h(x)= x mod y, välj ett lämpligt y. Gör detta både för öppen hashing och sluten hashing. För sluten hashing, använd linjär teknik (linear probing) för att hantera kollisioner. Redogör på ett tydligt sätt för alla kollisioner som uppkommer. b) Motivera valet av y i hashfunktionen! c) Hur kan man gå till väga om det var namn på personer (anders, bo, aron, arne, östen, sune, bertil, david, åsa, nisse, karin, berit, ada) som skulle lagras i hashtabellen? Förklara principen, dvs du behöver inte skapa hashtabellen?

9 Sluten hashing: Öppen hashing: Fyllnadsgraden ska inte överstiga 5 % och y ska vara ett primtal för att få bättre spridning. Ett lämpligt y kan då i detta fall vara 1. Vid sluten hashing är hashtabellen en cirkulär vektor och när man använder linjär probing vid kollisioner sätter man in elementet på första lediga plats. %1 =, 4%1 = 4, 9%1 = 1, 1%1 = 1, 4% = 8, %1 =, 55%1 = 4, 0%1 = 0, 1%1 = 1, %1 =, %1 = 9, 10%1 = 11, 19%1 = Tabellen är en vektor av lista Hashtabellen ska ha max fyllnadsgrad *y, där y är storleken på hashtabellen. I detta fall räcker det med y =. ursvärdering Värderingen är öppnad och ni ska ha fått mail med lösenord och information. Den är öppen fram till och med 1/.

Datastrukturer och algoritmer

Datastrukturer och algoritmer Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 16 2 Innehåll Snabbrepetition Exempeltentamen Kursutvärdering Mina målsättningar Kursens mål: 3 Rolig och viktig kurs Bli en bättre programmerare och inse att

Läs mer

Datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 15 Inför tentamen

Datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 15 Inför tentamen Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 15 Inför tentamen 1 Innehåll Kursvärdering Vi behöver granskare! Repetition Genomgång av gammal tenta 2 Första föreläsningen: målsättningar Alla ska höja sig ett

Läs mer

Datastrukturer och algoritmer

Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 1 Kurspresentation Inblandade personer Målsättning Förkunskaper Kursutvärdering Upplägg Översikt Föreläsning 1 Viktiga begrepp Innehåll Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin,

Läs mer

Datastrukturer och algoritmer. Innehåll. Tabell. Tabell - exempel. Gränsyta till Tabell. Tabell. Modell. Hashtabell Relation, lexikon.

Datastrukturer och algoritmer. Innehåll. Tabell. Tabell - exempel. Gränsyta till Tabell. Tabell. Modell. Hashtabell Relation, lexikon. Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 7 Tabell, hashtabell Relation & lexikon Innehåll Tabell Tabell Hashtabell Relation, lexikon Modell Uppslagsbok Organisation Ändlig avbildning av argument på värden

Läs mer

Datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 4 Test, Stack och Kö

Datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 4 Test, Stack och Kö Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 4 Test, Stack och Kö 1 Innehåll Test Datatyperna Stack och kö Specifikation och Gränssnitt Konstruktion Tillämpning 2 Testa VIKTIGT! Test går att göra under många

Läs mer

Innehåll. Mina målsättningar. Vad krävs för att nå dit? Obligatoriska uppgifter. Websajten. Datastrukturer och algoritmer

Innehåll. Mina målsättningar. Vad krävs för att nå dit? Obligatoriska uppgifter. Websajten. Datastrukturer och algoritmer Innehåll Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 1! Introduktion och begrepp Kurspresentation! - Målsättning! - Kursutvärdering! - Upplägg! - Översikt! Viktiga begrepp "1 "2 Mina målsättningar Alla ska

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

Prov i DAT 312: Algoritmer och datastrukturer för systemvetare

Prov i DAT 312: Algoritmer och datastrukturer för systemvetare Prov i DAT 312: Algoritmer och datastrukturer för systemvetare Jacek Malec Datavetenskap, LU 11 april 2003 Datum 11 april 2003 Tid 14 19 Ansvarig lärare Jacek Malec (tel. 03 9890431) Hjälpmedel inga Antal

