software constructie recursieve datastructuren college 15 5 stappen plan ontwerpen de software bestaat uiteindelijk uit datatypen functies

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "software constructie recursieve datastructuren college 15 5 stappen plan ontwerpen de software bestaat uiteindelijk uit datatypen functies"

Transcriptie

1 software constructie recursieve datastructuren college 15 software engineering highlights 1 de software bestaat uiteindelijk uit datatypen functies verbindingen geven gebruik aan main is de top van het bouwwerk elementaire datatypen vormen de bodem alles daartussen gebruikt wat en wordt zelf gebruikt bij recursie is er een rondgaand pad hoe komen we aan dit bouwwerk? trail and error? begin met iets dat er op lijkt en ga debuggen? gebruik een ontwerp! 2 5 stappen plan 1. Probleemanalyse, specificatie 2. Ontwerp van algoritmen en datastructuren plaatjes, tekst, formule, algemeen geval 3. Reflectie zal het gaan werken zal het probleem opgelost worden 4. Implementeren pas hier code schrijven 5. Evaluatie testen om kwaliteit te bepalen werkt het in alle gevallen, verificatie is het probleem opgelost, validatie 3 ontwerpen dit is de essentiële en spannende stap plaatjes, formules, pseudo-code hoeft niet tot in het laatste detail dingen die 'zeker lukken' kun je overslaan layout van dialogen initialisatie van een rijtje vergeet dit uiteindelijk niet hoe meer ervaring, hoe minder details in ontwerp groot gevaar voor zelfoverschatting reflectie moet mogelijk zijn op basis van ontwerp voor grote projecten maak je soms een prototype hiervoor doorloop je dezelfde stappen! 4 1

2 implementeren ontwerp ligt klaar voor je begint top-down: van boven naar onder bottom-up incrementeel: bouw stukje bij beetje begin met een programma dat weinig kan maak het langzaam krachtiger test ieder gebouwd stukje meteen maak eerst de stukken waar twijfels over bestaan als herontwerp nodig is, is er weinig verloren problemen kun je maar beter snel kennen compleet ontwerp nodig om bouwwerk uiteindelijk af in een plaatje: software constructie incrementeel te kunnen maken 5 6 highlights programmeertaal aspecten recursieve datastructuren dynamic programming programma ontwerp taal implementatie graph algoritmen lineaire algebra abstractie 7 pointers behalve een type, waarde en naam hebben objecten een object-id iedere instantie van een type heeft een unieke id in C++ (en andere talen) is de id z'n adres dit idee is al ouder dan OO die adressen veranderen niet adressen kun je manipuleren als normale objecten in je programma: pointers afspraak NULL-pointer wijst nergens heen nuttig en nodig in veel programma's recursieve datastructuren je kunt er ook veel fouten mee maken 8 2

3 programmeertaal aspecten pointers T*, &x, NULL functies resultaat: void, T, T*, T& argumenten: T, T*, T&, T [] rijen, C-strings aanname: T* wijst altijd in rij T[] r[i] en *(r+i) zijn dan gelijk objecten zichtbaarheid (scope) levensduur altijd het huidige compound statement objecten gemaakt met new leven voor 'eeuwig' opruimen met delete 9 subklassen van iedere klasse kun je een subklasse maken deze kan extra attributen en methoden bevatten class sub : public hoofd { int extra; protected: int f ( ) { return extra+1; } }; hiding via private, public en protected herdefinitie voor virtual methoden overal waar je hoofd verwacht mag je sub gebruiken typeconversie van sub naar hoofd voor directe types dynamic binding via pointers en ref args (C& of C*) object-id: this pointer 10 dynamic binding recursieve datastructuren class hoofd {public: virtual int f ( ) { return 1; } }; class sub : public hoofd {public : int f ( ) { return 2; } }; geeft dus: int main ( ) 1, 2 { hoofd h; sub s; hoofd h2 = s; hoofd *hp = &s; cout << h2. f ( ) << ", " << hp -> f ( ) << endl; voorbeelden: lijst, gesorteerde lijst, queue, stack,.. boom, zoekboom,.. basis knoop is object of structuur met één element knoop bevat pointer(s) naar opvolger(s) null pointer: er is geen opvolger hierdoor kan dynamisch iedere grootte gemaakt worden gebruik aparte klasse om eigenschappen te bewaken zoekboom, queue, stack,.. list:

4 lijsten knoop heeft hooguit één opvolger voordeel boven rijen: altijd een element toe te voegen element ertussen of eruit kan altijd goedkoop O(1) nadeel element opzoeken is duurder: O(n) i.p.v. O(1) 13 lijst in C++ typedef class Knoop *Lijst; // Lijst is een pointer!! class Knoop { El kop; // het lijstelement, private Lijst staart; // recursie: pointer naar de volgende public: Knoop ( El hd, Lijst tl = Leeg ) : kop ( hd ), staart ( tl ) { } ~Knoop() { delete staart; } // destructor: ruim hele lijst op friend El& head ( Lijst ); // vrienden kennen private velden friend Lijst& tail ( Lijst ); }; El& head ( Lijst l ) { assert ( l!= Leeg ); // voorkom selectie uit lege lijst return l->kop; } 14 bomen implementatie als lijsten verschil: bomen hebben meer dan 1 opvolger gebruik: zoekbomen (gebalnceerde zoekbomen, AVL, Red-black) representatie van talen... gesorteerde datastructuren gebruikt om elementen efficiënt te vinden structuur actie element zoeken element toevoegen element verwijderen gesorteerde rij O ( log n ) O ( n ) O ( n ) gesorteerde lijst O ( n ) O ( 1 ) O ( 1 ) gebalanceerde zoekboom O ( log n ) O ( 1 ) O ( 1 ) 15 1) dit zijn bovengrenzen, soms kan het sneller 2) we gaan er bij toevoegen en verwijderen vanuit dat we de plaats weten 3) balanceren en gebalanceerd houden van de boom vergt extra werk 4) ongebalanceerde bomen gedragen zich als lijst 16 4

