Abstrakta datatyper. Primitiva vektorer. Deklarera en vektor
|
|
- Nils Öberg
- för 7 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 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. height[4] vilket refererar 5:e elementet i vektorn height. 2 Deklarera en vektor Vektorer är objekt i Java. För att skapa en vektor måste därför en vektorreferens deklareras. int[] v; Vektorreferenser kan också deklareras enligt: int v[]; Vektorreferensen kan inte ange längden av vektorn. 3 1
2 Allokera en vektor Vektorer allokeras liksom andra objekt med new int[] v = new int[10]; Värdet som anger vektorlängden behöver inte vara en konstant. Konstanter är bra att använda för att beteckna vektorlängder. static final int LIMIT = 10;... int[] v = new int[limit]; 4 Initiera en vektor Vektorer kan allokeras och initieras vid deklarationen av vektorreferensen som i C. int[] v = {65, 23, 91, 5, 10}; 5 Vektorer av objekt Vektorer av objektreferenser kan också deklareras. Circle[] circles = new Circle[10]; Observera att inga nya objekt ännu är deklarerade eller minnesallokerade. circles[4] = new Circle(3.3); Metoder och attribut kan refereras direkt på objektrefernsen. circles[4].getradius(); 6 2
3 Vektor som parameter Vektorer kan skickas som argument. Som argument kopieras inte vektorn utan vektorreferensen. Vektorelement går också utmärkt att skicka. Om vektorn är av primitivt data, kopieras värdet. Om vektorn är av objektreferenser, kopieras referensen. 7 Kommandoradsargument Till main-metoden skickas alltid eventuella kommandoradsargument som argument. Kommandoradsargument kan användas för att ange extra information till programmet. Varje argument angivet på kommandoraden blir ett element i String-vektorn i main-metoden. 8 Flerdimensionella vektorer Liksom i C kan vektorer i flera dimensioner skapas. Initieringen är lika enkel som endimensionella vektorer. int[][] = new int[3][9]; Circle[][][] = new Circle[3][3][3]; 9 3
4 Vector-klassen Används för att representera dynamiska vektorer. Kan växa efter behov. Använder referenser till objekt (Object). Indexeras från 0. Var försiktig med hur den används. 10 Vector-klassen java.util.vector public Vector() public Vector(int initiallength) public void addelement(object o) public void insertelementat(object o, int index) public void setelementat(object o, int index) public boolean contains(object o) public void removeelement(object o) public void removeelementat(int index) public Object elementat(int index) public void clear() public int size() 11 Vector-klassen Vector fruits = new Vector(); fruits.addelement("apple"); fruits.addelement("orange"); fruits.addelement("banana"); for (Enumeration e = fruits.elements(); e.hasmoreelements(); ) { System.out.println(e.nextElement(); } 12 4
5 Listor Elementen är ordnade. Element har värde. Listan har en början och ett slut. Kan vara tom. All element kan observeras. Element kan läggas in i listan på godtycklig plats. 13 Listor Vanligt gränssnitt Funktionalitet create insert isempty inspect first end previous next Beskrivning Skapa ny lista Lägger till element Kollar om listan är tom Inspekterar element Första elementet Sista elementet Föregående element Nästkommande element 14 Listor Element refereras oftast genom indexerade positioner (vektorbaserade och länkade listor) ''elementbehållare'' som i sig utgör positionen (endast länkade listor) 15 5
6 Vektorbaserade listor Fördelar: Att navigera och indexera listan går fort. Nackdelar: Maximalt antal element (eventuellt). Att lägga till och ta bort element kan vara dyrbart. Minnesåtgång beror på kapaciteten hos listan. 16 Länkade listor Fördelar: Lägga till och ta bort element är billigt. Minnesåtgång beroende på antal element. Nackdelar: Navigation dyrt (billigare med dubbellänkad). Mer komplex struktur. 17 Iteratorer Används för att navigera i en länkad lista Flera kan användas samtidigt 18 6
7 Stackar Element kan enbart läggas till och tas bort på en (och samma) position. Endast ett element kan inspekteras. LIFO strategi (Last In First Out) 19 Stackar Vanligt gränssnitt Funktionalitet create push pop top isempty Beskrivning Skapa ny stack Lägger till element Tar bort översta elementet Inspekterar översta elementet Kollar om stacken är tom 20 Köer Element läggs till i en ände och tas bort från den andra änden. Endast det främsta elementet kan inspekteras FIFO strategi (First In First Out) 21 7