Läs mer

Lösningar Datastrukturer TDA

Lösningar Datastrukturer TDA Lösningar Datastrukturer TDA416 2016 12 21 roblem 1. roblem 2. a) Falskt. Urvalssortering gör alltid samma mängd av jobb. b) Sant. Genom att ha en referens till sista och första elementet, kan man nå både

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

Tentamen Datastrukturer för D2 DAT 035

Tentamen Datastrukturer för D2 DAT 035 Tentamen Datastrukturer för D2 DAT 035 17 december 2005 Tid: 8.30-12.30 Ansvarig: Peter Dybjer, tel 7721035 eller 405836 Max poäng på tentamen: 60. (Bonuspoäng från övningarna tillkommer.) Betygsgränser:

Läs mer

Innehåll. Föreläsning 10. Specifikation. Mängd. Specifikation. Konstruktion av mängd. Mängd Lexikon Hashtabell

Innehåll. Föreläsning 10. Specifikation. Mängd. Specifikation. Konstruktion av mängd. Mängd Lexikon Hashtabell Innehåll Föreläsning Mängd, lexikon och hashtabell Mängd Lexikon Hashtabell Mängd Specifikation Modell: En påse, men den är inte riktigt bra eftersom man tex kan ha mängder med gemensamma element. Organisation:

Läs mer

Tentamen'('Datastrukturer,'algoritmer'och'programkonstruktion.'

Tentamen'('Datastrukturer,'algoritmer'och'programkonstruktion.' Tentamen'('Datastrukturer,'algoritmer'och'programkonstruktion.' Skrivtid: 08.30 13.30 Hjälpmedel: Inga Lärare: Betygsgränser DVA104' Akademin)för)innovation,)design)och)teknik) Onsdag)2014:01:15) Caroline

Läs mer

Föreläsning Datastrukturer (DAT036)

Föreläsning Datastrukturer (DAT036) Föreläsning Datastrukturer (DAT036) Nils Anders Danielsson 2013-11-18 Idag Mer om grafer: Minsta uppspännande träd (för oriktade grafer). Prims algoritm. Kruskals algoritm. Djupet först-sökning. Cykel

Läs mer

Innehåll. Inblandade personer. ÿkurspresentation Inblandade personer Administration Målsättning Förkunskaper Kursutvärdering Upplägg Översikt

Innehåll. Inblandade personer. ÿkurspresentation Inblandade personer Administration Målsättning Förkunskaper Kursutvärdering Upplägg Översikt ÿþýüûúùø øö ô Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2003 Innehåll 2 ÿkurspresentation Inblandade personer Administration Målsättning Förkunskaper Kursutvärdering Upplägg Översikt ÿföreläsning

Läs mer

Lösningsförslag för tentamen i Datastrukturer (DAT037) från

Lösningsförslag för tentamen i Datastrukturer (DAT037) från Lösningsförslag för tentamen i Datastrukturer (DAT7) från --9 Nils Anders Danielsson. Träd- och köoperationerna har alla tidskomplexiteten O(log s), där s är antalet element i trädet/kön (notera att jämförelser

Läs mer

Tentamen Datastrukturer D DAT 036/INN960

Tentamen Datastrukturer D DAT 036/INN960 Tentamen Datastrukturer D DAT 036/INN960 18 december 2009 Tid: 8.30-12.30 Ansvarig: Peter Dybjer, tel 7721035 eller 405836 Max poäng på tentamen: 60. Betygsgränser, CTH: 3 = 24 p, 4 = 36 p, 5 = 48 p, GU:

Läs mer

Tentamen Datastrukturer D DAT 035/INN960

Tentamen Datastrukturer D DAT 035/INN960 Tentamen Datastrukturer D DAT 035/INN960 21 december 2007 Tid: 8.30-12.30 Ansvarig: Peter Dybjer, tel 7721035 eller 405836 Max poäng på tentamen: 60. (Bonuspoäng från övningarna tillkommer.) Betygsgränser,

Läs mer

Abstrakta datatyper. Primitiva vektorer. Deklarera en vektor

Abstrakta datatyper. Primitiva vektorer. Deklarera en vektor Abstrakta datatyper 1 Primitiva vektorer Vektorer kan skapas av primitiva datatyper, objektreferenser eller andra vektorer. Vektorer indexeras liksom i C från 0. För att referera en vektor används hakparenteser.

