F5: Debriefing OU2, repetition av listor, träd och hashtabeller. Carl Nettelblad
|
|
- Mona Nyström
- för 6 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 F5: Debriefing OU2, repetition av listor, träd och hashtabeller Carl Nettelblad
2 Frågor Kommer nog inte att täcka 2 timmar Har ni frågor på OU3, något annat vi har tagit hittills på kursen, listor och träd specifikt? Fundera, så tar vi dem i helgrupp eller framme vid tavlan mot slutet
3 Recursive descent Gå från vänster till höger Titta bara på nästa token Rekursera ned olika djupt Var upptäcks de flesta fel? Längst ut Metoderna returnerar innan hela uttrycket är tolkat Längst in Primary fastnar på något den inte förstår
4 Hur hantera fel? (T.ex.) primary vet precis vad som gått fel Vet inte hur man kom dit Rapportera precis vad felet Med egna undantagsklasser Syntaxfel Ett viss uttryck är alltid felaktigt Evalueringsfel Att faktiskt beräkna uttrycket, just nu, går inte
5 Fånga felen Fånga undantag har två syften Rapportera felet I vårt fall, ta med info om aktuellt token i rapporten Hantera felet Vad gör vi nu? Hela programmet ska inte avslutas, ska fortsätta fungera normalt Exempel: Läsa till slutet av raden» Kunde vara stänga filer, starta om en bana, nollställa en beräkning, parkera en styrd utrustning i ett säkert läge, logga ut användaren
6 Kompilatorfel eller oväntade resultat vid körning Sätt att hantera fel Oväntat resultat/krasch Rapporterat undantag Hitta fel i förberedda tester Hitta fel i kompilering
7 Primary public double primary() { double result = 99999; if (tokenizer.isnumber()) { result = tokenizer.getnumber(); tokenizer.nexttoken(); } else return result; } Vad händer om vi missar att sätta result i ett fall? Får vid körning
8 Kompilatorfel eller oväntade resultat vid körning Sätt att hantera fel Oväntat resultat/krasch Rapporterat undantag Hitta fel i förberedda tester Hitta fel i kompilering
9 Primary public double primary() { double result = 99999; if (tokenizer.isnumber()) { result = tokenizer.getnumber(); tokenizer.nexttoken(); } else } else { throw new SyntaxException("unhandled case in primary"); } return result; } Vad händer om vi missar ett fall?
10 Kompilatorfel eller oväntade resultat vid körning Sätt att hantera fel Oväntat resultat/krasch Rapporterat undantag Hitta fel i förberedda tester Hitta fel i kompilering
11 Primary public double primary() { double result; if (tokenizer.isnumber()) { result = tokenizer.getnumber(); tokenizer.nexttoken(); } else return result; } Vad händer om vi missar att sätta result i ett fall? Kompileringsfel! Otilldelad variabel
12 Kompilatorfel eller oväntade resultat vid körning Sätt att hantera fel Oväntat resultat/krasch Rapporterat undantag Hitta fel i förberedda tester Hitta fel i kompilering
13 functionhelper private double functionhelper(string name, double val) { if (name.equals("cos")) { return Math.cos(val); } else if (name.equals("sin")) { return Math.sin(val); } } else { return Math.log(val); } } Vad händer om name inte är något av de godkända namnen?
