Algoritmer och datastrukturer 2012, föreläsning 6

Storlek: px
Starta visningen från sidan:

Download "Algoritmer och datastrukturer 2012, föreläsning 6"

Transkript

1 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 underträd Nod Förälder (till de gröna noderna) Barn (till den mörkblå noden) Löv (har inga barn) Till skillnad från riktiga träd så är roten längst upp i datavetenskapens träd. Några exempel på träd är: Släktträd visar en persons efterkommande Spelträd visar alla utfall i ett spel Filträd visar hur filer är ordnade i kataloger i ett operativsystem Sökträd mer om dessa i nästa föreläsning Syntaxträd beskriver hur man får sätta samman ord i ett språk till meningar Ett träds höjd är antalet bågar från roten till det (eller de) löv som sitter längst från roten. En nods djup är antalet bågar från roten till noden. Detta innebär att ett träds höjd är detsamma som det maximala djupet. Träd implementeras oftast med hjälp av referenser. Träd där en nod kan ha ett godtyckligt (eller åtminstone stort antal) barn kan implementeras på följande sätt: B C D B C D E F G H I E F G H I Trädet till vänster är implementerat till höger. Lådorna till höger representerar en nodklass som förutom data som ska lagras innehåller referenserna firstchild (svart pil) och nextsibling (röd pil).

2 Fördelen med detta sätt att implementera träd är att man inte behöver ha ett varierande antal referenser till en nods barn. Binära träd I ett binärt träd får en nod ha 0, 1 eller 2 barn. tt implementera binära träd är enkelt, varje nod behöver två referenser. En nodklass kan se ut så här: class BinaryNode<E>{ private E element; private BinaryNode<E> left; private BinaryNode<E> right; public BinaryNode(){ element = null; left = null; right = null; public BinaryNode(E elem, BinaryNode<E>l, BinaryNode<E> r){ element = elem; left = l; right = r; public E getelement(){return element; public BinaryNode<E> getleft(){return left; public BinaryNode<E> getright(){return right; public void setelement(e x){element = x; public void setleft(binarynode<e> t){left = t; public void setright(binarynode<e> t){right = t; public static int size(binarynode<e> t){ public static int height(binarynode<e> t){ public BinaryNode<E> duplicate(binarynode<e> t){

3 public void printinorder(){ Som synes så är några av metoderna inte utskrivna ovan, mer om dem längre fram. En trädklass som använder BinaryNode<E> kan se ut på följande sätt: class BinaryTree<E>{ private BinaryNode<E> root; public BinaryTree(){ root = null; public BinaryTree(E x){ root = new BinaryNode<E>(x, null, null); public BinaryNode<E> getroot(){return root; public int size(){return BinaryNode.size(root); public int height(){return BinaryNode.height(root); root.printpreorder(); public void printinorder(){ root.printinorder(); root.printpostorder(); public void makeempty(){root = null;

4 public boolean isempty(){return root == null; public void merge(e x, BinaryTree<E> lt, BinaryTree<E> rt){ //Ej ännu implementerad; Observera att metoderna i BinaryTree<E> i många fall använder motsvarande metoder i BinaryNode<E>. Vi implementerar ett par av metoderna som finns i BinaryNode<E> med hjälp av rekursion: public static int size(binarynode<e> t){ if (t == null) return 0; return 1 + size(t.left) + size(t.right); public static int height(binarynode<e> t){ if (t == null) return 0; return 1 + Math.max(height(t.left), height(t.right)); tt gå igenom ett träd ntag att vi vill gå igenom alla noderna i ett träd. Tre sätt att göra detta är så vanliga att de har fått egna namn. ntag att trädet ser ut så här: R V H R är roten i trädet och V och H är vänster respektive höger underträd. De tre sätten som finns att gå igenom trädet ser ut så här: Preorder: först R, sedan V och sist H Inorder: först V, sedan R och sist H Postorder: först V, sedan H och sist R Som en minnesregel kan man ha att V och H alltid kommer i den ordningen (man läser från vänster till höger och det som skiljer är var R ska placeras.