5 speciale zoekbomen houden zich dynamisch steeds in balans alle operaties in O(log N) AVL-bomen verschil in hoogte steeds hooguit 1 sla dit op in iedere knoop als knoop uit balans: herbalanceren (draaien) Red-Black trees wortel en bladeren zijn zwart alle paden hebben zelfde aantal zwarte knopen alle rode knopen hebben zwarte kinderen indien uit balans: draaien en/of kleuren B-bomen, 2/3 bomen, lijst/boom-manipulaties gebruiken altijd pointers aflopen is nooit een probleem pointer zelf of kopie van pointer zijn evengoed veranderen: zorg dat je geen kopie verandert pak pointer uit knoop tail ( l ) = tail ( tail ( l )); gebruik een reference argument in recursieve functie void f ( Lijst & l ) { l = tail ( l ); } gebruik pointer naar pointer Knoop ** p = &l; p = & (( *p ) -> next ); *p = ( *p ) -> next; 18 taal implementatie altijd opbreken in verschillende fasen scanner: maakt tokens van invoer gebruik reguliere definities voor syntax van tokens altijd simpel, nooit een moeilijke keuze parser: maakt syntaxboom van tokens maak een klasse hiërarchie die past bij de syntax boom interpreter: bepaalt waarde met deze syntaxboom syntaxboom blijft hetzelfde manipulatie: verander deze syntaxboom interpretatie semantiek geeft vertelt direct wat er moet gebeuren parser recursive descent: goede syntax nodig ( niet links recursief, LL(1) ) met LL(1) kun je direct zien welke regel past anders grote look ahead of backtracking nodig stop prioriteit van operatoren in de regels van de grammatica E -> E + T T // expressie T -> T * F F // term F -> ( E ) num // factor simpel en direct regels van parser volgen direct de grammatica bottom-up tabel met prioriteiten en stack nodig (bijna) alle parser generatoren maken zo'n shift reduce parser

6 dynamic programming idee: dubbel recursieve functies hebben vaak een vreselijke complexiteit, b.v. O(2 n ) als het aantal mogelijke argumenten beperkt is kunnen we een tabel maken met resultaten in plaats van opnieuw uitrekenen kunnen we nu waarden opzoeken in de tabel, O(1) voor N waarden en m argumenten hebben we O(N m ) waarden in de tabel maakt veel problemen doable edit distance,... lineaire algebra lineaire afbeeldingen in R n kunnen handig met een matrix vermenigvuldiging A ( B v ) = ( A B ) v schuiven is niet lineair, maar kan met vermenigvuldiging in R n+1 ga over op homogene coördinaten (voeg extra 0 toe) implementatie vergt vectoren en matrices van verschillende grootte dit kan prima met templates graph algoritmen veel problemen laten zich formuleren in termen van (gelabelde) graphen verbindingen tussen knopen met een gewicht kortste pad, grootste flow, bereikbaarheid,.. verschillende representaties als bomen, rij van verbindingen per knoop, globale rij van verbindingen, verbindingsmatrix,.. aantal standaard algoritmen Prim, Kruskal: Minimum Spanning Tree Dijkstra: korste pad Floyd: all pair shortest path Ford-Fulkerson: grootste flow Minimum Spanning Tree Prim: greedy algoritme begin bij een knoop voeg steeds goedkoopste link toe tussen de boom en een nieuwe knoop algoritme geeft ouders van knopen in MST: tree Kruskal greedy algoritme iedere knoop in eigen kluster verbind steeds klusters met de goedkoopste link resultaat is verzameling links (verbindingen)

7 kortste afstand tot startknoop Dijkstra's kortste pad algoritme lijkt erg op Prim in het begin is afstand van wortel tot zichzelf 0 als er geen directe verbinding is, is de afstand greedy algoritme: voeg steeds de knoop toe die het dichts bij de boom ligt alle directe buren van die knoop kunnen hierdoor dichter bij de wortel komen levert afstand tot wortel op i.p.v. ouder 25 kortste afstand tussen alle knopen Floyd-Warshall (all pair shortest path) gebruik completen afstandmatrix in het begin alleen direct verbindingen alle andere afstanden op edge relaxation: maak een steeds betere schatting: W(i,j) k = min ( W(i,j) k-1, W(i,k) k-1 + W(k,j) k-1 ) for ( int k=0; k < g.size; k++ ) for ( int i=0; i < g.size; i++) for ( int j=0; j < g.size; j++ ) { int wk = g.w[i][k] + g.w[k][j]; if ( wk < g.w[i][j] ) g.w[i][j] = wk; } 26 maximale stroom door netwerk netwerk is graph gewicht is capaciteit idee is simpel (Ford-Fulkerson): initieel is de flow 0; while ( er is nog een pad waarover de flow verhoogd kan worden ) verhoog de flow over dat pad; je verhoogt de flow steeds zoveel als mogelijk over het gevonden pad als flow in integers: O ( E f) met f maximale flow variaties in het zoeken van dat pad: depth first breadth first (algoritme het dan Edmonds Karp): verbindingen per knoop A A B E knopen en kanten representatie graph met boomknopen verbindingsmatrix knopen = { A, B, C, D, E } A edges = { (A,A), (A,B) B , (B,D), (B,E) van C , (C,E), (D,E) D E , (E,B), (E,D) O ( V E 2 ) onafhankelijk van f 27 } 28 B D E C E D E E B D A C E B D E C A naar B D A B C D E 7

