Datastrukturer och algoritmer
|
|
- Ove Persson
- för 7 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 Innehåll Föreläsning 3 Fält och Tabell Att läsa: Kapitel 5-6 Fält Fält Modell Schackbräde Organisation n-dimensionellt fält organiserat som rätblock Elementen o alla elementen värden har samma datatyp o tillåts innehålla odefinierade elementvärden Koordinaterna (index) o är en n-tippel om fältet har n dimensioner o typen måste vara diskret linjärt ordnad oftast heltal o samma typ på alla axlar Är en statisk datatyp Hela strukturen är fixerad inte bara storleken o Elementen har bestämd plats och flyttas inte, spelar ingen roll om man tar bort eller sätter in element Kan ha odefinierade elementvärden, fyller på strukturen eftehand o Kompilatorn upptäcker om man av misstag försöker avläsa värden som är odefinierade o De flesta programspråk tillåter helt eller delvis tomma Fält Elementvärdet kan vara vilken datatyp som helst inklusive en Länk. Specifikation Gränsyta till Fält Måste bestämma i förväg Datatypen för elementvärdena Antal dimensioner i fältet Datatyp för varje koordinataxel abstract datatype Array(val,index) Create (lo,hi:index) Array(val,index) Set-value(i:index,v:val,a:Array(val,index)) Array(val,index) Low (a:array(val,index)) index High (a:array(val,index)) index Has-value (i:index,a:array(val,index)) Bool Inspect-value (i:index,a:array(val,index)) val Notera att inga operationer på index syns (det är indextypens ansvar)
2 Formell specifikation Formell specifikation för Fält Uppsättning axiom Beskriver relationer mellan typens olika operationer Axiom kan användas för att göra formella härledningar i datatypen Kan bevisa att det vi tänkte göra med operationerna faktiskt också händer Bild från sidan 95 i Janlert L-E., Wiberg T., Datatyper och algoritmer, Studentlitteratur, 2000 Övning sid : Härled värdet av Low(d) 5.5: Härled värdet av Inspect-value((2), d) d är fältet [, 4, 2] som man får via operationssekvensen d = Set-value((3), 2, Set-value((2), 4, Create((1),(3)))) Fysisk datatyp i många språk Enkelt eftersom traditionella datorer har minnet organiserat som ett 1-dimensionellt fält I många äldre språk den enda mer avancerade datatypen o Därför viktigt hur man konstruerar ADT i fält. N-dim Fält som 1-dim Fält vecklar ut fältet Matriser lagras radvis Fält som Lista Vektorer kan konstrueras som Lista Matris kan konstrueras som Lista av listor Fält som Lista är inte så effektivt! Varför? Gles matris stort antal element är odefinierade eller har värdet noll Mycket vanligt inom teknisk-vetenskapliga beräkningar Kan vara så stora att det är omöjligt att lagra hela matrisen i minnet Konstrueras som Vektor av Tabell Sparar utrymme Sparar tid
3 Tillämpningar Fält Tabell Tekniska beräkningar Geometriska transformationer o Rotation, translation, skalning Linjära ekvationssystem Kantdetektering i bilder Spelmatriser Sidorna beskriver tillämpningar Modell Uppslagsbok bestående av ett uppslagsord (nyckel) och tillhörande text (översättning/förklaring/synonymer). Organisation Ändlig avbildning (mappning) av argument (nycklar) på värden Behöver inte ha ordnade element Dynamisk datatyp Gränsyta till Tabell Kommentarer till gränsytan abstract datatype Table(arg,val) Empty() Table(arg,val) Insert(x:arg,y:val,t:Table(arg,val)) Table(arg,val) Isempty (t:table(arg,val)) Bool Lookup (x:arg, t:table(arg,val)) (Bool,val) Remove (x:arg, t:table(arg,val)) Table(arg,val) Insert(x,y,t) utökar eller omdefinierar tabellen t så att x avbildas på värdet y Lookup(x, t) om argumentet/nyckeln finns i tabellen returneras sant och det tillhörande värdet annars returneras falskt. I fält motsvaras detta av att man slår ihop Hasvalue och Inspect-value till en operation. Lookup är dyr operaration och svårt motivera en dubblering av detta (has-value+inspect-value) Insättningar Fält vs Tabell Två huvudalternativ Sätt in det nya paret först i listan o Utökning Kolla om det finns par med samma argument o Modifiering Dubbletthantering måste alltid göras... Antingen vid insättning eller borttagning Likheter Index svarar mot elementvärde i ett fält Argumentet/nyckeln svarar mot tabellvärde i en tabell Skillnader Tabell o Har inga krav på argument/nyckeltypen o Är en dynamisk datatyp Fält o Index måste vara diskret linjärt ordnad o Är en statisk datatyp