5 Exempel Låt oss anta att ett träd ser ut så här: M E R F N T B S Då går man igenom noderna i följande ordning när man använder de tre sätten: Preorder: MEBFRNTS Inorder: BEFMNRST Postorder: BFENSTRM Vi kan enkelt skriva metoder för att gå igenom träd. Dessa metoder finns i BinaryNode<E>: System.out.prinln(element.toString()); if (left!= null) left.printpreorder(); if (right!= null) right.printpreorder(); public void printinorder(){ if (left!= null) left.printinorder(); System.out.println(element.toString()); if (right!= null) right.printinorder(); if (left!= null) left.printpostorder(); if (right!= null) right.printpostorder(); System.out.prinln(element.toString()); Läsanvisningar gamla boken Kapitel 18

Föreläsning 9 Innehåll

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

Läs mer

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

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

Läs mer

Inlämningsuppgiften. Föreläsning 9 Innehåll. Träd. Datastrukturer i kursen

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

Läs mer

Självbalanserande AVL-träd Weiss, avsnitt 4.4

Självbalanserande AVL-träd Weiss, avsnitt 4.4 Självbalanserande AVL-träd Weiss, avsnitt 4.4 Peter Ljunglöf DAT036, Datastrukturer 30 nov 2012 1 Balanserade träd Nodbalanserat träd: skillnaden i antalet noder mellan vänster och höger delträd är högst

Läs mer

Föreläsning 7. Träd och binära sökträd

Föreläsning 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 mer

Algoritmer och datastrukturer 2012, fo rela sning 8

Algoritmer 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 mer

Träd Hierarkiska strukturer

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

Läs mer

Föreläsning 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 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 mer

Föreläsning Datastrukturer (DAT036)

Föreläsning 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 mer

Trädstrukturer och grafer

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

Läs mer

Programmering i C++ EDA623 Dynamiska datastrukturer. EDA623 (Föreläsning 11) HT / 31

Programmering 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 mer

Föreläsning 9 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 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 mer

Binära sökträd. Seminarium 9 Binära sökträd Innehåll. Traversering av binära sökträd. Binära sökträd Definition. Exempel på vad du ska kunna

Binära sökträd. Seminarium 9 Binära sökträd Innehåll. Traversering av binära sökträd. Binära sökträd Definition. Exempel på vad du ska kunna Seminarium inära sökträd Innehåll inära sökträd inära sökträd Definition Implementering lgoritmer Sökning Insättning orttagning Effektivitet alanserade binära sökträd Eempel på vad du ska kunna Förklara

Läs mer

TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta! Uppgifterna är inte avsiktligt ordnade efter svårighetsgrad.

TENTAMEN: 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

Linjärt minne. Sammanhängande minne är ej flexibelt. Effektivt

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

Läs mer

BST implementering, huvudstruktur

BST implementering, huvudstruktur BST implementering, huvudstruktur BST-implementering public class BinarySearchTree

Läs mer

Träd, binära träd och sökträd. Koffman & Wolfgang kapitel 6, avsnitt 1 4

Träd, binära träd och sökträd. Koffman & Wolfgang kapitel 6, avsnitt 1 4 Träd, binära träd och sökträd Koffman & Wolfgang kapitel 6, avsnitt 1 4 1 Träd Träd är ickelinjära och hierarkiska: i motsats till listor och fält en trädnod kan ha flera efterföljare ( barn ) men bara

Läs mer

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

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

Läs mer

Träd - C&P kap. 10 speciellt binära sökträd sid. 452

Träd - C&P kap. 10 speciellt binära sökträd sid. 452 Föreläsning 10 Träd - C&P kap. 10 speciellt binära sökträd sid. 452 Dessa bilder finns i PDF-format på http://dsv.su.se/courses/pm2/f10/index.html Jozef Swiatycki DSV Bild 1 förälder Träd allmänt Binär-länkad