Läs mer

Tentamen med lösningsförslag Datastrukturer för D2 DAT 035

Tentamen med lösningsförslag Datastrukturer för D2 DAT 035 Tentamen med lösningsförslag Datastrukturer för D2 DAT 035 17 december 2005 Tid: 8.30-12.30 Ansvarig: Peter Dybjer, tel 7721035 eller 405836 Max poäng på tentamen: 60. (Bonuspoäng från övningarna tillkommer.)

Läs mer

Föreläsning Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning Datastrukturer (DAT037) Föreläsning Datastrukturer (DAT037) Nils Anders Danielsson 2015-11-23 Idag Mer om grafer: Minsta uppspännande träd (för oriktade grafer). Djupet först-sökning. Minsta uppspännande träd Träd (utan rot)

Läs mer

Innehåll. F7: Tabell, hashtabell, relation & lexikon. Gränsyta till Tabell. Tabell. Tabell Hashtabell Relation Lexikon.

Innehåll. F7: Tabell, hashtabell, relation & lexikon. Gränsyta till Tabell. Tabell. Tabell Hashtabell Relation Lexikon. Innehåll F7: Tabell, hashtabell, relation & lexikon Niclas Börlin 5DV49 Datastrukturer och algoritmer Tabell Hashtabell Relation Lexikon Tabell Gränsyta till Tabell Modell Uppslagsbok Organisation Ändlig

Läs mer

Tentamen Datastrukturer D DAT 035/INN960

Tentamen Datastrukturer D DAT 035/INN960 Tentamen Datastrukturer D DAT 035/INN960 22 december 2006 Tid: 8.30-12.30 Ansvarig: Peter Dybjer, tel 7721035 eller 405836 Max poäng på tentamen: 60. (Bonuspoäng från övningarna tillkommer.) Betygsgränser,

Läs mer

Vad har vi pratat om i kursen?

Vad har vi pratat om i kursen? Vad har vi pratat om i kursen? Föreläsning 1 & 2 Systemminnet och systemstacken Rekursion Abstrakta datatyper Föreläsning 3 ADT:n Länkad lista Föreläsning 4 ADT:n Kö ADT:n Stack Föreläsning 5 Komplexitet

Läs mer

Träd Hierarkiska strukturer

Träd Hierarkiska strukturer Träd Hierarkiska strukturer a 1 a 2 a 3 a 4 a 2 a 5 a 6 a 7 Hierarki: Korta vägar till många Hur korta? Linjär lista: n 2 Träd: Antal element på avståndet m: g m a 1 a 3 a 8 a 12 m = log g n a 9 a 10 Väglängden

Läs mer

Föreläsning 4 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 4 Datastrukturer (DAT037) Föreläsning 4 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 2016-11-10 1 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt Se http://wwwcsechalmersse/edu/year/2015/course/dat037 Förra

Läs mer

Teoretisk del. Facit Tentamen TDDC kl (6) 1. (6p) "Snabba frågor" Alla svar motiveras väl.

Teoretisk del. Facit Tentamen TDDC kl (6) 1. (6p) Snabba frågor Alla svar motiveras väl. Facit Tentamen TDDC30 2015-08-28 kl 08-12 1 (6) Teoretisk del 1. (6p) "Snabba frågor" Alla svar motiveras väl. a) Vad är syftet med ett interface? (1p) Svar:Att ange vilka metoder som ska finnas, utan

Läs mer

TDDC30/725G63. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer

TDDC30/725G63. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer Tentamen i... TDDC30/725G63 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer Datum 2011-12-19 Tid 14-18 Provkod DAT1 Institution Institutionen för Datavetenskap (IDA) Jour Johan Janzén

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

Tentamen TEN1 HI

Tentamen TEN1 HI Tentamen TEN1 HI1029 2014-03-14 Skrivtid: 8.15-13.00 Hjälpmedel: Referensblad (utdelas), papper (tomma), penna Logga in med tentamenskontot ni får av skrivvakten. Det kommer att ta tid att logga in ha

Läs mer

Föreläsning Datastrukturer (DAT036)