4 Konstruktion av tabell som... Konstruktion Fält Fält Lista av par <arg1, värde1>, <arg2, värde2>,...,<argn,värden> Riktad Lista Hashtabell Binärt sökträd Tabell kan konstrueras som Fält om: nyckeltypen är diskret linjärt ordnad det går att hitta en konstant av fältets elementvärdestyp som kan symbolisera ett odefinierat tabellvärde nycklarna är relativt väl samlade och inte utspridda Tabell (Övning 12 sid 125) Tillämpningar Jämför Fält- respektive Lista som parkonstruktionen Insättningskostnad Avläsning Borttagning När väljer man vad? Ofta använd datatyp t ex Representera samband mellan objekt Benämna objekt Associera egenskaper hos ett objekt med motsvarande värden Kompilatorer Fält som Tabell Tippel, Post, Relation Inför OU2: Jämförelser i Java Associerar argument med värden Tippel består av element (koordinater) Heterogen datatyp Post (record,struct) är som abstrakt datatyp sett samma sak som Tippel. Relation är en egenskap definierad för en grupp av objekt (Mer om detta i kap 16.) Ett relationsobjekt innehåller en mängd n-tippler 2-ställig relation liknar tabell men är mer generell == jämför objektens minnesadresser inte de faktiska värderna i objekten equals en metod som ärvs från Object jämför objekt men om man inte omdefinierar den så gör den bara ==! compareto en metod i interfacet Comparable, jämför <, =, >
5 compareto, equals Object key; Comparable ckey = Comparable (key); while ((currentnode!= null)&& ckey.compareto(currentnode.getkey())>0) { } if ((currentnode!=null) && key.equals(currentnode.getkey())) { } equals krav på omdefinering Från Javas API: Indicates whether some other object is "equal to" this one. The equals method implements an equivalence relation on non-null object references: It is reflexive: for any non-null reference value x, x.equals(x) should return true. It is symmetric: for any non-null reference values x and y, x.equals(y) should return true if and only if y.equals(x) returns true. It is transitive: for any non-null reference values x, y, and z, if x.equals(y) returns true and y.equals(z) returns true, then x.equals(z) should return true. It is consistent: for any non-null reference values x and y, multiple invocations of x.equals(y) consistently return true or consistently return false, provided no information used in equals comparisons on the objects is modified. For any non-null reference value x, x.equals(null) should return false. compareto krav på omdefinering Från Javas API: Compares this object with the specified object for order. Returns a negative integer, zero, or a positive integer as this object is less than, equal to, or greater than the specified object. In the foregoing description, the notation sgn(expression) designates the mathematical signum function, which is defined to return one of -1, 0, or 1 according to whether the value of expression is negative, zero or positive. The implementor must ensure sgn(x.compareto(y)) == -sgn(y.compareto(x)) for all x and y. (This implies that x.compareto(y) must throw an exception iff y.compareto(x) throws an exception.) The implementor must also ensure that the relation is transitive: (x.compareto(y)>0 && y.compareto(z)>0) implies x.compareto(z)>0. Finally, the implementer must ensure that x.compareto(y)==0 implies that sgn(x.compareto(z)) == sgn(y.compareto(z)), for all z. It is strongly recommended, but not strictly required that (x.compareto(y)==0) == (x.equals(y)). Generally speaking, any class that implements the Comparable interface and violates this condition should clearly indicate this fact. The recommended language is "Note: this class has a natural ordering that is inconsistent with equals."