Läs mer

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

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

Läs mer

Algoritmer och datastrukturer, föreläsning 11

Algoritmer och datastrukturer, föreläsning 11 lgoritmer och datastrukturer, föreläsning 11 enna föreläsning behandlar grafer. En graf har en mängd noder (vertex) och en mängd bågar (edge). Ett exempel är: E F G H Z enna graf har följande mängd av

Läs mer

Föreläsning 9 Innehåll

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

Läs mer

Föreläsning 10 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 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 mer

Föreläsning Datastrukturer (DAT036)

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

Läs mer

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

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 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 mer

Föreläsning 10 Innehåll. Diskutera. Inordertraversering av binära sökträd. Binära sökträd Definition

Föreläsning 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 mer

DAI2 (TIDAL) + I2 (TKIEK)

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

Läs mer

Programmering i C++ EDAF30 Dynamiska datastrukturer. EDAF30 (Föreläsning 11) HT / 34

Programmering 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 mer

Föreläsning 10 Innehåll

Föreläsning 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 mer

13 Prioritetsköer, heapar

13 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 mer

Föreläsning 11 Innehåll. Diskutera. Binära sökträd Definition. Inordertraversering av binära sökträd

Föreläsning 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 mer

Föreläsning 7. Träd och binära sökträd

Föreläsning 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 mer

Träd. Rot. Förgrening. Löv

Träd. Rot. Förgrening. Löv Träd Träd Rot Förgrening Löv Exempel: Organisationsschema Rot Överkucku Förgrening Underhuggare Underhuggare Administativ chef Kanslichef Knegare Knegare Knegare Byråchef Löv Intendent Avd. chef Intendent

Läs mer

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

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

Läs mer

TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta!

TENTAMEN: 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 mer

Datastrukturer. Föreläsning 5. Maps 1

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

Läs mer

Tentamen, Algoritmer och datastrukturer

Tentamen, 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 mer

Föreläsning 13. Träd

Föreläsning 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 mer

Föreläsning 4 Datastrukturer (DAT037)

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

Läs mer

Algoritmer och datastrukturer

Algoritmer 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

Datastrukturer som passar för sökning. Föreläsning 10 Innehåll. Inordertraversering av binära sökträd. Binära sökträd Definition

Datastrukturer 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 mer

Tentamen Datastrukturer (DAT036/DAT037/DIT960)

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

Läs mer

Datastrukturer som passar för sökning. Föreläsning 11 Innehåll. Binära sökträd Definition. Inordertraversering av binära sökträd

Datastrukturer 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 mer

Abstrakta datatyper. Primitiva vektorer. Deklarera en vektor

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

Läs mer

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

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

Läs mer

Tentamen Datastrukturer, DAT037 (DAT036)

Tentamen 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 mer

Föreläsning 3 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 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 mer

Föreläsning 14. Filhantering

Föreläsning 14. Filhantering Föreläsning 14 Filhantering Filhantering Att hantera filer, dvs att läsa eller skriva data till en fil är en viktig del i de flesta program. Ur Javas synvinkel är filer objekt med egenskaper och metoder

Läs mer

Föreläsning 14. Träd och filhantering

Föreläsning 14. Träd och filhantering Föreläsning 14 Träd och filhantering 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

Läs mer

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

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

Läs mer

Tentamen, EDA690 Algoritmer och Datastrukturer, Helsingborg

Tentamen, EDA690 Algoritmer och Datastrukturer, Helsingborg LUNDS TEKNISKA HÖGSKOLA 1(5) Institutionen för datavetenskap Tentamen, EDA690 Algoritmer och Datastrukturer, Helsingborg 2013 12 19, 8.00 13.00 Anvisningar: Denna tentamen består av 4 uppgifter. Preliminärt

Läs mer

Det 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.