14 Kompilatorfel eller oväntade resultat vid körning Sätt att hantera fel Oväntat resultat/krasch Rapporterat undantag Hitta fel i förberedda tester Hitta fel i kompilering
15 functionhelper private double functionhelper(string name, double val) { if (name.equals("cos")) { return Math.cos(val); } else if (name.equals("sin")) { } return Math.sin(val); } else if (name.equals("log")) { return Math.log(val); } else { throw new SyntaxException("Function " + name + " not supported."); } }
16 Kompilatorfel eller oväntade resultat vid körning Sätt att hantera fel Oväntat resultat/krasch Rapporterat undantag Hitta fel i förberedda tester Hitta fel i kompilering
17 Länkade listor Låt varje element peka på sin efterföljare Precis som ArrayList finns LinkedList i Java I många fall är ArrayList bäst Men inte om man vill lägga till/ta bort element någon annanstans än nära slutet
18 Fler varianter Dubbellänkad, cirkulär lista Lättare att nå sista elementet, lättare att röra sig bakåt i listan Men alla algoritmer krångligare
19 Klasser för länkade listor Precis som ArrayList finns LinkedList i Java Men nu ska vi inte använda den! Vi ska skriva vår egen klass Övning för att själv kunna skapa mer avanceade grafer och datastrukturer Övning i rekursivt tänkande En listan kan vara Tom Eller ett element, som i sig pekar på en lista
20 Exempel på enkellänkad lista Varje element pekar på sin efterföljare Inte föregångare! Hitta föregångare lika dyrt som att hitta visst index Varje element representeras med klassen Node Rekursiv definition, en Node har en referens till en (annan?) Node class Node { int data; Node next; }
21 Klassen List public class List { private Node first; private Node last; // Optional
22 Klassen List public class List { private static class Node { int data; Node next; Inre klass. Vilken skillnad gör static? } Node(int d, Node n) { data = d; next = n; } private Node first; private Node last; // Optional...
23 tostring public String tostring() { } return "[" + tostring(first) + "]"; private static String tostring(node n) { if (n==null) { return ""; } else { return n.data + " " + tostring(n.next); } } Varför static? Vanligt mönster med hjälpmetod som vandrar rekursivt genom elementen Skulle kunna skrivas iterativt också, ibland svårare
24 Dubbellänkad cirkulär Många operationer möjliga, men alla algoritmer blir mer komplicerade och lagringen kräver mer minne Enkellänkad kan ofta vara enklast och effektivast Ibland med tillägget att listobjektet också håller reda på direktpekare till sistaelementet, och/eller totala antalet element
25 Hjälpmetoder Publika metoder finns för att ge ett tydligt kontrakt till omvärlden Så här använder du den här klassen Hjälpmetoderna finns för att ge dig en tydlig struktur inne i klassen Kan göra saker som är förbjudna utifrån Kan ta andra parametrar och returnera andra värden än de publika metoderna Klassmetoder (static) om all information finns i parametrarna och returvärdet
26 Träd Ett (rotat) träd är en mängd noder där En speciell nod kallas rot Övriga noder delas in i m disjunkta delmängder som i sin tur är rotade träd Rekursiv definition! Inga cykler Tydlig riktning på relation mellan noder
27 Binära träd Ett binärt träd är en mängd noder som antingen är tom eller som består av tre olika delmängder Exakt en nod: roten Vänster delträd Höger delträd Observera att vänster delträd kan vara tomt Höger delträd något annat än bara andra barnet
28 Operationer på träd Orientering, vandring mellan noderna Traversering, besök alla noder Preorder, postorder, inorder Sökning efter nodinnehåll eller position Inlägg/uttag av noder Sammanfogning av flera träd Mätning av höjd, bredd, antal noder, väglängd, balans
29 Representera binära träd i kod Precis som med listor skapar vi nodobjekt Som refererar till andra nodobjekt class Node { } int data; Node parent; Node left; Node right;... Förälderpekaren är ofta onödig, jämför enkellänkad/dubbellänkad lista.
30 Exempel: BinarySearchTree En klass som lagrar textsträngar som data i ett binärt träd Trädet är ett binärt sökträd, med följande regel för alla noder Varje nyckel (unik sträng) finns alltså endast en gång Praktisk struktur för sökning, inläggning och urtag Men inte oproblematisk
31 Nodrepresentation private static class Node { private String value; private Node left, right; } private Node(String value, Node left, Node right) { this.value = value; this.left = left; this.right = right; }
32 Placering av klassen public class BinarySearchTree { private static class Node {... } private Node root; public BinarySearchTree() { root = null; }
33 tostring public String tostring() { return tostring(root); } private static String tostring(node r) { if (r==null) { return ""; } else { return tostring(r.left) + " " + r.value + " " + tostring(r.right); } } Vilken typ av traversering är detta? Preorder, postorder, inorder?