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 merInnehåll. 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 merDatastrukturer 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 merDatastrukturer 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 merInnehåll. 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 mer12. Relationer och funktioner
Objektorienterad modellering och diskreta strukturer 12. Relationer och funktioner Sven Gestegård Robertz Institutionen för datavetenskap, LTH 2013 Laboration 4 Syntaxanalys Grammatik för (vår delmängd
Läs mer12. Relationer och funktioner
Objektorienterad modellering och diskreta strukturer 12. Relationer och funktioner Sven Gestegård Robertz Datavetenskap, LTH 2014 Laboration 4 Syntaxanalys Grammatik för (vår delmängd av) satslogiska uttryck
Läs merGrammatik. BNF-grammatik
Grammatik Objektorienterad modellering och diskreta strukturer / design Grammatik Reguljära uttryck klarar inte av att beskriva mängden av aritmetiska uttryck. Lennart Andersson Reviderad 2010 10 07 2010
Läs merFöreläsning 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 merInterfacen Set och Map, hashtabeller
Föreläsning 0 Innehåll Hashtabeller implementering, effektivitet Interfacen Set och Map ijava Interfacet Comparator Undervisningsmoment: föreläsning 0, övningsuppgifter 0-, lab 5 och 6 Avsnitt i läroboken:
Läs merFöreläsning 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 merDatastrukturer 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 merAbstrakt 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 merDatastrukturer. föreläsning 3. Stacks 1
Datastrukturer föreläsning 3 Stacks 1 Abstrakta datatyper Stackar - stacks Köer - queues Dubbeländade köer - deques Vektorer vectors (array lists) All är listor men ger tillgång till olika operationer
Läs merInnehåll. 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 merHitta 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 merDatastrukturer och algoritmer
Innehåll Datastrukturer och algoritmer Föreläsning 2 Listor Specifikation, Konstruktion Algoritmmönster Riktade listor, länkade celler Specifikation, Konstruktion Dynamiska resurser 24 25 Modell Pärm Bläddra,
Läs merTDDD78 Viktiga begrepp, del 2
jonas.kvarnstrom@liu.se 2015 TDDD78 Viktiga begrepp, del 2 Identitet och likhet Är likhet och identitet samma sak? Oj, vi har samma kläder på oss idag! Nej, men likadana! Besserwisser 3 Detta är två rutor
Läs merTommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet. 1 ADT Map/Dictionary 1 1.1 Definitioner... 1 1.2 Implementation... 2
Föreläsning 4 ADT Map/Dictionary, hashtabeller, skip-listor TDDC91: DALG Utskriftsversion av föreläsning i Datastrukturer och algoritmer 9 september 2015 Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet 4.1
Läs merFöreläsning 10 Innehåll
Föreläsning 10 Innehåll Binära sökträd algoritmer för sökning, insättning och borttagning implementering effektivitet balanserade binära sökträd, AVL-träd Jämföra objekt interfacet Comparable Interfacet
Läs merTentamen, EDAA01 Programmeringsteknik fördjupningskurs
LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA 1(3) Institutionen för datavetenskap Tentamen, EDAA01 Programmeringsteknik fördjupningskurs 2017 08 14, 8.00 13.00 Anvisningar: Denna tentamen består av 5 uppgifter. Preliminärt
Läs merFöreläsning 11 Innehåll. Diskutera. Binära sökträd Definition. Inordertraversering av binära sökträd
Föreläsning Innehåll Diskutera Binära sökträd algoritmer för sökning, insättning och borttagning implementering effektivitet balanserade binära sökträd, AVL-träd Jämföra objekt interfacet Comparable Interfacet
Läs merFöreläsning 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 merFöreläsning 10 Innehåll. Diskutera. Inordertraversering av binära sökträd. Binära sökträd Definition