Det 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 mer

Träd. Ett träd kan se ut på detta sätt:

Träd. Ett träd kan se ut på detta sätt: Träd En lista är en struktur som är enkel att hantera men som inte är så effektiv ur söksynpunkt. Att leta efter en viss nod i en lista med n noder kommer i genomsnitt att kräva n/2 jämförelser. Detta

Läs mer

Dugga Datastrukturer (DAT036)

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

Läs mer

Lösningsförslag till tentamen Datastrukturer, DAT037,

Lösningsförslag 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 mer

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

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

Läs mer

F5: Debriefing OU2, repetition av listor, träd och hashtabeller. Carl Nettelblad

F5: 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 mer

Lösningsförslag till exempeltenta 1

Lösningsförslag 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 mer

Föreläsning Datastrukturer (DAT037)

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

Läs mer

Föreläsning 3 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 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 mer

Självbalanserande träd AVL-träd. Koffman & Wolfgang kapitel 9, avsnitt 1 2

Självbalanserande 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 mer

Tentamen Datastrukturer för D2 DAT 035

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

Läs mer

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

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

Läs mer

Föreläsning Datastrukturer (DAT036)

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

Läs mer

Föreläsning 14 Innehåll

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

Läs mer

F4: Mer om OU1, OU2, listor och träd. Carl Nettelblad

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 mer

BINÄRA TRÄD. (X = pekarvärdet NULL): struct int_bt_node *pivot, *ny; X X X 12 X X 12 X X -3 X X

BINÄRA TRÄD. (X = pekarvärdet NULL): struct int_bt_node *pivot, *ny; X X X 12 X X 12 X X -3 X X Algoritmer och Datastrukturer Kary FRÄMLING/Göran PULKKIS (v23) Kap. 7, Sid 1 BINÄRA TRÄD Träd används för att representera olika slags hierarkier som ordnats på något sätt. Den mest använda trädstrukturen

Läs mer

Tentamen Datastrukturer (DAT036)

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

Läs mer

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

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

Läs mer

Lösningar Datastrukturer TDA

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

Läs mer

Datastrukturer. föreläsning 10. Maps 1

Datastrukturer. 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 mer

TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta!

TENTAMEN: 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 mer

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

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

Läs mer

Länkade strukturer, parametriserade typer och undantag

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

Läs mer

Seminarium 13 Innehåll

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

Läs mer

Tentamen Datastrukturer, DAT037 (DAT036)

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

Läs mer

Programmering i C++ EDA623 Mallar. EDA623 (Föreläsning 12) HT / 29

Programmering i C++ EDA623 Mallar. EDA623 (Föreläsning 12) HT / 29 Programmering i C++ EDA623 Mallar EDA623 (Föreläsning 12) HT 2013 1 / 29 Mallar Innehåll Klassmallar Funktionsmallar EDA623 (Föreläsning 12) HT 2013 2 / 29 Containerklasserna vector, deque och list utgör

Läs mer

Det är principer och idéer som är viktiga. Skriv så att du övertygar rättaren att du har förstått dessa även om detaljer kan vara felaktiga.

Det 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 mer

TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta! Uppgifterna är inte avsiktligt ordnade efter svårighetsgrad.

TENTAMEN: 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 mer

Tentamen Programmeringsteknik II Inledning. Anmälningskod:

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

Läs mer

Lägg uppgifterna i ordning. Skriv uppgiftsnummer och din kod överst i högra hörnet på alla papper.

Lägg 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 mer

Tentamen TEN1 HI

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

Läs mer

TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta! Uppgifterna är inte avsiktligt ordnade efter svårighetsgrad.

TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta! Uppgifterna är inte avsiktligt ordnade efter svårighetsgrad. 1 (10) TENTMEN: lgoritmer och datastrukturer Läs detta! Uppgifterna är inte avsiktligt ordnade efter svårighetsgrad. örja varje uppgift på ett nytt blad. Ordna bladen i uppgiftsordning. Skriv ditt idnummer

Läs mer

Tentamen. Programmeringsmetodik, KV: Java och OOP. 17 januari 2004

Tentamen. Programmeringsmetodik, KV: Java och OOP. 17 januari 2004 Tentamen Programmeringsmetodik, KV: Java och OOP 17 januari 2004 Examinator: Johan Karlsson Skrivtid: 9-15 Hjälpmedel: En av följande böcker: Barnes & Kölling: Objects First With Java a practical introduction