8 abstractie verberg details maakt het duidelijker kunt niet per ongeluk iets fout doen realisatie: private elementen van klasse module maak programmafragmenten algemener los in een keer meer problemen op goed voor hergebruik realisatie speciale gevallen en stopconditie in extra argumenten klasse hiërarchie templates 29 tentamenstof alles wat we behandeld hebben uit het dictaat 14 tot en met 19, 21, 24 testen, parseren, interpreteren, red-black trees, en graphs staat nog niet in het dictaat de hoofdstukken uit Big C++ die info geven 8, 10, 16-18, 22 lang niet alles staat in het boek 30 Vragen 31 8

definities recursieve datastructuren college 13 plaatjes soorten Graph = ( V, E ) V vertices, nodes, objecten, knopen, punten

definities recursieve datastructuren college 13 plaatjes soorten Graph = ( V, E ) V vertices, nodes, objecten, knopen, punten recursieve datastructuren college graphs definities Graph = ( V, E ) V vertices, nodes, objecten, knopen, punten E edges, arcs, kanten, pijlen, lijnen verbinding tussen knopen Voorbeelden steden en verbindingswegen

Nadere informatie

colleges recursieve datastructuren college 9 prioriteit van operatoren prioriteit in recursive descent parser

colleges recursieve datastructuren college 9 prioriteit van operatoren prioriteit in recursive descent parser colleges recursieve datastructuren college 9 interpreteren: waarde van bomen bepalen transformeren: vorm van bomen veranderen parseren herkennen van expressie in de tekst herkennen van functies onderwerp

Nadere informatie

Datastructuren: stapels, rijen en binaire bomen

Datastructuren: stapels, rijen en binaire bomen Programmeermethoden Datastructuren: stapels, rijen en binaire bomen week 12: 23 27 november 2015 www.liacs.leidenuniv.nl/ kosterswa/pm/ 1 Inleiding In de informatica worden Abstracte DataTypen (ADT s)

Nadere informatie

Kortste Paden. Algoritmiek

Kortste Paden. Algoritmiek Kortste Paden Toepassingen Kevin Bacon getal Six degrees of separation Heeft een netwerk de small-world eigenschap? TomTom / Google Maps 2 Kortste paden Gerichte graaf G=(N,A), en een lengte L(v,w) voor

Nadere informatie

Tree traversal. Bomen zijn overal. Ferd van Odenhoven. 15 november 2011

Tree traversal. Bomen zijn overal. Ferd van Odenhoven. 15 november 2011 15 november 2011 Tree traversal Ferd van Odenhoven Fontys Hogeschool voor Techniek en Logistiek Venlo Software Engineering 15 november 2011 ODE/FHTBM Tree traversal 15 november 2011 1/22 1 ODE/FHTBM Tree

Nadere informatie

4EE11 Project Programmeren voor W. College 3, 2008 2009, Blok D Tom Verhoeff, Software Engineering & Technology, TU/e

4EE11 Project Programmeren voor W. College 3, 2008 2009, Blok D Tom Verhoeff, Software Engineering & Technology, TU/e 4EE11 Project Programmeren voor W College 3, 2008 2009, Blok D Tom Verhoeff, Software Engineering & Technology, TU/e 1 Onderwerpen Grotere programma s ontwerpen/maken Datastructuren en algoritmes 2 Evolutie,

Nadere informatie

Twaalfde college complexiteit. 11 mei 2012. Overzicht, MST

Twaalfde college complexiteit. 11 mei 2012. Overzicht, MST College 12 Twaalfde college complexiteit 11 mei 2012 Overzicht, MST 1 Agenda voor vandaag Minimum Opspannende Boom (minimum spanning tree) als voorbeeld van greedy algoritmen Overzicht: wat voor technieken

Nadere informatie

Programmeermethoden. Recursie. week 11: november kosterswa/pm/

Programmeermethoden. Recursie. week 11: november kosterswa/pm/ Programmeermethoden Recursie week 11: 21 25 november 2016 www.liacs.leidenuniv.nl/ kosterswa/pm/ 1 Pointers Derde programmeeropgave 1 Het spel Gomoku programmeren we als volgt: week 1: pointerpracticum,

Nadere informatie

Tree traversal. Ferd van Odenhoven. 15 november Fontys Hogeschool voor Techniek en Logistiek Venlo Software Engineering. Doorlopen van bomen

Tree traversal. Ferd van Odenhoven. 15 november Fontys Hogeschool voor Techniek en Logistiek Venlo Software Engineering. Doorlopen van bomen Tree traversal Ferd van Odenhoven Fontys Hogeschool voor Techniek en Logistiek Venlo Software Engineering 15 november 2011 ODE/FHTBM Tree traversal 15 november 2011 1/22 1 ODE/FHTBM Tree traversal 15 november

Nadere informatie

TW2020 Optimalisering

TW2020 Optimalisering TW2020 Optimalisering Hoorcollege 8 Leo van Iersel Technische Universiteit Delft 2 november 2016 Leo van Iersel (TUD) TW2020 Optimalisering 2 november 2016 1 / 28 Minimum Opspannende Boom (Minimum Spanning

Nadere informatie

Datastructuren college 10

Datastructuren college 10 we hadden Backtracking verbetering i i Datastructuren college 0 0: : : 0: : : P r r r r r b r b r P r r r b r b r backtracking we hoeven vaak de kandidaat niet helemaal af te maken om hem te kunnen verwerpen

Nadere informatie

Programmeermethoden. Recursie. Walter Kosters. week 11: november kosterswa/pm/

Programmeermethoden. Recursie. Walter Kosters. week 11: november kosterswa/pm/ Programmeermethoden Recursie Walter Kosters week 11: 20 24 november 2017 www.liacs.leidenuniv.nl/ kosterswa/pm/ 1 Vierde programmeeropgave 1 De Grote getallen programmeren we als volgt: week 1: pointerpracticum,

Nadere informatie

TW2020 Optimalisering

TW2020 Optimalisering TW2020 Optimalisering Hoorcollege 8 Leo van Iersel Technische Universiteit Delft 28 oktober 2015 Leo van Iersel (TUD) TW2020 Optimalisering 28 oktober 2015 1 / 25 Definitie Een boom is een samenhangende

Nadere informatie

Tentamen Imperatief en Object-georiënteerd programmeren in Java voor CKI

Tentamen Imperatief en Object-georiënteerd programmeren in Java voor CKI Tentamen Imperatief en Object-georiënteerd programmeren in Java voor CKI Vrijdag 22 januari 2010 Toelichting Dit is een open boek tentamen. Communicatie en het gebruik van hulpmiddelen zijn niet toegestaan.