Föreläsning Innehåll Diskutera Binära sökträd algoritmer för sökning, insättning och borttagning implementering effektivitet balanserade binära sökträd, AVL-träd Jämföra objekt interfacet Comparable Interfacet
Läs merFöreläsning 10 Innehåll
Föreläsning 10 Innehåll Hashtabeller implementering, effektivitet Metoden hashcode i Java Abstrakta datatyperna mängd (eng. Set) och lexikon (eng. Map) Interfacen Set och Map i Java Undervisningsmoment:
Läs merTDDC30. 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 merFöreläsning 4. ADT Kö Kö JCF Kö implementerad med en cirkulär array Kö implementerad med en länkad lista
Föreläsning 4 Kö Föreläsning 4 ADT Kö Kö JCF Kö implementerad med en cirkulär array Kö implementerad med en länkad lista ADT Kö Grundprinciper: En kö fungerar som en kö. Man fyller på den längst bak och
Läs merAvbildningar och hashtabeller. Koffman & Wolfgang kapitel 7, mestadels avsnitt 2 4
Avbildningar och hashtabeller Koffman & Wolfgang kapitel 7, mestadels avsnitt 2 4 1 2 Mängder i Java 3 Mängd-gränssnittet Set vs. List Mängder får endast innehålla unika element: Metoden.add(E) returnerar
Läs merPre-Test 1: M0030M - Linear Algebra.
Pre-Test : M3M - Linear Algebra. Test your knowledge on Linear Algebra for the course M3M by solving the problems in this test. It should not take you longer than 9 minutes. M3M Problem : Betrakta fyra
Läs merDiskutera. Hashfunktion
Föreläsning 1 Innehåll Diskutera Hashtabeller implementering, effektivitet Metoden hashcode i Java Abstrakta datatyperna mängd (eng. Set) och lexikon (eng. Map) Interfacen Set och Map i Java Tidigare har
Läs merFöreläsning 11 Innehåll
Föreläsning 11 Innehåll Hashtabeller implementering, effektivitet Metoden hashcode i Java Abstrakta datatyperna mängd (eng. Set) och lexikon (eng. Map) Interfacen Set och Map i Java Datavetenskap (LTH)
Läs merLänkade strukturer. (del 2)
Länkade strukturer (del 2) Översikt Abstraktion Dataabstraktion Inkapsling Gränssnitt (Interface) Abstrakta datatyper (ADT) Programmering tillämpningar och datastrukturer 2 Abstraktion Procedurell abstraktion
Läs merLösningsförslag till tentamen i EDA690 Algoritmer och Datastrukturer, Helsingborg
LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA 1(5) Institutionen för datavetenskap Lösningsförslag till tentamen i EDA690 Algoritmer och Datastrukturer, Helsingborg 2013 12 19 1. a) En samling element där insättning och borttagning
Läs merFöreläsning 10 Innehåll. Diskutera. Hashtabeller. Hashfunktion. hashfunktion. hashkod (ett heltal)
Föreläsning 0 Innehåll Diskutera Hashtabeller implementering, effektivitet Metoden hashcode i Java Abstrakta datatyperna mängd (eng. Set) och lexikon (eng. Map) Interfacen Set och Map ijava Undervisningsmoment:
Läs merDatastrukturer 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 merSeminarium 3 Introduktion till Java Collections Framework Innehåll. Generik Bakgrund. Exempel på en generisk klass java.util.arraylist.
Seminarium 3 Introduktion till Java Collections Framework Innehåll Generik Bakgrund Java Collections Framework interface och klasser för samlingar av element interfacen Iterator och Iterable och foreach-sats
Läs merDatastrukturer. föreläsning 6. Maps 1
Datastrukturer föreläsning 6 Maps 1 Avbildningar och lexika Maps 2 Vad är ett lexikon? Namn Telefonnummer Peter 031-405937 Peter 0736-341482 Paul 031-405937 Paul 0737-305459 Hannah 031-405937 Hannah 0730-732100
Läs merMagnus Nielsen, IDA, Linköpings universitet
Föreläsning ADT Map/Dictionary, hashtabeller TDDC9,TDDE22,725G97: DALG Utskriftsversion av föreläsning i Datastrukturer och algoritmer 7 september 208 Magnus Nielsen, IDA, Linköpings universitet. ADT Map/Dictionary.