Föreläsning Datastrukturer (DAT036) Föreläsning Datastrukturer (DAT036) Nils Anders Danielsson 2013-11-25 Idag Starkt sammanhängande komponenter Duggaresultat Sökträd Starkt sammanhängande komponenter Uppspännande skog Graf, och en möjlig

Läs mer

Tentamen kl Uppgift 4. Uppgift 5

Tentamen kl Uppgift 4. Uppgift 5 2D344 Grundläggande Datalogi för F Tentamen 2003-03-0 kl 4.00 9.00 Inga hjälpmedel. Endast ett svarsalternativ på varje fråga är korrekt. Felaktigt svar eller felaktigt antal ikryssade svarsalternativ

Läs mer

Föreläsning 4 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 4 Datastrukturer (DAT037) Föreläsning 4 Datastrukturer (DAT07) Fredrik Lindblad 1 november 2017 1 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt Se http://wwwcsechalmersse/edu/year/2015/course/dat07 1 Innehåll

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

Datastrukturer. Föreläsning 5. Maps 1

Datastrukturer. Föreläsning 5. Maps 1 Datastrukturer Föreläsning 5 Maps 1 Traversering av träd Maps 2 Preordningstraversering Traversera = genomlöpa alla noderna i ett träd Varje nod besöks innan sina delträd Preordning = djupet först Exempel:

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 13 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 13 Datastrukturer (DAT037) Föreläsning 13 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 2016-12-14 1 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt. Se http://www.cse.chalmers.se/edu/year/2015/course/dat037 Sammanfattning

Läs mer

Datastrukturer, algoritmer och programkonstruktion (DVA104, HT 2014) Föreläsning 5

Datastrukturer, algoritmer och programkonstruktion (DVA104, HT 2014) Föreläsning 5 Datastrukturer, algoritmer och programkonstruktion (DVA104, HT 2014) Föreläsning 5? FORTSÄTTNING TRÄD RECAP (förra föreläsningen) RECAP (förra föreläsningen) Träd är icke-linjära datastrukturer som ofta

Läs mer

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 8 Erik Nilsson, Institutionen för Datavetenskap, LiU

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 8 Erik Nilsson, Institutionen för Datavetenskap, LiU TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 8 Erik Nilsson, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Träd Traversering Insättning, borttagning

Läs mer

Tentamen Datastrukturer D DAT 035/INN960 (med mycket kortfattade lösningsförslag)

Tentamen Datastrukturer D DAT 035/INN960 (med mycket kortfattade lösningsförslag) Tentamen Datastrukturer D DAT 035/INN960 (med mycket kortfattade lösningsförslag) 21 december 2007 Tid: 8.30-12.30 Ansvarig: Peter Dybjer, tel 7721035 eller 405836 Max poäng på tentamen: 60. (Bonuspoäng

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

TENTAMEN I DATASTRUKTURER OCH ALGORITMER DVG B kl. 14:00-19:00

TENTAMEN I DATASTRUKTURER OCH ALGORITMER DVG B kl. 14:00-19:00 TENTAMEN I DATASTRUKTURER OCH ALGORITMER DVG B03 170117 kl. 14:00-19:00 Ansvarig Lärare: Donald F. Ross Hjälpmedel: Inga. Algoritmerna finns i de respektive uppgifterna eller i bilagarna. *** OBS *** Betygsgräns:

Läs mer

Linjärt minne. Sammanhängande minne är ej flexibelt. Effektivt

Linjärt minne. Sammanhängande minne är ej flexibelt. Effektivt Binära träd (forts) Ett binärt träd kan lagras i ett enda sammanhängande minne Roten har index 1 Vänster barn till nod i har index 2*i Höger barn till nod i har index 2*i + 1 Föräldern till nod i har index

Läs mer

Tentamen Datastrukturer D DAT 036/INN960

Tentamen Datastrukturer D DAT 036/INN960 Tentamen Datastrukturer D DAT 036/INN960 18 december 2009 Tid: 8.30-12.30 Ansvarig: Peter Dybjer, tel 7721035 eller 405836 Max poäng på tentamen: 60. Betygsgränser, CTH: 3 = 24 p, 4 = 36 p, 5 = 48 p, GU:

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

Föreläsning 13 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 13 Datastrukturer (DAT037) Föreläsning 13 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 11 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 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

Teoretisk del. Facit Tentamen TDDC (6)

Teoretisk del. Facit Tentamen TDDC (6) Facit Tentamen TDDC30 2014-08-29 1 (6) Teoretisk del 1. (6p) "Snabba frågor" Alla svar motiveras väl. a) Vad är skillnaden mellan synligheterna public, private och protected? (1p) Svar:public: Nåbar för

Läs mer

Tentamen TEN1 HI

Tentamen TEN1 HI Tentamen TEN1 HI1029 2015-03-17 Skrivtid: 8.15-13.00 Hjälpmedel: Referensblad (utdelas), papper (tomma), penna Logga in med tentamenskontot ni får av skrivvakten. Det kommer att ta tid att logga in ha

Läs mer

Tentamen Datastrukturer, DAT037 (DAT036)

Tentamen Datastrukturer, DAT037 (DAT036) Tentamen Datastrukturer, DAT037 (DAT036) Datum och tid för tentamen: 2017-01-11, 14:00 18:00. Ansvarig: Fredrik Lindblad. Nås på tel nr. 031-772 2038. Besöker tentamenssalarna ca 15:00 och ca 17:00. Godkända

Läs mer

Teoretisk del. Facit Tentamen TDDC kl (6) 1. (6p) "Snabba frågor" Alla svar motiveras väl.

Teoretisk del. Facit Tentamen TDDC kl (6) 1. (6p) Snabba frågor Alla svar motiveras väl. Facit Tentamen TDDC30 2015-03-19 kl 08-12 1 (6) Teoretisk del 1. (6p) "Snabba frågor" Alla svar motiveras väl. a) Varför väljer man ofta synligheten private hellre än public för medlemsvariabler i en klass?

Läs mer

Ett generellt träd är. Antingen det tomma trädet, eller en rekursiv struktur: rot /. \ /... \ t1... tn

Ett generellt träd är. Antingen det tomma trädet, eller en rekursiv struktur: rot /. \ /... \ t1... tn Träd allmänt Träd allmänt Ett generellt träd är Antingen det tomma trädet, eller en rekursiv struktur: rot /. \ /... \ t1... tn där t1,..., tn i sin tur är träd och kallas subträd, vars rotnoder kallas

Läs mer

ADT Prioritetskö. Föreläsning 13 Innehåll. Prioritetskö vs FIFO-kö. Prioritetskö Exempel på användning. Prioritetsköer och heapar

ADT Prioritetskö. Föreläsning 13 Innehåll. Prioritetskö vs FIFO-kö. Prioritetskö Exempel på användning. Prioritetsköer och heapar Föreläsning 1 Innehåll ADT Prioritetskö Prioritetsköer och heapar Prioritetsköer och heapar ADT prioritetskö Klassen PriorityQueue i java.util ar Implementering av prioritetskö med heap Sortering med hjälp

Läs mer

Facit Tentamen TDDC (7)

Facit Tentamen TDDC (7) Facit Tentamen TDDC30 2014-03-18 1 (7) Teoretisk del 1. (3p) "Snabba frågor" a) Varför kan man tänkas vilja dölja metoder och variabler med private? (0.5p) Svar:För att skydda interna variabler från ändringar

Läs mer

KTH, NADA, Vahid Mosavat. 1. Flervalsfrågor (5p)

KTH, NADA, Vahid Mosavat. 1. Flervalsfrågor (5p) KTH, NADA, Vahid Mosavat 2D1343, TENTAMEN I DATALOGI FÖR ELEKTRO Onsdagen den 31 mars 2004 kl 8-13 Maxpoäng: tenta+bonus = 50+7. Betygsgränser: 25 poäng ger trea, 35 ger fyra, 45 ger femma. Otydliga/svårlästa

Läs mer

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 12 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 12 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 12 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Repetition Om tentamen 1 FÖ1-2: Objektorientering

Läs mer

TDDC30/725G63. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer

TDDC30/725G63. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer Tentamen i.. TDDC30/725G63 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer Datum 2012-12-21 Tid 14-18 Provkod DAT1 Institution Institutionen för Datavetenskap (IDA) Jour Johan Janzén

