Datastrukturer och algoritmer

Relevanta dokument
Datastrukturer och algoritmer

Datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 15 Inför tentamen

Datastrukturer och algoritmer

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

Datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 4 Test, Stack och Kö

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

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

Prov i DAT 312: Algoritmer och datastrukturer för systemvetare

Lösningar Datastrukturer TDA

Föreläsning 9. Sortering

Tentamen Datastrukturer för D2 DAT 035

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

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

Föreläsning Datastrukturer (DAT036)

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

Lösningsförslag för tentamen i Datastrukturer (DAT037) från

Tentamen Datastrukturer D DAT 036/INN960

Tentamen Datastrukturer D DAT 035/INN960

Abstrakta datatyper. Primitiva vektorer. Deklarera en vektor

Tentamen med lösningsförslag Datastrukturer för D2 DAT 035

Föreläsning Datastrukturer (DAT037)

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

Tentamen Datastrukturer D DAT 035/INN960

Vad har vi pratat om i kursen?

Träd Hierarkiska strukturer

Föreläsning 4 Datastrukturer (DAT037)

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

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

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 6 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU

Tentamen TEN1 HI

Föreläsning Datastrukturer (DAT036)

Tentamen kl Uppgift 4. Uppgift 5

Föreläsning 4 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning 5 Innehåll

Datastrukturer. Föreläsning 5. Maps 1

Magnus Nielsen, IDA, Linköpings universitet

Föreläsning 13 Datastrukturer (DAT037)

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

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

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

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

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

Linjärt minne. Sammanhängande minne är ej flexibelt. Effektivt

Tentamen Datastrukturer D DAT 036/INN960

Tentamen Datastrukturer D DAT 036/DIT960

Föreläsning 13 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning Datastrukturer (DAT037)

Teoretisk del. Facit Tentamen TDDC (6)

Tentamen TEN1 HI

Tentamen Datastrukturer, DAT037 (DAT036)

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

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

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

Facit Tentamen TDDC (7)

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

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

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

Tentamen Datastrukturer (DAT036)

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

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

Föreläsning 9 Innehåll

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

Trädstrukturer och grafer

Datastrukturer och algoritmer

Programkonstruktion och. Datastrukturer

Hitta k största bland n element. Föreläsning 13 Innehåll. Histogramproblemet

Tentamen Datastrukturer (DAT037)

Datastrukturer och algoritmer

Seminarium 13 Innehåll

Tommy Färnqvist, IDA, Linköpings universitet

Föreläsning 5 Datastrukturer (DAT037)

Föreläsning Datastrukturer (DAT037)

Tentamen Datastrukturer (DAT036/DAT037/DIT960)

Bakgrund och motivation. Definition av algoritmer Beskrivningssätt Algoritmanalys. Algoritmer. Lars Larsson VT Lars Larsson Algoritmer 1

Exempeltenta GruDat 2002/2003

DAI2 (TIDAL) + I2 (TKIEK)

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

Datastrukturer och algoritmer

Sökning och sortering

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

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

Inlämningsuppgiften. Föreläsning 9 Innehåll. Träd. Datastrukturer i kursen

Tentamen Datastrukturer (DAT036)

Datastrukturer och algoritmer

::= HIHI HIHIHI ::= HAHA HAHAHA

Tillämpad Programmering (ID1218) :00-13:00

Tentamen: Programutveckling ht 2015

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

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 3 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU

Föreläsning 5 Innehåll. Val av algoritm och datastruktur. Analys av algoritmer. Tidsåtgång och problemets storlek

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

Försättsblad till skriftlig tentamen vid Linköpings Universitet

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

Algoritmer, datastrukturer och komplexitet

Föreläsning 14 Innehåll

Tentamen i Algoritmer & Datastrukturer i Java

Föreläsning Datastrukturer (DAT036)

TDDC30. Objektorienterad programmering i Java, datastrukturer och algoritmer. Föreläsning 3 Jonas Lindgren, Institutionen för Datavetenskap, LiU

Föreläsning 11 Datastrukturer (DAT037)

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

Transkript:

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

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

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

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

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

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

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

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

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