Läs merInlämningsuppgift och handledning
Inlämningsuppgift och handledning Inlämningsuppgiften redovisas i vecka 49/50. Hög tid att komma igång! Jourtider varje vecka (se http://cs.lth.se/edaa01ht/inlaemningsuppgift) Frågestunder på fredagluncher
Läs merFöreläsning 8 - del 2: Objektorienterad programmering - avancerat
Föreläsning 8 - del 2: Objektorienterad programmering - avancerat Johan Falkenjack johan.falkenjack@liu.se Linköpings universitet Sweden December 4, 2013 1 Innehåll Arv och andra viktiga begrepp Abstrakta
Läs merInlämningsuppgift och handledning. Föreläsning 11 Innehåll. Diskutera. Hashtabeller
Inlämningsuppgift och handledning Föreläsning 11 Innehåll Inlämningsuppgiften redovisas i vecka 49/50. Hög tid att komma igång! Jourtider varje vecka (se http://cs.lth.se/edaa01ht/inlaemningsuppgift) Frågestunder
Läs merTDDC30. 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 merObjektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 4 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU
TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 4 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Interface Generiska klasser Undantag
Läs merGrundläggande datalogi - Övning 4
Grundläggande datalogi - Övning 4 Björn Terelius November 21, 2008 Definitioner Olika mått på komplexitet Definition En funktion f sägs vara O(g) om det existerar konstanter c, N så att f (n) < cg(n) för
Läs merDatastrukturer, algoritmer och programkonstruktion (DVA104, VT 2015) Föreläsning 6
Datastrukturer, algoritmer och programkonstruktion (DVA104, VT 2015) Föreläsning 6? DAGENS AGENDA Komplexitet Ordobegreppet Komplexitetsklasser Loopar Datastrukturer Några nyttiga regler OBS! Idag jobbar
Läs merFöreläsning 12. Länkade listor
Föreläsning 12 Länkade listor Jämför en array med en länkad lista m in n e t Array (med 5 element): + effektiv vid hämtning - ineffektiv vid insättning och borttagning Länkad lista (med 5 element): + effektiv
Läs merDatastrukturer 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 merFöreläsning 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 Evaluate postfix expressions Läsanvisningar
Läs merLösningsförslag till tentamen i EDAA01 programmeringsteknik fördjupningkurs
LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA 1(5) Institutionen för datavetenskap Lösningsförslag till tentamen i EDAA01 programmeringsteknik fördjupningkurs 2013 12 19 1. a) En samling element där insättning och borttagning
Läs merRepetition av OOP- och Javabegrepp
ArrayList Repetition av OOP- och Javabegrepp En lista i vilken man kan lagra objekt Implementerar List-interfacet Skiljer sig från ett vanligt endimensionellt fält: Dynamisk expanderar när den blir
Läs merSjälvbalanserande träd AVL-träd. Koffman & Wolfgang kapitel 9, avsnitt 1 2
Självbalanserande träd AVL-träd Koffman & Wolfgang kapitel 9, avsnitt 1 2 1 Balanserade träd Nodbalanserat träd: skillnaden i antalet noder mellan vänster och höger delträd är högst 1 Höjdbalanserat träd:
Läs merTvå designmönster, MVC och Observer/Observable. Objektorienterad programvaruutveckling GU (DIT011)
Institutionen för Datavetenskap Göteborgs universitet HT2009 DIT011 Objektorienterad programvaruutveckling GU (DIT011) Innehåll Föreläsning 8 Två designmönster, MVC och Observer/Observable. Designrekommendation
Läs merRepetition av OOP- och Javabegrepp
ArrayList Repetition av OOP- och Javabegrepp En lista i vilken man kan lagra objekt Implementerar List-interfacet Skiljer sig från ett vanligt endimensionellt fält: Dynamisk expanderar när den blir
Läs merSeminarium 2 Introduktion till Java Collections Framework Innehåll. Generik Bakgrund. Exempel på en generisk klass java.util.arraylist.