34 Lämna till hjälpmetod public void add(string value) { root = add(root, value); } Lägga till element
35 Lägga till element private static Node add(node r, String value) { } if (r==null) { } return new Node(value,null,null); int compare = value.compareto(r.value); if (compare<0) { r.left = add(r.left, value); } else if (compare>0) { } r.right = add(r.right, value); return r; Fortsätt tills underträd saknas och lägg in ny nod där med värdet Låt jämförelse styra önskat värde Eller stanna om befintligt element har samma värde Jämför med likheterna i List
36 Egenskaper hos binära träd Ett binärt träd med k fyllda nivåer innehåller n noder n = k 1 = 2 k -1 k = log 2 (n + 1) log 2 n I ett sådant träd blir arbetet för Sökning O log n Inlägg O log n Uttag O log n
37 Sämsta möjliga träd I ett sådant träd blir arbetet för Sökning O n Inlägg O n Uttag O n Trädet en linjär lista Algoritmerna blir i praktiken som algoritmerna för enkellänkad
38 Vad händer för mitt träd? Vad gäller i genomsnitt? Vad är genomsnitt? I genomsnitt i ett genomsnittligt träd? Tre mått som påverkar trädets prestanda: Höjd ger rekursionsdjup i värsta möjliga fall Värsta möjliga höjd lika med antalet element Intern väglängd: för lyckad sökning Extern väglängd: för misslyckad sökning
39 Intern väglängd Intern väglängd (ipl, eller bara i) kan definieras som summan av nivån för alla noder Roten har nivå 1, rotens barn nivå 2, Exempel: i = * * * 4 = 33 Att hitta en lagrad nyckel tar då i genomsnitt i n = = 3 steg
40 Extern väglängd Extern väglängd (EPL, eller bara E) tar med externa noder dessutom Den externa väglängden definieras som summan av de externa nodernas nivåer (4 * * 5 = 56 för exemplets 12 externa noder) Varje sökning efter en nyckel som inte finns slutar i en extern nod. Eftersom antalet externa noder är n + 1 blir det genomsnittliga antalet försök för misslyckad sökning E/(n + 1) Extra: Bevisa att antalet externa noder är n + 1 och att E = i + 2n + 1
41 Iläggningsordning Hur ett binärt träd växer beror på i vilken ordning noderna läggs i Praktiska implementationer kan ibland också balansera om trädet AVL-träd, rödsvarta träd En definition på hur bra trädet är blir hur välordnat det blir i medeltal över alla möjliga iläggningsordningar Den interna väglängden för alla träd som bildas om man lägger in alla n! permutationer av n nycklar blir 1,38 n log 2 n + O n I ett slumpmässigt träd tar då sökning O(log n) operationer
42 Binära sökträd i Java TreeSet<E>, TreeMap<K,V> är sådana ombalanserande binära träd. De garanterar O(log n) för inlägg, sökning och urtag för varje specifikt träd.