Läs mer

Tentamen Datastrukturer (DAT036)

Tentamen Datastrukturer (DAT036) Tentamen Datastrukturer (DAT036) Datum och tid för tentamen: 2013-12-16, 14:00 18:00. Ansvarig: Nils Anders Danielsson. Nås på 0700 620 602 eller anknytning 1680. Besöker tentamenssalarna ca 15:00 och

Läs mer

TDDI16 Datastrukturer och algoritmer. Prioritetsköer, heapar, Union/Find

TDDI16 Datastrukturer och algoritmer. Prioritetsköer, heapar, Union/Find TDDI16 Datastrukturer och algoritmer Prioritetsköer, heapar, Union/Find Prioritetsköer En vanligt förekommande situation: Väntelista (jobbhantering på skrivare, simulering av händelser) Om en resurs blir

Läs mer

Tentamen (del 2) (4 högskolepoäng) i Programkonstruktion och datastrukturer (1DL201)

Tentamen (del 2) (4 högskolepoäng) i Programkonstruktion och datastrukturer (1DL201) Tentamen (del 2) (4 högskolepoäng) i Programkonstruktion och datastrukturer (1DL201) Lars-Henrik Eriksson Onsdag 20 mars 2013, kl. 08:00 11:00, i Bergsbrunnagatans skrivsal 1 Hjälpmedel: Inga. Inte heller

Läs mer

Föreläsning 9 Innehåll

Föreläsning 9 Innehåll Föreläsning 9 Innehåll Träd, speciellt binära träd egenskaper användningsområden implementering Datavetenskap (LTH) Föreläsning 9 HT 2017 1 / 31 Inlämningsuppgiften De föreläsningar som inlämningsuppgiften

Läs mer

Tabeller. Programkonstruktion. Moment 8 Om abstrakta datatyper och binära sökträd. Implementering av tabellen. Operationer på tabellen

Tabeller. Programkonstruktion. Moment 8 Om abstrakta datatyper och binära sökträd. Implementering av tabellen. Operationer på tabellen Programkonstruktion Moment 8 Om abstrakta datatyper och binära sökträd Tabeller En viktig tillämpning är tabellen att ifrån en nyckel kunna ta fram ett tabellvärde. Ett typiskt exempel är en telefonkatalog:

Läs mer

Trädstrukturer och grafer

Trädstrukturer och grafer Översikt Trädstrukturer och grafer Trädstrukturer Grundbegrepp Binära träd Sökning i träd Grafer Sökning i grafer Programmering tillämpningar och datastrukturer Varför olika datastrukturer? Olika datastrukturer

Läs mer

Datastrukturer och algoritmer

Datastrukturer och algoritmer Innehåll Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 1 Anders Broberg, Ulrika Hägglund, Lena Kallin Westin, 2007 2 Kurspresentation Inblandade personer, Målsättning, Förkunskaper, Kursutvärdering, Upplägg,

Läs mer

Programkonstruktion och. Datastrukturer

Programkonstruktion och. Datastrukturer Programkonstruktion och Datastrukturer Repetitionskurs, sommaren 2011 Datastrukturer (hash-tabeller och heapar) Elias Castegren elias.castegren.7381@student.uu.se Arrayer igen En array är en linjär datastruktur

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

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

Datastrukturer och algoritmer

Datastrukturer och algoritmer Innehåll Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 14 Objektorientering Abstrakta datatyper Generella teorier 469 470 Java och C++ Programmeringsspråken C++ och java bygger båda på C. Förutom de grundläggande

Läs mer

Seminarium 13 Innehåll

Seminarium 13 Innehåll Seminarium 13 Innehåll Prioritetsköer och heapar Prioritetsköer ADTn Klassen PriorityQueue i java.util Implementering med lista Heapar ADTn För implementering av prioritetskö För sortering Efter seminariet

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

Föreläsning 5 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 5 Datastrukturer (DAT037) Föreläsning 5 Datastrukturer (DAT037) Nils Anders Danielsson, Fredrik Lindblad 2016-11-14 Förra gången: Cirkulära arrayer Prioritetskö Binära heapar Leftistheapar merge Det verkar inte gå att slå ihop