Seminarium 2 Introduktion till Java Collections Framework Innehåll Generik Bakgrund Generik används för att få typsäkra datastrukturer Java Collections Framework Standardbibliotek med datastrukturer i
Läs merFöreläsning 8. Mängd, Avbildning, Hashtabell
Föreläsning 8 Mängd, Avbildning, Hashtabell Föreläsning 8 Mängd (Set) Avbildning (Map) Hashtabeller Hashkoder Öppen adressering Länkning Implementering Mängd En mängd är en samling som inte innehåller
Läs merFöreläsningsanteckningar, Introduktion till datavetenskap HT S4 Datastrukturer. Tobias Wrigstad
1 Datatyper Tobias Wrigstad Det finns flera olika typer av (slags) data Olika datatyper har olika egenskaper. T.ex. är ett personnummer inte ett tal. (Den sista siffran skall stämma enligt den s.k. Luhnalgoritmen
Läs merProgrammering 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/ Idag - Hashtabeller - Flerdimensionella arrayer (2D) 2 Repetition -
Läs merTentamen, EDAA01 Programmeringsteknik fördjupningskurs
LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA 1(5) Institutionen för datavetenskap Tentamen, EDAA01 Programmeringsteknik fördjupningskurs 2014 03 10, 8.00 13.00 Anvisningar: Denna tentamen består av 5 uppgifter. Preliminärt
Läs merFöreläsning 4 Innehåll. Abstrakta datatypen lista. Implementering av listor. Abstrakt datatypen lista. Abstrakt datatyp
Föreläsning 4 Innehåll Abstrakta datatypen lista Definition Abstrakta datatypen lista egen implementering Datastrukturen enkellänkad lista Nästlade klasser statiska nästlade klasser inre klasser Listklasser
Läs merObjektorienterad Programkonstruktion. Föreläsning 2 2 nov 2016
Objektorienterad Programkonstruktion Föreläsning 2 2 nov 2016 Objekt - klass Namn Fält1 Fält2 Fält3 Metod1 Metod2 Metod3 Metod4 Objekt - klass Objekt - klass Objekt - klass + Objekt - klass public class
Läs merADT Set, Map, Dictionary. Iteratorer TDDD86: DALGP. Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet
Föreläsning 5 ADT Set, Map, Dictionary. Iteratorer TDDD86: DALGP Utskriftsversion av föreläsning i Datastrukturer, algoritmer och programmeringsparadigm 11 september 2015 Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings
Läs merFöreläsning 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 merGeneriska konstruktioner. Kursbokens kapitel 13
Generiska konstruktioner Kursbokens kapitel 13 1 Vad är en generisk konstruktion? Generisk står för; allmän eller generell En generisk konstruktion kan användas för olika typer av data Med hjälp av templates
Läs merÖvning 1 - Abstrakta datatyper
/home/lindahlm/activity-phd/teaching/12dd1320/exercise1/exercise1.py September 3, 20121 0 # coding : latin Övning 1 - Abstrakta datatyper 18 Summering Vi gick igenom betydelsen av abstrakta datatyper/datastrukturer.