43 Alla binära träd är inte sökträd
44 Alla binära träd är inte sökträd Aritmetiska uttrycket 1 * (2 3) + (4 + 5)/6 Trädet styr evalueringsordning, inga parenteser Värdet beräknas genom att rekursivt: Beräkna värdet av vänster träd Beräkna värdet av höger träd Utföra operationen på de två beräknade värdena
45 OU3 Utgå från beskrivningen av enkellänkade listor och binära träd Fundera över vilka rekursiva hjälpmetoder som blir nyttiga Fundera över tidskomplexitet Se till att skriva egna testfall för BST, lita inte bara på automattesterna
46 Hashtabeller Vi har sett att man kan göra sökträd Oftast i en struktur är det viktiga att kunna lägga in, söka och ta bort Inte traversera i viss ordning Tidskomplexitet Lägg in Sök Ta bort Sorterad array Θ(n) Θ(log n) Θ(n) Länkad lista Θ(n) Θ(n) Θ(n) Binärt sökträd Θ(log n) Θ(log n) Θ(log n) Går det att göra bättre? Inte om vi bara kan jämföra enskilda element
47 Hashtabeller Vi kanske kan använda mer information än bara en sorterings-/jämförelseregel. Arrayer är snabba. Lagra alla element i en array, välj index utifrån en hashfunktion. Samma objekt leder alltid till samma hashvärde. Blir värdena alltid unika? Oftast inte. Hur gör man då? Leta efter en annan plats i arrayen. eller Använd en länkad lista för alla element som kolliderar. Vi tittar på alternativet med en länkad lista.
48 Heltal som element Tänk att vi har en liten tabell med 7 platser och hashfunktionen h(k) = k mod 7 (rest vid heltalsdivision) som hashfunktion. k h(k) Väljer att hålla listorna sorterade eftersom man vid inlägg ändå måste kontrollera att elementet inte redan är inlagt.
49 Tidskomplexitet Antag att vi vill lagra n nycklar i en array med m platser Den genomsnittliga listlängden blir då α = n m fyllnadsgraden som kallas Om α 1 och om hashfunktionen sprider elementen någorlunda jämnt över arrayen blir strukturen effektiv för inlägg, sökning och urtag. Misslyckad sökning: 1 + α försök Lyckad sökning: 1 + α 2 försök Fördjupad analys i separat dokument
50 Tidskomplexitet Om tabellstorleken ungefär motsvara antalet element och hashfunktionen ger bra spridning tar sökning, inlägg och urtag O(1) tid Nära på lika snabbt som vanlig array Trädstrukturer är O(log n) Dessutom är varje operation ofta dyrare
51 Skapa hashfunktioner Enormt viktiga att hashvärdet är någorlunda unikt Även när man tar modulo något mindre tal För heltal: h(k) = k Blir k mod m i praktiken för hashtabell storlek m Teckensträngar Konstruera ett heltal utifrån teckenkoderna, se mer i länkat dokument Ofta viktigt att samma teckenföljd i annan ordning inte får samma kod
52 Hashstrukturer i Java HashSet<E> HashMap<K, V> Ofta bättre (snabbare) än TreeSet, TreeMap Samma metoder Olika implementationer av gränssnitten (interface) Set och Map Går att skriva kod som ska ta en Map och sedan ge den antingen en TreeMap eller en HashMap Malin pratar mer om det nästa gång
53 Hashfunktioner i Java Java har inbyggda hashfunktioner Metoden int hashcode() finns i klassen Object Precis som tostring och equals Standardversionen beräknar hash utifrån referenslikhet D.v.s. om a == b har de också samma hashvärde I standardklasser som ersätter equals ersätts också hashcode Samma objekt bör inte byta hashvärde under sin livstid Tänk om du stoppar in ett objekt i en HashSet och sedan förändrar det så att det byter hashvärde
54 Sammanfattning Listor och träd är flexibla datastrukturer Grund för att komma fram till egna representationer Oerhört kraftfullt att ha objekt som refererar till objekt av samma typ Som Node Om du bara behöver en lista, använd ändå ArrayList Om du bara behöver en länkad lista, använd LinkedList HashMap och HashSet är bra grundval för att skapa avbildningar och lagra mängder Kräver korrekt implementation av hashcode och equals om referenslikhet inte räcker