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

Tentamen Datastrukturer (DAT036/DAT037/DIT960)

Tentamen Datastrukturer (DAT036/DAT037/DIT960) Tentamen Datastrukturer (DAT036/DAT037/DIT960) Datum och tid för tentamen: 2016-04-07, 14:00 18:00. Författare: Nils Anders Danielsson. (Tack till Per Hallgren och Nick Smallbone för feedback.) Ansvarig:

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

Exempeltenta GruDat 2002/2003

Exempeltenta GruDat 2002/2003 Exempeltenta GruDat 2002/2003 Endast ett svarsalternativ på varje fråga är korrekt. Felaktigt svar eller felaktigt antal ikryssade svarsalternativ ger noll poäng på uppgiften. Obs: Den riktiga tentan kommer

Läs mer

DAI2 (TIDAL) + I2 (TKIEK)

DAI2 (TIDAL) + I2 (TKIEK) TNTMN KURSNMN PROGRM: KURSTKNING XMINTOR lgoritmer och datastrukturer I2 (TIL) + I2 (TKIK) 2017/2018, lp 4 LT75 Uno Holmer TI ÖR TNTMN redagen den 1/8 2018, 08.0-12.0 HJÄLPML NSVRIG LÄRR atastrukturer

Läs mer

Datastrukturer i kursen. Föreläsning 8 Innehåll. Träd rekursiv definition. Träd

Datastrukturer i kursen. Föreläsning 8 Innehåll. Träd rekursiv definition. Träd Föreläsning 8 Innehåll Datastrukturer i kursen Träd, speciellt binära träd egenskaper användningsområden implementering Undervisningsmoment: föreläsning 8, övningsuppgifter 8, lab 4 Avsnitt i läroboken:

Läs mer

Datastrukturer och algoritmer

Datastrukturer och algoritmer Innehåll Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 2 Fält Specifikation, Konstruktion och Specifikation, Konstruktion Dynamiska resurser Länk Länkade celler 23 24 Konstruktion av Fält Fysisk datatyp i

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

Programmeringsmetodik DV1 Programkonstruktion 1. Moment 8 Om abstrakta datatyper och binära sökträd

Programmeringsmetodik DV1 Programkonstruktion 1. Moment 8 Om abstrakta datatyper och binära sökträd Programmeringsmetodik DV1 Programkonstruktion 1 Moment 8 Om abstrakta datatyper och binära sökträd PK1&PM1 HT-06 moment 8 Sida 1 Uppdaterad 2005-09-22 Tabeller En viktig tillämpning är tabellen att ifrån

Läs mer

DD1320 Tillämpad datalogi. Lösning (skiss) till tenta 20 okt 2011

DD1320 Tillämpad datalogi. Lösning (skiss) till tenta 20 okt 2011 DD1320 Tillämpad datalogi Lösning (skiss) till tenta 20 okt 2011 1 KMP P I P P I N i 1 2 3 4 5 6 Next[i] 0 1 0 2 1 3 2 Huffmankodning: Algoritmen 1. Sortera tecknen som ska kodas i stigande förekomstordning.

Läs mer

Inlämningsuppgiften. Föreläsning 9 Innehåll. Träd. Datastrukturer i kursen

Inlämningsuppgiften. Föreläsning 9 Innehåll. Träd. Datastrukturer i kursen Föreläsning 9 Innehåll Inlämningsuppgiften De föreläsningar som inlämningsuppgiften bygger på är nu klara. Det är alltså dags att börja arbeta med inlämningsuppgiften. Träd, speciellt binära träd egenskaper

Läs mer

Tentamen Datastrukturer (DAT036)

Tentamen Datastrukturer (DAT036) Tentamen Datastrukturer (DAT036) Det här är inte originaltesen. Uppgift 6 var felaktigt formulerad, och har rättats till. Datum och tid för tentamen: 2011-12-16, 8:30 12:30. Ansvarig: Nils Anders Danielsson.