Läs mer

Lösningsförslag. Programmeringsmetodik, KV: Java och OOP. 17 januari 2004

Lösningsförslag. Programmeringsmetodik, KV: Java och OOP. 17 januari 2004 Lösningsförslag Programmeringsmetodik, KV: Java och OOP 17 januari 2004 Examinator: Johan Karlsson Skrivtid: 9-15 Hjälpmedel: En av följande böcker: Barnes & Kölling: Objects First With Java a practical

Läs mer

Lösningsförslag till tentamen

Lösningsförslag till tentamen till tentamen 1 (5) Kursnamn Algoritmer och datastrukturer Tentamensdatum Program DAI2+I2 Läsår 201/201, lp 4 Examinator Uno Holmer Uppgift 1 (10 p) Ingen lösning ges. Se kurslitteraturen. Uppgift 2 (

Läs mer

TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta!

TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta! 1 (8) 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 mer

Föreläsning 3: Abstrakta datastrukturer, kö, stack, lista

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

Läs mer

Tentamen Datastrukturer (DAT036)

Tentamen 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 mer

Lösningsförslag till tentamen i EDA690 Algoritmer och Datastrukturer, Helsingborg

Lösningsförslag 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 mer

Lägg uppgifterna i ordning. Skriv uppgiftsnummer och din kod överst i högra hörnet på alla papper.

Lägg 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 mer

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

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

Läs mer

TDDC30 Programmering i Java, Datastrukturer och Algoritmer Lektion 2. Länkade listor Stackar Köer MyList Iteratorer Lab 2 Exceptions Paket

TDDC30 Programmering i Java, Datastrukturer och Algoritmer Lektion 2. Länkade listor Stackar Köer MyList Iteratorer Lab 2 Exceptions Paket TDDC30 Programmering i Java, Datastrukturer och Algoritmer Lektion 2 Länkade listor Stackar Köer MyList Iteratorer Lab 2 Exceptions Paket 1 Länkade listor Likadant som i Ada-kursen. 2 Stack MyStack MyStack

Läs mer

TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta!

TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer. Läs detta! (7) TENTAMEN: Algoritmer och datastrukturer Läs detta! Uppgifterna är inte avsiktligt ordnade efter svårighetsgra Börja varje uppgift på ett nytt bla Skriv ditt idnummer på varje blad (så att vi inte slarvar

Läs mer

Grafik, grafiska användargränssnitt och rörliga bilder

Grafik, 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 mer

Lösningsförslag till tentamen Datastrukturer, DAT037,

Lösningsförslag 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 mer

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

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

Läs mer

TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tentamen, onsdag 9 juni 2016, kl 14 18

TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tentamen, onsdag 9 juni 2016, kl 14 18 TDDC74 Programmering: Abstraktion och modellering Tentamen, onsdag 9 juni 2016, kl 14 18 Läs alla frågorna först, och bestäm dig för i vilken ordning du vill lösa uppgifterna. Skriv tydligt och läsligt.

Läs mer

Ännu mera träd: 2-3-träd, B-träd, rödsvarta träd, träd Weiss, avsnitt 4.7, 11.5, 12.2, etc.

Ännu mera träd: 2-3-träd, B-träd, rödsvarta träd, träd Weiss, avsnitt 4.7, 11.5, 12.2, etc. Ännu mera träd: 2-3-träd, B-träd, rödsvarta träd, 2-3-4-träd Weiss, avsnitt 4.7, 11.5, 12.2, etc. Peter Ljunglöf DAT036, Datastrukturer 30 nov 2012 1 2-3-träd [inte i kursboken] Ett 2-3-träd har två sorters

Läs mer

Träd, speciellt binära sökträd. Träd allmänt

Träd, speciellt binära sökträd. Träd allmänt Datalogi gk 2I1027 - Föreläsning 10 Träd, speciellt binära sökträd presenteras av Jozef Swiatycki, DSV Litteratur: Main, kap. 9 Jozef Swiatycki DSV Bild 1 Träd allmänt Länkad, hierarkisk (icke-linjär)

Läs mer