55 Frågor?
F4: 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 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 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 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 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 2015-05-26 Skrivtid: 0800 1300 Tänk på följande Skriv läsligt! Använd inte rödpenna! Skriv bara på framsidan av varje papper. Börja alltid ny uppgift på nytt papper. Lägg
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 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 merF6: Debriefing OU2, OU3 Hashtabeller, användargränssnitt, interaktivitet och grafik. Carl Nettelblad
F6: Debriefing OU2, OU3 Hashtabeller, användargränssnitt, interaktivitet och grafik Carl Nettelblad 2018-05-07 Recursive descent Gå från vänster till höger Titta bara på nästa token Rekursera ned olika
Läs merTentamen Programmeringsteknik 2 och MN Skrivtid: Inga hjälpmedel.
Tentamen Programmeringsteknik 2 och MN2 2006-03-10 Skrivtid: 0900-1400 Inga hjälpmedel. Tänk på följande OBS: För betygen 4, 5 och VG kommer något högre gränser än normalt användas. Skriv läsligt! Använd
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 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 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 merif (n==null) { return null; } else { return new Node(n.data, copy(n.next));
Inledning I bilagor finns ett antal mer eller mindre ofullständiga klasser. Klassen List innehåller några grundläggande komponenter för att skapa och hantera enkellänkade listor av heltal. Listorna hålls
Läs merFöreläsning 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 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 merDet är principer och idéer som är viktiga. Skriv så att du övertygar rättaren att du har förstått dessa även om detaljer kan vara felaktiga.
Tentamen Programmeringsteknik II 2013-06-05 Skrivtid: 1400-1700 Hjälpmedel: Java-bok (vilken som helst) Tänk på följande Skriv läsligt! Använd inte rödpenna! Skriv bara på framsidan av varje papper. Börja
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 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 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 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 merF3: OU2, undantag, avbildningar, listor och träd. Carl Nettelblad
F3: OU2, undantag, avbildningar, listor och träd Carl Nettelblad 2019-04-08 Säg vad du vill göra Varför skriver vi kod? För att få datorn att göra det vi vill För att själva läsa koden För att andra ska
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 merAnmälningskod: Lägg uppgifterna i ordning. Skriv uppgiftsnummer (gäller B-delen) och din kod överst i högra hörnet på alla papper
Tentamen Programmeringsteknik II 2018-10-19 Skrivtid: 8:00 13:00 Tänk på följande Skriv läsligt. Använd inte rödpenna. Skriv bara på framsidan av varje papper. Lägg uppgifterna i ordning. Skriv uppgiftsnummer
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, 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 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 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 merpublic boolean containskey(string key) { return search(key, head)!= null; }
Tentamen Programmeringsteknik II 2009-05-26 med lösningar Skrivtid: 0900-1200 Uppgifter 1. Programbilagan ListMap.java innehåller en klass som implementerar en avbildning mellan mängden strängar och mängden
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 merLägg uppgifterna i ordning. Skriv uppgiftsnummer och din anmälningskod överst i högra hörnet på alla papper.
Tentamen Programmeringsteknik II 2017-05-29 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 merGrafik, grafiska användargränssnitt och rörliga bilder
(22 maj 2015 F14.1 ) Grafik, grafiska användargränssnitt och rörliga bilder Viktigt: Grafiska komponenter: Fönster, etiketter, knappar, textfält,... Tekniken med att med genom arv definiera t ex sitt eget
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 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 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 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 merTENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta!
(6) TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer Läs detta! Uppgifterna är inte avsiktligt ordnade efter svårighetsgrad. Börja varje uppgift på ett nytt blad. Skriv ditt idnummer på varje blad (så att vi inte
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 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 merDatastrukturer. föreläsning 10. Maps 1
Datastrukturer föreläsning 10 Maps 1 Minsta uppspännande träd Maps 2 Minsta uppspännande träd Uppspännande träd till graf fritt delträd innehåller alla noderna Minsta uppspännande träd (MST) är det uppspännande
Läs merTräd 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 merLägg uppgifterna i ordning. Skriv uppgiftsnummer och din kod överst i högra hörnet på alla papper.