Nadere informatie

Modelleren en Programmeren

Modelleren en Programmeren Modelleren en Programmeren Jeroen Bransen 11 december 2015 Ingebouwde datastructuren Meer boomstructuren Access specifiers Gebruikersinvoer Codestijl Packages SAT-solver Ingebouwde datastructuren Ingebouwde

Nadere informatie

Lineaire data structuren. Doorlopen van een lijst

Lineaire data structuren. Doorlopen van een lijst Lineaire data structuren array: vast aantal data items die aaneensluitend gestockeerd zijn de elementen zijn bereikbaar via een index lijst: een aantal individuele elementen die met elkaar gelinkt zijn

Nadere informatie

De volgende opgave gaat over de B-bomen van het college, waar sleutels zowel in de bladeren als ook in de interne knopen opgeslagen worden.

De volgende opgave gaat over de B-bomen van het college, waar sleutels zowel in de bladeren als ook in de interne knopen opgeslagen worden. . a) Een Fibonacci boom (niet te verwarren met een Fibonacci queue) van hoogte h is een AVL-boom van hoogte h met zo weinig mogelijk knopen. i. Geefvoorh =,,,,eenfibonacciboomvanhoogteh(eenboombestaande

Nadere informatie

Java Programma structuur

Java Programma structuur Java Programma structuur public class Bla // div. statements public static void main(string argv[]) // meer spul Voortgezet Prog. voor KI, week 4:11 november 2002 1 Lijsten Voorbeelden 2, 3, 5, 7, 13 Jan,

Nadere informatie

public boolean equaldates() post: returns true iff there if the list contains at least two BirthDay objects with the same daynumber

public boolean equaldates() post: returns true iff there if the list contains at least two BirthDay objects with the same daynumber Tentamen TI1310 Datastructuren en Algoritmen, 15 april 2011, 9.00-12.00 TU Delft, Faculteit EWI, Basiseenheid Software Engineering Bij het tentamen mag alleen de boeken van Goodrich en Tamassia worden

Nadere informatie

Algoritmiek. 2 februari Introductie

Algoritmiek. 2 februari Introductie College 1 Algoritmiek 2 februari 2017 Introductie 1 Introductie -1- docent: Rudy van Vliet rvvliet@liacs.nl assistent werkcollege: Bart van Strien bartbes@gmail.com website: http://www.liacs.leidenuniv.nl/~vlietrvan1/algoritmiek/

Nadere informatie

Het minimale aantal sleutels op niveau h is derhalve

Het minimale aantal sleutels op niveau h is derhalve 1 (a) In een B-boom van orde m bevat de wortel minimaal 1 sleutel en maximaal m 1 sleutels De andere knopen bevatten minimaal m 1 sleutels en maximaal m 1 sleutels (b) In een B-boom van orde 5 bevat elke

Nadere informatie

Hoofdstuk 1: Inleiding. Hoofdstuk 2: Klassen en objecten Datahiding: afschermen van implementatiedetails. Naar de buitenwereld toe enkel interfaces.

Hoofdstuk 1: Inleiding. Hoofdstuk 2: Klassen en objecten Datahiding: afschermen van implementatiedetails. Naar de buitenwereld toe enkel interfaces. Hoofdstuk 1: Inleiding Objectoriëntatie: 1. Objecten & klassen: samenwerking van componenten om bepaald doel te bereiken; herbruikbaarheid. 2. Encapsulation: afschermen gedragingen en kenmerken van de

Nadere informatie

Grafen. Indien de uitgraad van ieder punt 1 is, dan bevat de graaf een cykel. Indien de ingraad van ieder punt 1 is, dan bevat de graaf een cykel.

Grafen. Indien de uitgraad van ieder punt 1 is, dan bevat de graaf een cykel. Indien de ingraad van ieder punt 1 is, dan bevat de graaf een cykel. Grafen Grafen Een graaf bestaat uit een verzameling punten (ook wel knopen, of in het engels vertices genoemd) en een verzameling kanten (edges) of pijlen (arcs), waarbij de kanten en pijlen tussen twee

Nadere informatie

Tweede Toets Datastructuren 29 juni 2016, , Educ-Γ.

Tweede Toets Datastructuren 29 juni 2016, , Educ-Γ. Tweede Toets Datastructuren 29 juni 2016, 13.30 15.30, Educ-Γ. Motiveer je antwoorden kort! Zet je mobiel uit. Stel geen vragen over deze toets; als je een vraag niet duidelijk vindt, schrijf dan op hoe

Nadere informatie

Modelleren en Programmeren

Modelleren en Programmeren Modelleren en Programmeren Jeroen Bransen 6 december 2013 Terugblik Programma en geheugen Opdrachten Variabelen Methoden Objecten Klasse Programma en geheugen Opdrachten Variabelen zijn gegroepeerd in

Nadere informatie

compileren & interpreteren - compileren: vertalen (omzetten) - interpreteren: vertolken

compileren & interpreteren - compileren: vertalen (omzetten) - interpreteren: vertolken compileren & interpreteren - compileren: vertalen (omzetten) - interpreteren: vertolken - belangrijkste punten: - ontleden van de programmatekst - bijhouden van de datastructuren Data Structuren en Algoritmen