8 Köer Vanligt gränssnitt Funktionalitet create enqueue dequeue front isempty Beskrivning Skapa ny kö Lägger till ett element sist Tar bort första elementet Inspekterar första elementet Kollar om kön är tom 22 Träd Ett tomt träd har inga noder Ett träd är tomt eller har exact en rot. Varje nod (utom roten) har exact en förälder. Varje nod har ett ändligt antal barn. Noder med samma förälder kallas syskon. Kopplingen mellan två noder kallas kant. Djupet för en nod är samma som antalet kanter mellan noden och roten. Ett delträd består samtliga ättlingar till en nod n. 23 Binära träd I ett binärt träd har varje nod som flest två barn. Traversera binära träd Rekursiva algoritmer Preorder Besök roten till aktuellt träd. Besök sedan vänstra delträdet och till sist det högra. Inorder Besök först det vänstra delträdet och sedan roten och till sist det högra delträdet. Postorder Besök först det vänstra delträdet och sedan det högra delträdet och till sist rooten. 24 8
9 Binärt sökträd (BST) Sökträd är konstruerade speciellt för sökning. Krav Det måste existera en linjär ordning av noderna. Definition Söknyckeln för nod n är större än alla söknycklar hos n's vänstra delträd. Söknyckeln för nod n är mindre än alla söknycklar hos n's högra delträd. 25 Binära sökträd Det kan finnas flera representationer av samma träd. En inorder traversering kommer att besöka noderna i en sorterad ordning. Algoritmernas hastighet för insättning, borttagande och sökning är högst beroende av utseendet på trädet. Balansera trädet. 26 Grafer Består av en uppsättning noder och kanter. Två noder som är kopplade med en kant kallas grannar. Grafer kan vara osammanhängande. Kanter kan vara riktade. 27 9
10 Sökning i grafer Två problem Att inte missa noder Att inte besöka en nod flera gånger. Strategi Börja med en godtycklig nod. Testa alla kanter från alla besökta noder. Kom ihåg vilka noder som är besökta. 28 Sökning i grafer Bredden först Testa alla kanter från den aktuella noden, innan du testar en annan nod. Djupet först Fortsätt så långt du kan från den aktuella noden innan du testar dess andra kanter
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 merTDDC30. 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 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 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 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 merF12 - Collections. ID1004 Objektorienterad programmering Fredrik Kilander
F12 - Collections ID1004 Objektorienterad programmering Fredrik Kilander fki@kth.se Collections (samlingar) En collection är ett objekt som fungerar som en samling av andra objekt En collection erbjuder
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 merDatastrukturer 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 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 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 merTrädstrukturer 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 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 merProgrammering i C++ EDA623 Dynamiska datastrukturer. EDA623 (Föreläsning 11) HT / 31
Programmering i C++ EDA623 Dynamiska datastrukturer EDA623 (Föreläsning 11) HT 2013 1 / 31 Dynamiska datastrukturer Innehåll Länkade listor Stackar Köer Träd EDA623 (Föreläsning 11) HT 2013 2 / 31 Länkade
Läs merFöreläsning 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 merEtt 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 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 merFöreläsning 3 Datastrukturer (DAT037)
Föreläsning 3 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 2016-11-07 1 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt Se http://wwwcsechalmersse/edu/year/2015/course/dat037 Förra
Läs merFöreläsning 4. Kö Implementerad med array Implementerad med länkad lista Djup kontra bredd Bredden först mha kö
Föreläsning 4 Kö Implementerad med array Implementerad med länkad lista Djup kontra bredd Bredden först mha kö Kö (ADT) En kö fungerar som en kö. Man fyller på den längst bak och tömmer den längst fram
Läs merInlämningsuppgiften. 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 merDatastrukturer 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 merTentamen 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 merProgrammering i C++ EDAF30 Dynamiska datastrukturer. EDAF30 (Föreläsning 11) HT / 34
Programmering i C++ EDAF30 Dynamiska datastrukturer EDAF30 (Föreläsning 11) HT 2014 1 / 34 Dynamiska datastrukturer Innehåll Länkade listor Stackar Köer Träd Säkrare minneshantering (shared_ptr och unique_ptr)
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 merFöreläsning 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 merADT 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 merEN SNABBIS OM DoA. Programmeringsmetodik med Java, HT-07 Kognitionsvetenskapliga programmet. Pedher Johansson 7 januari 2008