Tentamen Programmeringsteknik II 2016-05-30 Skrivtid: 1400 1900 Tänk på följande Skriv läsligt. Använd inte rödpenna. Skriv bara på framsidan av varje papper. Börja alltid ny uppgift på nytt papper. Lägg
Läs merTentamen 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 merObservera. Tentamen Programmeringsteknik II Skrivtid:
Tentamen Programmeringsteknik II 2016-10-19 Skrivtid: 0800 1300 Tänk på följande Lägg uppgifterna i ordning. Skriv uppgiftsnummer och din kod överst i högra hörnet på alla papper. Fyll i försättssidan
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 merInom datalogin brukar man använda träd för att beskriva vissa typer av problem. Om man begränsar sig till träd där varje nod förgrenar sig högst två
Binära träd Inom datalogin brukar man använda träd för att beskriva vissa typer av problem. Om man begränsar sig till träd där varje nod förgrenar sig högst två gånger, talar man om binära träd. Sådana
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 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 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 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 merTentamen Programmeringsteknik II Skrivtid: Hjälpmedel: Java-bok (vilken som helst) Skriv läsligt! Använd inte rödpenna!
Tentamen Programmeringsteknik II 2014-01-09 Skrivtid: 0800-1300 Hjälpmedel: Java-bok (vilken som helst) Tänk på följande Skriv läsligt! Använd inte rödpenna! Skriv bara på framsidan av varje papper. Börja
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 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 merTentamen Programmeringsteknik II Skrivtid: Hjälpmedel: Java-bok (vilken som helst) Skriv läsligt! Använd inte rödpenna!
Tentamen Programmeringsteknik II 2013-10-22 Skrivtid: 0800-1300 Hjälpmedel: Java-bok (vilken som helst) Tänk på följande Skriv läsligt! Använd inte rödpenna! Skriv bara på framsidan av varje papper. Börja
Läs merFöreläsning 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 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 merInnehåll. 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 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 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 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 merTentamen Programmeringsteknik II Inledning. Anmälningskod:
Tentamen Programmeringsteknik II 2016-01-11 Inledning I bilagan finns ett antal mer eller mindre ofullständiga klasser. Några ingår i en hierarki: List, SortedList, SplayList och ListSet enligt vidstående
Läs merUpplägg. Binära träd. Träd. Binära träd. Binära träd. Antal löv på ett träd. Binära träd (9) Binära sökträd (10.1)
Binära träd Algoritmer och Datastrukturer Markus Saers markus.saers@lingfil.uu.se Upplägg Binära träd (9) Binära sökträd (0.) Träd Många botaniska termer Träd, rot, löv, gren, Trädets rot kan ha ett antal
Läs merTentamen 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 merF7: Rekursiv till iterativ, sammanfattning, genomgång av omtentan Carl Nettelblad
F7: Rekursiv till iterativ, sammanfattning, genomgång av omtentan 2018-08-24 Carl Nettelblad 2018-05-21 Lite administrativt Jättevälkomna att redovisa OU5 före deadline Ni får bättre och mer feedback när
Läs merLägg uppgifterna i ordning. Skriv uppgiftsnummer och din kod överst i högra hörnet på alla papper.
Tentamen Programmeringsteknik II 2016-10-19 Skrivtid: 0800 1300 Tänk på följande Lägg uppgifterna i ordning. Skriv uppgiftsnummer och din kod överst i högra hörnet på alla papper. Fyll i försättssidan
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 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 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)
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 merTentamen Programmeringsteknik II och NV2 (alla varianter) 2008-12-10. Skriv bara på framsidan av varje papper.