Nadere informatie

HOGESCHOOL VAN AMSTERDAM Informatica Opleiding. CPP 1 van 10

HOGESCHOOL VAN AMSTERDAM Informatica Opleiding. CPP 1 van 10 CPP 1 van 10 ADSdt 1-2009 TENTAMENVOORBLAD Voor aanvang van het tentamen s.v.p. de tentamengegevens goed doorlezen om eventuele misverstanden te voorkomen!! Naam student : Studentnummer : Groep : Studieonderdeel

Nadere informatie

templates: het probleem recursieve datastructuren college 10 gebruik template wat zouden we willen templates exceptions type-parameters!

templates: het probleem recursieve datastructuren college 10 gebruik template wat zouden we willen templates exceptions type-parameters! templates: het probleem recursieve datastructuren college 10 templates exceptions typedef... El; class Knoop El head; Knoop* tail; ; void swap ( El& x, El& y ) const EL t = x; x = y; y = t; er is maar

Nadere informatie

Overerving & Polymorfisme

Overerving & Polymorfisme Overerving & Polymorfisme Overerving Sommige klassen zijn speciaal geval van andere klasse Docent is een speciaal geval van werknemer, dwz. elke docent is ook werknemer Functionaliteit van docent = functionaliteit

Nadere informatie

Datastructuren en algoritmen voor CKI

Datastructuren en algoritmen voor CKI Datastructuren en algoritmen voor CKI Jeroen Bransen 1 14 oktober 2015 1 met dank aan Hans Bodlaender en Gerard Tel Willekeurig gebouwde zoekbomen Willekeurig gebouwde zoekbomen Hoogte van zoekboom met

Nadere informatie

9. Strategieën en oplossingsmethoden

9. Strategieën en oplossingsmethoden 9. Strategieën en oplossingsmethoden In dit hoofdstuk wordt nog even terug gekeken naar alle voorgaande hoofdstukken. We herhalen globaal de structuren en geven enkele richtlijnen voor het ontwerpen van

Nadere informatie

Tiende college algoritmiek. 13/21 april Gretige Algoritmen Algoritme van Dijkstra

Tiende college algoritmiek. 13/21 april Gretige Algoritmen Algoritme van Dijkstra Algoritmiek 017/Gretige Algoritmen Tiende college algoritmiek 13/1 april 017 Gretige Algoritmen Algoritme van Dijkstra 1 Algoritmiek 017/Gretige Algoritmen Muntenprobleem Gegeven onbeperkt veel munten

Nadere informatie

Modelleren en Programmeren

Modelleren en Programmeren Modelleren en Programmeren Jeroen Bransen 13 december 2013 Terugblik Fibonacci public class Fibonacci { public static void main(string[] args) { // Print het vijfde Fibonaccigetal System.out.println(fib(5));

Nadere informatie

Inleiding Programmeren 2

Inleiding Programmeren 2 Inleiding Programmeren 2 Gertjan van Noord November 28, 2016 Stof week 3 nogmaals Zelle hoofdstuk 8 en recursie Brookshear hoofdstuk 5: Algoritmes Datastructuren: tuples Een geheel andere manier om te

Nadere informatie

Elementary Data Structures 3

Elementary Data Structures 3 Elementary Data Structures 3 Ferd van Odenhoven Fontys Hogeschool voor Techniek en Logistiek Venlo Software Engineering 29 september 2014 ODE/FHTBM Elementary Data Structures 3 29 september 2014 1/14 Meer

Nadere informatie

Programmeren in Java les 3

Programmeren in Java les 3 4 september 2015 Deze les korte herhaling vorige week loops methodes Variabelen Soorten variabelen in Java: integer: een geheel getal, bijv. 1,2,3,4 float: een gebroken getal, bijv. 3.1415 double: een

Nadere informatie

Syntax- (compile), runtime- en logische fouten Binaire operatoren

Syntax- (compile), runtime- en logische fouten Binaire operatoren Inhoud Syntax- (compile), runtime- en logische fouten Binaire operatoren Operaties op numerieke datatypen Evaluatie van expressies, bindingssterkte Assignment operaties en short-cut operatoren Controle

Nadere informatie

Compilers.

Compilers. Compilers joost.vennekens@denayer.wenk.be Job van een compiler Job van een compiler 68: newarray int int grens = min + (max - min) / 2; int[] kleiner = new int[n]; int[] groter = new int[n]; int k = 0;

Nadere informatie

Hoofdstuk 2. Week 4: Datastructuren. 2.1 Leesopdracht. 2.2 Bomen. 2.3 Definitie

Hoofdstuk 2. Week 4: Datastructuren. 2.1 Leesopdracht. 2.2 Bomen. 2.3 Definitie Hoofdstuk 2 Week 4: Datastructuren 2.1 Leesopdracht In het hoorcollege komen lijsten en bomen aan de orde. De eerste datastructuur komt in het boek in bladzijden 317-333 aan de orde. In dit dictaat komt

Nadere informatie

Uitgebreide uitwerking tentamen Algoritmiek Dinsdag 5 juni 2007, uur

Uitgebreide uitwerking tentamen Algoritmiek Dinsdag 5 juni 2007, uur Uitgebreide uitwerking tentamen Algoritmiek Dinsdag juni 00, 0.00.00 uur Opgave. a. Een toestand bestaat hier uit een aantal stapels, met op elk van die stapels een aantal munten (hooguit n per stapel).