EN SNABBIS OM DoA Programmeringsmetodik med Java, HT-07 Kognitionsvetenskapliga programmet Pedher Johansson 7 januari 2008 UMEÅ UNIVERSITY DEPARTMENT OF COMPUTING SCIENCE SE-901 87 UMEÅ SWEDEN Innehållsförteckning
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 merDatastrukturer. Arrayer. Arrayer. Arrayer. Array av arrayer. Array av arrayer
Arrayer Samling av data Datastrukturer int[] minatelnummer = new int[30]; // allokering av tillräckligt // stort minnesutrymme Element refereras genom indexering ringa = minatelnummer[25]; // indexering
Läs merDatastrukturer, 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 merFöreläsning Datastrukturer (DAT036)
Föreläsning Datastrukturer (DAT036) Nils Anders Danielsson 2012-11-05 Repetition Förra gången: Listor, stackar, köer. Länkade listor, pekarjonglering. Idag: Cirkulära arrayer. Dynamiska arrayer. Amorterad
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 11. ADT:er och datastrukturer
Föreläsning 11 ADT:er och datastrukturer ADT:er och datastrukturer Dessa två begrepp är kopplade till varandra men de står för olika saker. En ADT (abstrakt datatyp) är just abstrakt och är inte kopplad
Läs merKapitel 6. Hakparenteser fšr att ange index MŒnga všrden av samma typ
Organisation En array Šr en ordnad lista av všrden Varje všrde har ett numeriskt index - deklaration & anvšndning som parametrar flerdimensionella fšlt N element indexeras med 0 till N-1 0 1 2 3 4 5 6
Läs mer3. Toppkvinnor på hög Låt lådan och de två kvinnornas famnar utgöra stackarna L, K1 respektive K2. Från början finns alla kort i L.
KTH, Nada, Erik Forslin 2D1343, LÖSNING TILL TENTAMEN I DATALOGI FÖR ELEKTRO Lördagen den 8 mars 2003 kl 14 19 Maxpoäng tenta+bonus = 50+7. Betygsgränser: 25 poäng ger trea, 35 ger fyra, 45 ger femma.
Läs merTentamen, Algoritmer och datastrukturer
UNDS TEKNISKA ÖGSKOA (6) Institutionen för datavetenskap Tentamen, Algoritmer och datastrukturer 23 8 29, 8. 3. Anvisningar: Denna tentamen består av fem uppgifter. Totalt är skrivningen på 36 poäng och
Läs merFöreläsning 7. Träd och binära sökträd
Föreläsning 7 Träd och binära sökträd Föreläsning 7 Träd Binära träd Binärt sökträd som ADT Implementering av binärt sökträd Travestera binärt sökträd Sökning Insättning/borttagning Det är extra mycket
Läs merFöreläsning 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 merFöreläsning 13 Innehåll
Föreläsning 13 Innehåll Prioritetsköer och heapar Prioritetsköer och heapar ADT prioritetskö Heapar Implementering av prioritetskö med heap Klassen PriorityQueue i java.util Programexempel LPT-algoritmen
Läs merTabeller. 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 merArrayer. results
Arrayer 85 Arrayer Deklarerar utrymme för många variabler i en enda deklaration Array (fält) Varje värde har ett numeriskt index i Java indexeras en array med N element med indexen till N-1 Exempel: 1
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 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 merFöreläsning 3 Datastrukturer (DAT037)
Föreläsning 3 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 6 november 2017 1 Slides skapade av Nils Anders Danielsson har använts som utgångspunkt Se http://wwwcsechalmersse/edu/year/2015/course/dat037 1
Läs merEtt problem. Kontrollstrukturer och arrayer. Arrayer. Lösningen. Arrayer och hakparanteser. Exempel int[] results; results = new int[10]; // 0..
Ett problem Kontrollstrukturer och er Hur sparas data T ex när man vill spara resultaten av en tävling Exempel med 3 deltagare: public class Competition private int result1; private int result2; private
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 mer13 Prioritetsköer, heapar
Prioritetsköer, heapar 31 13 Prioritetsköer, heapar U 101. En prioritetskö är en samling element där varje element har en prioritet (som används för att jämföra elementen med). Elementen plockas ut i prioritetsordning
Läs merTentamen (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 merProgrammeringsmetodik 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 merLinjärt 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 merADT 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 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 merProgramkonstruktion och. Datastrukturer
Programkonstruktion och Datastrukturer Repetitionskurs, sommaren 2011 Datastrukturer (Listor, Träd, Sökträd och AVL-träd) Elias Castegren elias.castegren.7381@student.uu.se Datastrukturer Vad är en datastruktur?