Tentamen Programmeringsteknik II och NV2 (alla varianter) 2008-12-10 Skrivtid: 0800-1300 Inga hjälpmedel. Tänk på följande Maximal poäng är 40. För betygen 3 krävs 18 poäng. För betygen 4, 5 kommer något
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 merFöreläsning 8. Mängd, Avbildning, Hashtabell
Föreläsning 8 Mängd, Avbildning, Hashtabell Föreläsning 8 Mängd (Set) Avbildning (Map) Hashtabeller Hashkoder Öppen adressering Länkning Effektivitet och minneskrav Implementering Läsanvisning och uppgifter
Läs merLösningsförslag till tentamen Datastrukturer, DAT037,
Lösningsförslag till tentamen Datastrukturer, DAT037, 2018-04-05 1. q.dequeue() tar O(1) (eventuellt amorterat) s.contains(x) tar O(1) pq.add(x) tar O(log i) I värsta fall exekveras innehållet i if-satsen.
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 merProgrammering för Språkteknologer II. Innehåll. Associativa datastrukturer. Associativa datastrukturer. Binär sökning.
Programmering för Språkteknologer II Markus Saers markus.saers@lingfil.uu.se Rum -040 stp.lingfil.uu.se/~markuss/ht0/pst Innehåll Associativa datastrukturer Hashtabeller Sökträd Implementationsdetaljer
Läs merTENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta!
1 (6) TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer Läs detta! Uppgifterna är inte avsiktligt ordnade efter svårighetsgrad. Börja varje uppgift på ett nytt blad. Skriv ditt idnummer på varje blad (så att vi
Läs merLösningsförslag 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 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 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 merProgrammering fortsättningskurs
Programmering fortsättningskurs Philip Larsson 2013 03 09 Innehåll 1 Träd 1 1.1 Binära träd........................................ 1 1.2 Strikt binärt träd..................................... 1 1.3 Binärt
Läs merTentamen 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 merTENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta! Uppgifterna är inte avsiktligt ordnade efter svårighetsgrad.
1 (7) TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer Läs detta! Uppgifterna är inte avsiktligt ordnade efter svårighetsgrad. Börja varje uppgift på ett nytt blad. Skriv ditt idnummer på varje blad (så att vi
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 merProgrammering för språkteknologer II, HT2014. evelina.andersson@lingfil.uu.se Rum 9-2035 http://stp.ling.uu.se/~evelina/uv/uv14/pst2/
Programmering för språkteknologer II, HT2014 Avancerad programmering för språkteknologer, HT2014 evelina.andersson@lingfil.uu.se Rum 9-2035 http://stp.ling.uu.se/~evelina/uv/uv14/pst2/ Idag - Hashtabeller
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 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 merLägg uppgifterna i ordning. Skriv uppgiftsnummer och din kod överst i högra hörnet på alla papper.
Tentamen Programmeringsteknik II 2016-05-30 Skrivtid: 1400 1900 Tänk på följande Skriv läsligt. Använd inte rödpenna. Skriv bara på framsidan av varje papper. Börja alltid ny uppgift på nytt papper. Lägg
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 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 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 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 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 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 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 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 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 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 merFörsättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet
Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet Datum för tentamen 2013-03-27 Sal Tid 08:00 12:00 Kurskod Provkod Kursnamn/benämning Institution Antal uppgifter som ingår i tentamen Antal
Läs merObjektorienterad Programkonstruktion. Föreläsning 9 30 nov 2016
Objektorienterad Programkonstruktion Föreläsning 9 30 nov 2016 Collections Ett samlingsnamn på objekt som innehåller en samling av andra objekt Det finns många olika sorters Collections, t.ex listor, träd,
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 i Algoritmer & Datastrukturer i Java
Tentamen i Algoritmer & Datastrukturer i Java Hjälpmedel: Skrivhjälpmedel, miniräknare. Ort / Datum: Halmstad / 2010-03-16 Skrivtid: 4 timmar Kontaktperson: Nicolina Månsson Poäng / Betyg: Max 44 poäng
Läs mer