Nadere informatie

Modulewijzer Tirdat01

Modulewijzer Tirdat01 Modulewijzer Tirdat01 W. Oele 25 augustus 2008 1 Inhoudsopgave 1 Inleiding en leerdoelen 3 2 Voorkennis 3 2.1 tirprg01 en tirprg02........................ 3 2.2 tirprg03.............................. 4

Nadere informatie

public boolean egualdates() post: returns true i f f there i f the l i s t contains at least two BirthDay objects with the same daynumber

public boolean egualdates() post: returns true i f f there i f the l i s t contains at least two BirthDay objects with the same daynumber Tentamen TI1310 Datastructuren en Algoritmen, 15 april 2011, 9.00-12.00 TU Delft, Faculteit EWI, Basiseenheid Software Engineering Bij het tentamen mag alleen de boeken van Goodrich en Tamassia worden

Nadere informatie

Datastructuren. Analyse van algoritmen. José Lagerberg. FNWI, UvA. José Lagerberg (FNWI, UvA) Datastructuren 1 / 46

Datastructuren. Analyse van algoritmen. José Lagerberg. FNWI, UvA. José Lagerberg (FNWI, UvA) Datastructuren 1 / 46 Datastructuren Analyse van algoritmen José Lagerberg FNWI, UvA José Lagerberg (FNWI, UvA) Datastructuren 1 / 46 Datastructuren en Algoritmen Datastructuren, 6 ECTS eerstejaars Bachelor INF Datastructuren,

Nadere informatie

Practicumopgave 3: SAT-solver

Practicumopgave 3: SAT-solver Practicumopgave 3: SAT-solver Modelleren en Programmeren 2015/2016 Deadline: donderdag 7 januari 2016, 23:59 Introductie In het vak Inleiding Logica is onder andere de propositielogica behandeld. Veel

Nadere informatie

Universiteit van Amsterdam FNWI. Voorbeeld van tussentoets Inleiding programmeren

Universiteit van Amsterdam FNWI. Voorbeeld van tussentoets Inleiding programmeren Universiteit van Amsterdam FNWI Voorbeeld van tussentoets Inleiding programmeren Opgave 1: Wat is de uitvoer van dit programma? public class Opgave { static int i = 0 ; static int j = 1 ; int i = 1 ; int

Nadere informatie

7 Omzetten van Recursieve naar Iteratieve Algoritmen

7 Omzetten van Recursieve naar Iteratieve Algoritmen 7 Omzetten van Recursieve naar Iteratieve Algoritmen Het lijkt mogelijk om elke oplossings-algoritme, die vaak in eerste instantie recursief geformuleerd werd, om te zetten in een iteratieve algoritme

Nadere informatie

Datastructuren Programmeeropdracht 3: Expressies. 1 Expressies. Deadline. Dinsdag 8 december 23:59.

Datastructuren Programmeeropdracht 3: Expressies. 1 Expressies. Deadline. Dinsdag 8 december 23:59. Datastructuren 2015 Programmeeropdracht 3: Expressies Deadline. Dinsdag 8 december 23:59. Inleiding. Deze opdracht is losjes gebaseerd op Opdracht 5.13.2 in het boek van Drozdek. U wordt gevraagd expressies

Nadere informatie

C++ C++ als een verbetering van C. Abstracte datatypen met classes. Constructoren en destructoren. Subklassen. binding van functies

C++ C++ als een verbetering van C. Abstracte datatypen met classes. Constructoren en destructoren. Subklassen. binding van functies C++ C++ als een verbetering van C Abstracte datatypen met classes Constructoren en destructoren Subklassen binding van functies 1 Commentaar In C: /* Deze functie berekent de omtrek van een cirkel */ float

Nadere informatie

Verslag Opdracht 4: Magische Vierkanten

Verslag Opdracht 4: Magische Vierkanten Verslag Opdracht 4: Magische Vierkanten Stefan Schrama, Evert Mouw, Universiteit Leiden 2007-08-14 Inhoudsopgave 1 Inleiding 2 2 Uitleg probleem 2 3 Theorie 2 4 Aanpak 2 5 Implementatie 4 6 Experimenten

Nadere informatie

Vakgroep CW KAHO Sint-Lieven

Vakgroep CW KAHO Sint-Lieven Vakgroep CW KAHO Sint-Lieven Objecten Programmeren voor de Sport: Een inleiding tot JAVA objecten Wetenschapsweek 20 November 2012 Tony Wauters en Tim Vermeulen tony.wauters@kahosl.be en tim.vermeulen@kahosl.be

Nadere informatie

Examen Datastructuren en Algoritmen II

Examen Datastructuren en Algoritmen II Tweede bachelor Informatica Academiejaar 2008 2009, eerste zittijd Examen Datastructuren en Algoritmen II Naam :.............................................................................. Lees elke

Nadere informatie

Een gelinkte lijst in C#

Een gelinkte lijst in C# Een gelinkte lijst in C# In deze tutorial ga demonstreren hoe je een gelinkte lijst kan opstellen in C#. We gaan een klasse schrijven, die een gelijkaardige functionaliteit heeft als een ArrayList, namelijk

Nadere informatie

Discrete Structuren. Piter Dykstra Sietse Achterop Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie

Discrete Structuren. Piter Dykstra Sietse Achterop Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie Discrete Structuren Piter Dykstra Sietse Achterop Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 3 maart 2008 GRAFEN & BOMEN Paragrafen 6.1-6.4 Discrete Structuren

Nadere informatie

Grafen en BFS. Mark Lekkerkerker. 24 februari 2014

Grafen en BFS. Mark Lekkerkerker. 24 februari 2014 Grafen en BFS Mark Lekkerkerker 24 februari 2014 1 Grafen Wat is een graaf? Hoe representeer je een graaf? 2 Breadth-First Search Het Breadth-First Search Algoritme Schillen De BFS boom 3 Toepassingen

Nadere informatie

Informatica. Deel II: les 1. Java versus Python. Jan Lemeire Informatica deel II februari mei 2014. Parallel Systems: Introduction

Informatica. Deel II: les 1. Java versus Python. Jan Lemeire Informatica deel II februari mei 2014. Parallel Systems: Introduction Informatica Deel II: les 1 Java versus Python Jan Lemeire Informatica deel II februari mei 2014 Parallel Systems: Introduction Arabidopsis (zandraket) Arabidopsis (zandraket) MMIQQA Multimodal Microscopic