Läs merExempel. Arrayer. Lösningen. Ett problem. Arrayer och hakparanteser. Arrayer
Exempel for (int antal=; antal < 75; antal++) System.out.println (antal); Arrayer for (int num=5; num
Läs merTDDE10 m.fl. Objektorienterad programmering i Java Föreläsning 5 Erik Nilsson, Institutionen för Datavetenskap, LiU
TDDE10 m.fl. Objektorienterad programmering i Java Föreläsning 5 Erik Nilsson, Institutionen för Datavetenskap, LiU På denna föreläsning: Kort om javadoc Abstrakta datatyper Ordböcker/Mappar Listor Stackar
Läs merTommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet
Föreläsning 9 Pekare, länkade noder, länkade listor TDDD86: DALP Utskriftsversion av föreläsning i Datastrukturer, algoritmer och programmeringsparadigm 25 september 2015 Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings
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 merSeminarium 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 merSökning. 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 merTENTAMEN PROGRAMMERING I JAVA, 5P SOMMARUNIVERSITETET
UMEÅ UNIVERSITET Datavetenskap 010824 TENTAMEN PROGRAMMERING I JAVA, 5P SOMMARUNIVERSITETET Datum : 010824 Tid : 9-15 Hjälpmedel : Inga Antal uppgifter : 7 Totalpoäng : 40 (halva poängtalet krävs normalt
Läs merFöreläsning 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 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 merF5: Debriefing OU2, repetition av listor, träd och hashtabeller. Carl Nettelblad
F5: Debriefing OU2, repetition av listor, träd och hashtabeller Carl Nettelblad 2017-04-24 Frågor Kommer nog inte att täcka 2 timmar Har ni frågor på OU3, något annat vi har tagit hittills på kursen, listor
Läs merArrayer (vektorer) Murach s: kap Elektronikcentrum i Svängsta AB
Arrayer (vektorer) Murach s: kap 8 2013-01-15 1 Elektronikcentrum i Svängsta AB Arrayer Arrayer (vektorer) Ofta i ett program har vi flera variabler av samma datatyp som är relaterade till varandra. Exempel
Läs merTeoretisk 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 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 merAlgoritmer och datastrukturer 2012, fo rela sning 8
lgoritmer och datastrukturer 01, fo rela sning 8 Komplexitet för binära sökträd De viktigaste operationerna på binära sökträd är insert, find och remove Tiden det tar att utföra en operation bestäms till
Läs merDet är principer och idéer som är viktiga. Skriv så att du övertygar rättaren om att du har förstått dessa även om detaljer kan vara felaktiga.
Tentamen Programmeringsteknik II 2014-0-27 Skrivtid: 0800 100 Tänk på följande Skriv läsligt! Använd inte rödpenna! Skriv bara på framsidan av varje papper. Börja alltid ny uppgift på nytt papper. Lägg
Läs merTDIU01 / 725G
TDIU01 / 725G67 2011-12-16 08-13 Inloggning Börja med att logga in i tentasystemet genom att logga in med användare examx som har lösenordet kluring1. Verifiera att dina uppgifter stämmer och förbered
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 merFöreläsning 13. Träd
Föreläsning 13 Träd Träd Ett träd är en datastruktur som tillåter oss att modellera sådant som vi inte kan modellera med linjära datastrukturer. Ett datavetenskapligt träd består av noder med pilar emellan.
Läs merLänkade 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 merLösningar 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 merTDDC Terminologi Uppdaterad Fö #1
Det här dokumentet ska inte ses som en uttömmande förklaring av varje term, utan snarare som en snabb påminnelse om vad varje enskild term betydde. För en mer noggrann beskrivning, se kursmaterialet eller
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 merFöreläsning 3-4 Innehåll. Diskutera. Metod. Programexempel med metod
Föreläsning 3-4 Innehåll Diskutera Vad gör programmet programmet? Föreslå vilka satser vi kan bryta ut till en egen metod. Skriva egna metoder Logiska uttryck Algoritm för att beräkna min och max Vektorer
Läs merAlgoritmer och datastrukturer 2012, föreläsning 6
lgoritmer och datastrukturer 2012, föreläsning 6 Nu lämnar vi listorna och kommer till nästa datastruktur i kursen: träd. Här nedan är ett exempel på ett träd: Båge Rot De rosa noderna är ett exempel på
Läs merTentamen 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 merKapitel 6. Kapitel 6. Hakparenteser fšr att ange index float[] priser = new float[500]; frekvens[4] boolean[] flaggor;