Läs mer

Datastrukturer och algoritmer

Datastrukturer och algoritmer Innehåll Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 2 Fält Specifikation, Konstruktion och Specifikation, Konstruktion Dynamiska resurser Länk Länkade celler 25 26 Fält Modell Schackbräde Organisation n-dimensionellt

Läs mer

::= HIHI HIHIHI ::= HAHA HAHAHA

::= HIHI HIHIHI ::= HAHA HAHAHA KTH, Nada, Alexander Baltatzis 2D1320, Tildatenta lösningsförslag Lördagen den 12 mars 2004 kl 8 13 1. Hitta lekisleken (a) Next-vektorn L E K I S L E K A R 0 1 1 1 1 0 1 1 4 1 (b) Tabell med tecken c

Läs mer

Tillämpad Programmering (ID1218) :00-13:00

Tillämpad Programmering (ID1218) :00-13:00 ID1218 Johan Montelius Tillämpad Programmering (ID1218) 2014-03-13 09:00-13:00 Förnamn: Efternamn: Regler Du får inte ha något materiel med dig förutom skrivmateriel. Mobiler etc, skall lämnas till tentamensvakten.

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

Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 12 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU

Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 12 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 12 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Repetition Om tentamen 1 FÖ1-2: Objektorientering

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

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

Sökning. Översikt. Binärt sökträd. Linjär sökning. Binär sökning. Sorterad array. Linjär sökning. Binär sökning Hashtabeller

Sökning. Översikt. Binärt sökträd. Linjär sökning. Binär sökning. Sorterad array. Linjär sökning. Binär sökning Hashtabeller Översikt Linjär sökning Sökning Binär sökning Hashtabeller Programmering tillämpningar och datastrukturer 2 Linjär sökning Binärt sökträd Undersök ett element i taget tills du hittar det sökta Komplexitet

Läs mer

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Datum för tentamen 2015-08-28 Sal Tid 08:00 12:00 Kurskod Provkod Kursnamn/benämning Institution Antal uppgifter som ingår i tentamen Antal

Läs mer

ADT Prioritetskö. Föreläsning 12 Innehåll. Prioritetskö. Interface för Prioritetskö. Prioritetsköer och heapar

ADT Prioritetskö. Föreläsning 12 Innehåll. Prioritetskö. Interface för Prioritetskö. Prioritetsköer och heapar Föreläsning 1 Innehåll Prioritetsköer och heapar Prioritetsköer och heapar ADT prioritetskö Klassen PriorityQueue i java.util Heapar Implementering av prioritetskö med heap Sortering med hjälp av heap

Läs mer

Algoritmer, datastrukturer och komplexitet

Algoritmer, datastrukturer och komplexitet Algoritmer, datastrukturer och komplexitet Övning 6 Anton Grensjö grensjo@csc.kth.se 9 oktober 2015 Anton Grensjö ADK Övning 6 9 oktober 2015 1 / 23 Översikt Kursplanering Ö5: Grafalgoritmer och undre

Läs mer

Föreläsning 14 Innehåll

Föreläsning 14 Innehåll Föreläsning 14 Innehåll Abstrakta datatyper, datastrukturer Att jämföra objekt övriga moment i kursen Om tentamen Skriftlig tentamen både programmeringsuppgifter och teoriuppgifter Hitta fel i fingerade

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

Föreläsning Datastrukturer (DAT036)

Föreläsning Datastrukturer (DAT036) Föreläsning Datastrukturer (DAT036) Nils Anders Danielsson 2013-11-13 Idag Grafer: Terminologi. Datastrukturer. Topologisk sortering. Kortaste vägen. Bredden först-sökning. Dijkstras algoritm. (Vi får

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

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

Innehåll. Föreläsning 12. Binärt sökträd. Binära sökträd. Flervägs sökträd. Balanserade binära sökträd. Sökträd Sökning. Sökning och Sökträd

Innehåll. Föreläsning 12. Binärt sökträd. Binära sökträd. Flervägs sökträd. Balanserade binära sökträd. Sökträd Sökning. Sökning och Sökträd Innehåll Föreläsning 12 Sökträd Sökning Sökning och Sökträd 383 384 Binärt sökträd Används för sökning i linjära samlingar av dataobjekt, specifikt för att konstruera tabeller och lexikon. Organisation:

Läs mer