Nadere informatie

Programmeermethoden NA. Week 6: Lijsten

Programmeermethoden NA. Week 6: Lijsten Programmeermethoden NA Week 6: Lijsten Kristian Rietveld http://liacs.leidenuniv.nl/~rietveldkfd/courses/prna2016/ Getal opbouwen Stel je leest losse karakters (waaronder cijfers) en je moet daar een getal

Nadere informatie

Algoritmen, Datastructuren en Complexiteit ( en ) Uitwerkingen

Algoritmen, Datastructuren en Complexiteit ( en ) Uitwerkingen Universiteit Twente 2009-2010/2 Afdeling Informatica, Faculteit EWI Tentamen dinsdag 19 januari 2010, 8.45-12.15 Algoritmen, Datastructuren en Complexiteit (214020 en 214025) Uitwerkingen Bij dit tentamen

Nadere informatie

2 Recurrente betrekkingen

2 Recurrente betrekkingen WIS2 1 2 Recurrente betrekkingen 2.1 Fibonacci De getallen van Fibonacci Fibonacci (= Leonardo van Pisa), 1202: Bereken het aantal paren konijnen na één jaar, als 1. er na 1 maand 1 paar pasgeboren konijnen

Nadere informatie

V = {a, b, c, d, e} Computernetwerken: de knopen zijn machines in het netwerk, de kanten zijn communicatiekanalen.

V = {a, b, c, d, e} Computernetwerken: de knopen zijn machines in het netwerk, de kanten zijn communicatiekanalen. WIS14 1 14 Grafen 14.1 Grafen Gerichte grafen Voor een verzameling V is een binaire relatie op V een verzameling geordende paren van elementen van V. Voorbeeld: een binaire relatie op N is de relatie KleinerDan,

Nadere informatie

Tentamen Object Georiënteerd Programmeren TI1206 29 oktober 2014, 9.00-11.00 Afdeling SCT, Faculteit EWI, TU Delft

Tentamen Object Georiënteerd Programmeren TI1206 29 oktober 2014, 9.00-11.00 Afdeling SCT, Faculteit EWI, TU Delft Tentamen Object Georiënteerd Programmeren TI1206 29 oktober 2014, 9.00-11.00 Afdeling SCT, Faculteit EWI, TU Delft Bij dit tentamen mag je geen gebruik maken van hulpmiddelen zoals boek of slides. Digitale

Nadere informatie

Discrete Structuren. Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie

Discrete Structuren. Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie Discrete Structuren Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 23 februari 2009 GRAFEN & BOMEN Paragrafen 6.1-6.4 Discrete Structuren Week 3 en 4:

Nadere informatie

Semantiek (2IT40) Bas Luttik. HG 7.14 tel.: Hoorcollege 8 (7 juni 2007)

Semantiek (2IT40) Bas Luttik.  HG 7.14 tel.: Hoorcollege 8 (7 juni 2007) Bas Luttik s.p.luttik@tue.nl http://www.win.tue.nl/~luttik HG 7.14 tel.: 040 247 5152 Hoorcollege 8 (7 juni 2007) Functionele talen Idee: een programma definieert reeks (wiskundige) functies. Programma

Nadere informatie

Als een PSD selecties bevat, deelt de lijn van het programma zich op met de verschillende antwoorden op het vraagstuk.

Als een PSD selecties bevat, deelt de lijn van het programma zich op met de verschillende antwoorden op het vraagstuk. HOOFDSTUK 3 3.1 Stapsgewijs programmeren In de vorige hoofdstukken zijn programmeertalen beschreven die imperatief zijn. is het stapsgewijs in code omschrijven wat een programma moet doen, net als een

Nadere informatie

Tiende college algoritmiek. 26 april Gretige algoritmen

Tiende college algoritmiek. 26 april Gretige algoritmen Algoritmiek 01/10 College 10 Tiende college algoritmiek april 01 Gretige algoritmen 1 Algoritmiek 01/10 Muntenprobleem Gegeven onbeperkt veel munten van d 1,d,...d m eurocent, en een te betalen bedrag

Nadere informatie

Natuurlijke-Taalverwerking

Natuurlijke-Taalverwerking Natuurlijke-Taalverwerking Week 5 Parsing Overzicht DCG s en links-recursie Shift-reduce parsing Chart parsing Generatie Links-recursie?- voorouder(geert,youri). ouder(geert,jan). ouder(jan,youri). voorouder(x,y)

Nadere informatie

Tentamen Objectgeorienteerd Programmeren TI februari Afdeling ST Faculteit EWI TU Delft

Tentamen Objectgeorienteerd Programmeren TI februari Afdeling ST Faculteit EWI TU Delft I ' Tentamen Objectgeorienteerd Programmeren TI 1200 1 februari 2012 9.00-12.00 Afdeling ST Faculteit EWI TU Delft Bij dit tentamen mag je geen gebruik maken van hulpmiddelen zoals boek of slides. Dit

Nadere informatie

Computationale Intelligentie Dirk Thierens

Computationale Intelligentie Dirk Thierens Computationale Intelligentie Dirk Thierens Organisatie Onderwijsvormen: Docent: Topic: Collegemateriaal: Boek: Beoordeling: hoorcollege, practicum, werkcollege Dirk Thierens Deel : Zoekalgoritmen Toets

Nadere informatie

Informatica. Deel II: les 1. Java versus Python. Jan Lemeire Informatica deel II februari mei 2015. Parallel Systems: Introduction

Informatica. Deel II: les 1. Java versus Python. Jan Lemeire Informatica deel II februari mei 2015. Parallel Systems: Introduction Informatica Deel II: les 1 Java versus Python Jan Lemeire Informatica deel II februari mei 2015 Parallel Systems: Introduction Arabidopsis (zandraket) Arabidopsis (zandraket) MMIQQA Multimodal Microscopic