Organisation En array Šr en ordnad lista av všrden Varje všrde har ett numeriskt index - deklaration & anvšndning som parametrar flerdimensionella fšlt N element indexeras med 0 till N-1 0 1 2 3 4 5 6
Läs merFöreläsning 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 merFöreläsning 5. Träd Binära träd Binärt sökträd som ADT Implementering av binärt sökträd Travestera binärt sökträd Sökning Insättning/borttagning
Föreläsning 5 Träd Binära träd Binärt sökträd som ADT Implementering av binärt sökträd Travestera binärt sökträd Sökning Insättning/borttagning Terminologi - träd Ett träd i datalogi består av en rotnod
Läs merDatastrukturer i Haskell
Datastrukturer i Haskell Bror Bjerner Inst. för data- och informationsteknik Göteborgs universitet & Chalmers tekniska högskola 2010 1 Fibbonacci Om vi beräknar det n:te fibonnacitalet enligt sin dubbelrekursiva
Läs merSamlingar Collection classes
Samlingar Collection classes Sven-Olof Nyström Uppsala Universitet 17 mars 2005 Skansholm: Kapitel 9, 19 Se även Suns tutorial om Collections Olika slag av samlingar i Java Arrayer (Till exempel: int[])
Läs merFöreläsning 7. Träd och binära sökträd
Föreläsning 7 Träd och binära sökträd Föreläsning 7 Träd Binära träd Binärt sökträd som ADT Implementering av binärt sökträd Travestera binärt sökträd Sökning Insättning/borttagning Läsanvisningar och
Läs merEDAA20 Föreläsning Klassen ArrayList. Viktiga operationer på ArrayList. Generisk klass
EDAA20 Föreläsning 11-12 Klassen ArrayList Klassen ArrayList Skriva program som läser data från en textfil och skriver data till en textfil Repetition inför delmålskontroll 2 är en standardklass (i paketet
Läs merFöreläsning Datastrukturer (DAT036)
Föreläsning Datastrukturer (DAT036) Nils Anders Danielsson 2013-10-30 Repetition Analys av tidskomplexitet. Kostnadsmodeller. Asymptotisk komplexitet/notation. Dynamiska arrayer. Amorterad tidskomplexitet
Läs merVad 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 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 merFöreläsning Datastrukturer (DAT036)
Föreläsning Datastrukturer (DAT036) Nils Anders Danielsson 2013-11-27 Idag Balanserade sökträd Splayträd Skipplistor AVL-träd AVL-träd Sökträd Invariant (för varje nod): Vänster och höger delträd har samma
Läs merDAI2 (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 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 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 merTentamen i Algoritmer & Datastrukturer i Java
Tentamen i Algoritmer & Datastrukturer i Java Hjälpmedel: Skrivhjälpmedel, miniräknare. Ort / Datum: Halmstad / 2007-03-13 Skrivtid: 4 timmar Kontakt person: Nicolina Månsson, tel. 035-167487 Poäng / Betyg:
Läs merFöreläsning 10 Datastrukturer (DAT037)
Föreläsning 10 Datastrukturer (DAT037) Fredrik Lindblad 1 29 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 merLägg uppgifterna i ordning. Skriv uppgiftsnummer och din anmälningskod överst i högra hörnet på alla papper.
Tentamen Programmeringsteknik II 2018-05-28 Skrivtid: 0800 1300 Tänk på följande Lägg uppgifterna i ordning. Skriv uppgiftsnummer och din anmälningskod överst i högra hörnet på alla papper. Fyll i försättssidan
Läs merTentamen Datastrukturer (DAT036)
Tentamen Datastrukturer (DAT036) Datum och tid för tentamen: 2012-08-24, 8:30 12:30. Ansvarig: Nils Anders Danielsson. Nås på 0700 620 602 eller anknytning 1680. Besöker tentamenssalarna ca 9:30 och ca
Läs merTentamen 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 merLösningsförslag till tentamen Datastrukturer, DAT037,
Lösningsförslag till tentamen Datastrukturer, DAT037, 2018-01-10 1. Båda looparna upprepas n gånger. s.pop() tar O(1), eventuellt amorterat. t.add() tar O(log i) för i:te iterationen av första loopen.
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 merF4: Mer om OU1, OU2, listor och träd. Carl Nettelblad
F4: Mer om OU1, OU2, listor och träd Carl Nettelblad 2018-04-17 Kodstil Glöm inte bra Javadoc Ge rimliga namn Se till att koden är rätt indenterad Editorn kan hjälpa dig Undvik Kopierad kod Mycket långa
Läs merTENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta! Uppgifterna är inte avsiktligt ordnade efter svårighetsgrad.
1 (8) TENTMEN: lgoritmer och datastrukturer Läs detta! Uppgifterna är inte avsiktligt ordnade efter svårighetsgrad. örja varje uppgift på ett nytt blad. Skriv inga lösningar i tesen. Skriv ditt idnummer
Läs mer