Läs merÖvning 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 merFöreläsning Datastrukturer (DAT037)
Föreläsning Datastrukturer (DAT037) Nils Anders Danielsson 2015-11-20 Idag Grafer: Terminologi. Datastrukturer. Topologisk sortering. Kortaste vägen. Bredden först-sökning. Dijkstras algoritm. (Vi får
Läs merFöreläsning 4. ADT Kö Kö JCF Kö implementerad med en cirkulär array Kö implementerad med en länkad lista Läsanvisningar och uppgifter
Föreläsning 4 Kö Föreläsning 4 ADT Kö Kö JCF Kö implementerad med en cirkulär array Kö implementerad med en länkad lista Läsanvisningar och uppgifter ADT Kö Grundprinciper: En kö fungerar som en kö. Man
Läs merAbstrakta 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 merTentamen Datastrukturer, DAT037 (DAT036)
Tentamen Datastrukturer, DAT037 (DAT036) Datum, tid och plats för tentamen: 2017-08-17, 8:30 12:30, M. Ansvarig: Fredrik Lindblad. Nås på tel nr. 031-772 2038. Besöker tentamenssalarna ca 9:30 och ca 11:00.
Läs merADS : STACK ADT: STACK. Stack och Kö -Implementering - Tilllämpningar. Oftast förekommande metoder i Stack. TopOfStack
Stack och Kö -Implementering - Tilllämpningar ADS : STACK Det finns ett par vanligt förekommande ADT:er för samlingar av element som egentligen är specialfall av listor. En av dem är Stack Definition:
Läs merLösningsförslag till exempeltenta 1
Lösningsförslag till exempeltenta 1 1 1. Beskriv hur binärsökning fungerar. Beskriv dess pseudokod och förklara så klart som möjligt hur den fungerar. 2 Uppgift 1 - Lösning Huvudidé: - Titta på datan i
Läs merDatastrukturer som passar för sökning. Föreläsning 10 Innehåll. Inordertraversering av binära sökträd. Binära sökträd Definition
Föreläsning Innehåll inära sökträd algoritmer för sökning, insättning och borttagning implementering effektivitet alanserade binära sökträd VL-träd Datastrukturer som passar för sökning ntag att vi i ett
Läs merObjektorienterad Programmering DAT043. Föreläsning 9 12/2-18 Moa Johansson (delvis baserat på Fredrik Lindblads material)
Objektorienterad Programmering DAT043 Föreläsning 9 12/2-18 Moa Johansson (delvis baserat på Fredrik Lindblads material) 1 Metoden clone() Skapa kopior av existerande objekt. Interface Cloneable Deep vs.
Läs merDugga 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 merFöreläsning 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 merFörsättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet
Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Datum för tentamen 2014-08-29 Sal Tid 08:00 12:00 Kurskod Provkod Kursnamn/benämning Institution Antal uppgifter som ingår i tentamen Antal
Läs merADT Kö. Seminarium 4 Köer och Stackar Innehåll. Operationer. ADT Stack. Definition. Definition
Seminarium 4 Köer och Stackar Innehåll ADT:erna Kö och Stack Definitioner Operationer Exempel på användning Givna klasser i Java Interfacet Queue Klassen Stack Klassen LinkedList Klassen PriorityQueue
Läs merTentamen 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 merSökning 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 merTDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 4 Erik Nilsson, Institutionen för Datavetenskap, LiU
TDDC30 Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 4 Erik Nilsson, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Interface Generiska klasser Undantag
Läs merKlassen BST som definierar binära sökträd med tal som nycklar och enda data. Varje nyckel är unik dvs förekommer endast en
Tentamen Programmeringsteknik II 2017-10-23 Skrivtid: 14:00 19:00 Inledning Skrivningen innehåller ett antal bilagor: Bilagan listsandtrees innehåller fyra klasser: Klassen List med några grundläggande
Läs merTabeller. Programkonstruktion. Moment 8 Om abstrakta datatyper och binära sökträd. Specifikationer för tabellfunktionerna. Operationer på tabellen
Programkonstruktion Moment 8 Om abstrakta datatyper och binära sökträd Tabeller En viktig tillämpning är tabeller att ifrån en nyckel kunna ta fram ett tabellvärde. Ett typiskt exempel är en telefonkatalog:
Läs merTDDC30. 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 merTentamen 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 merTommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet. 1 ADT Map/Dictionary 1 1.1 Definitioner... 1 1.2 Implementation... 2
Föreläsning 5 ADT Map/Dictionary, hashtabeller TDDI16: DALG Utskriftsversion av föreläsning i Datastrukturer och algoritmer 16 september 2015 Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet 5.1 Innehåll Innehåll
Läs merKungl. Tekn. Högskolan Förel 1, bild 1 Föreläsning 1: Introduktion ffl Kursinnehåll ffl Javarepetition ffl Referenser ffl Nyckelordet static ffl Klass
Kungl. Tekn. Högskolan Förel 1, bild 1 Föreläsning 1: Introduktion ffl Kursinnehåll ffl Javarepetition ffl Referenser ffl Nyckelordet static ffl Klassen Mio ffl Särfall ffl Interface Kungl. Tekn. Högskolan
Läs merFöreläsning 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 merJava Collections Framework. Föreläsning 2 Innehåll. Java Collections Framework interface hierarki. Java Collections Framework interface hierarki
Föreläsning 2 Innehåll Java Collections Framework (interface och klasser för samlingar av element) Använda generiska klasser autoboxing - och unboxing Iterera genom en samling element Jämföra element skugga
Läs merFöreläsning 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 merDatastrukturer som passar för sökning. Föreläsning 11 Innehåll. Binära sökträd Definition. Inordertraversering av binära sökträd
Föreläsning Innehåll inära sökträd algoritmer för sökning, insättning och borttagning implementering effektivitet balanserade binära sökträd, VL-träd Jämföra objekt interfacet omparable Interfacet omparator
Läs merFöreläsning 2 Innehåll
Föreläsning 2 Innehåll Java Collections Framework (interface och klasser för samlingar av element) Använda generiska klasser autoboxing - och unboxing Iterera genom en samling element Jämföra element skugga
Läs merTentamen 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 merFöreläsning 4 Innehåll
Föreläsning 4 Innehåll Abstrakta datatypen lista Datastrukturen enkellänkad lista Nästlade klasser statiskt nästlade klasser inre klasser Listklasser i Java Implementera abstrakta datatyperna stack och
Läs merFöreläsning 9 Datastrukturer (DAT037)
Föreläsning Datastrukturer (DAT07) Fredrik Lindblad 27 november 207 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt Se http://wwwcsechalmersse/edu/year/20/course/dat07 Innehåll 2
Läs merFöreläsning 2 Innehåll
Föreläsning 2 Innehåll Java Collections Framework (interface och klasser för samlingar av element) Använda generiska klasser autoboxing - och unboxing Iterera genom en samling element Jämföra element skugga
Läs merÖvning 4. I denna övning ska vi titta på icke-muterbarhet kontra muterbarhet, samt metoderna equals, hashcode och clone.
TDA550 - Objektorienterad programvaruutveckling, fk Övning 4. I denna övning ska vi titta på icke-muterbarhet kontra muterbarhet, samt metoderna equals, hashcode och clone. Uppgift 1 Icke-muterbarhet kontra
Läs merFöreläsning 2 Programmeringsteknik DD1310. Programmering. Programspråk
Föreläsning 2 steknik DD1310 python introduktion Variabler Datatyp Aritmetiska operatorer av typer Reserverade ord logiska operatorer If-sats kommentarer funktioner betyder att instruera en dator Ett program
Läs merTDDE44 Programmering, grundkurs
TDDE44 Programmering, grundkurs Föreläsning 5 Jody Foo, jody.foo@liu.se Föreläsning 5 & 6 Laboration 3: En egen pokedex data från webben Ny datatyp: dictionary Mer om dataabstraktion Nästlade datastrukturer
Läs merAtt skriva till och läsa från terminalfönstret
Att skriva till och läsa från terminalfönstret Oftast används grafiska komponenter i Java för att kommunicera med användaren (användargränssnitt), men det finns objekt i standardbiblioteken för de tillfällen
Läs merAlgoritmer och datastrukturer
Algoritmer och datastrukturer Binära sökträd Hash Tabeller Sökning Många datastukturer försöker uppnå den effektivaste sökningen I arrayer - linjer sökning, och binärt sökning när arrayen kan vara sörterad
Läs mer