Nadere informatie

EE1400: Programmeren in C BSc. EE, 1e jaar, , 4e college

EE1400: Programmeren in C BSc. EE, 1e jaar, , 4e college EE1400: Programmeren in C BSc. EE, 1e jaar, 2012-2013, 4e college Arjan van Genderen, Computer Engineering 11-12-2012 Delft University of Technology Challenge the future Mededelingen Voortgangstoets: Woensdagmiddag

Nadere informatie

Datastructuren en algoritmen

Datastructuren en algoritmen Datastructuren en algoritmen Doelstelling Datastructures + algorithms = programs Boek van Niklaus Wirth: bedenker Pascal en Modula Datastructuur: structuur om informatie op te slaan Algoritme: voorschrift

Nadere informatie

Recursive-Descent Parsing

Recursive-Descent Parsing Week 2 Recursive-Descent Parsing PRACTICUM Tijdens dit practicum wordt een eenvoudige one-pass recursive-descent vertaler ontwikkeld in Java. We volgen daarbij hoofdstuk 4 van Watt & Brown. De te ontwikkelen

Nadere informatie

Bouwstenen voor PSE. Datatypes en Datastructuren

Bouwstenen voor PSE. Datatypes en Datastructuren Bouwstenen voor PSE Datatypes en Datastructuren Definitie Datatype Klasse van dataobjecten tesamen met operaties om ze te construeren, te manipuleren en te verwijderen. Een datatype omvat een specificatie

Nadere informatie

10 Meer over functies

10 Meer over functies 10 Meer over functies In hoofdstuk 5 hebben we functies uitgebreid bestudeerd. In dit hoofdstuk bekijken we drie andere aspecten van functies: recursieve functies dat wil zeggen, functies die zichzelf

Nadere informatie

Tentamen Imperatief Programmeren

Tentamen Imperatief Programmeren Tentamen Imperatief Programmeren Maandag 22 oktober 2001 Toelichting Dit is een open boek tentamen, d.w.z. het cursusboek mag gebruikt worden. N.B.: Het tentamen is individueel: voor het maken van de opgaven

Nadere informatie

Indexen.

Indexen. Indexen joost.vennekens@kuleuven.be Probleem Snel gegevens terugvinden Gegevens moeten netjes geordend zijn Manier waarop hangt af van gebruik Sequentieel Gesorteerde gegevens, die in volgorde overlopen

Nadere informatie

Schriftelijk tentamen Datastructuren Woe 5 jan uur Met uitwerkingen

Schriftelijk tentamen Datastructuren Woe 5 jan uur Met uitwerkingen Schriftelijk tentamen Datastructuren Woe 5 jan 2011 14-17 uur Met uitwerkingen 1.a. Geef een compacte definitie van wat er bij Datastructuren verstaan wordt onder een Abstract Data Type (ADT). b. Werk

Nadere informatie

2WO12: Optimalisering in Netwerken

2WO12: Optimalisering in Netwerken 2WO12: Optimalisering in Netwerken Leo van Iersel Technische Universiteit Eindhoven (TU/E) en Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) 27 februari 2014 http://homepages.cwi.nl/~iersel/2wo12/ l.j.j.v.iersel@gmail.com

Nadere informatie

Tentamen Object Georiënteerd Programmeren TI1200 30 januari 2013, 9.00-12.00 Afdeling SCT, Faculteit EWI, TU Delft

Tentamen Object Georiënteerd Programmeren TI1200 30 januari 2013, 9.00-12.00 Afdeling SCT, Faculteit EWI, TU Delft Tentamen Object Georiënteerd Programmeren TI1200 30 januari 2013, 9.00-12.00 Afdeling SCT, Faculteit EWI, TU Delft Bij dit tentamen mag je geen gebruik maken van hulpmiddelen zoals boek of slides. Dit

Nadere informatie

Programmeren in C++ (deel 1)

Programmeren in C++ (deel 1) FHT&L MODULE BESCHRIJVING Programmeren in C++ (deel 1) PRO4 Samenstelling: Cees van Tilborg, Thijs Dorssers Datum: september 2011 Versie: 1h Titel: Programmeren in C++ Identificatie Progresscode: PRO4

Nadere informatie

Tentamen in2705 Software Engineering

Tentamen in2705 Software Engineering Tentamen in2705 Software Engineering Voorbeeld (bijna tweemaal te groot) U mag meenemen naar dit tentamen: Lethbridge, afdrukken PPT slides, afdrukken handouts. 1. De TU wil een nieuw systeem ontwikkelen

Nadere informatie

Beginselen van programmeren Practicum 1 (Doolhof) : Oplossing

Beginselen van programmeren Practicum 1 (Doolhof) : Oplossing Beginselen van programmeren Practicum 1 (Doolhof) : Oplossing Introductie In dit document geven we een mogelijke oplossing voor het eerste practicum. Deze oplossing gebruikt verschillende klassen en overerving,

Nadere informatie

Datastructuren; (Zoek)bomen

Datastructuren; (Zoek)bomen Datastructuren; (Zoek)bomen Bomen, zoekbomen, gebalanceerde zoekbomen José Lagerberg FNWI, UvA José Lagerberg (FNWI, UvA) Datastructuren; (Zoek)bomen 1 / 50 Bomen Traversal van bomen Datastructuur van

Nadere informatie

(On)Doenlijke problemen

(On)Doenlijke problemen Fundamentele Informatica In3 005 Deel 2 College 1 Cees Witteveen Parallelle en Gedistribueerde Systemen Faculteit Informatie Technologie en Systemen Overzicht Inleiding - Relatie Deel 1 en Deel 2 - Doenlijke

Nadere informatie

Oefeningen voor de oefeningenles. Oefening 1

Oefeningen voor de oefeningenles. Oefening 1 Oefeningen voor de oefeningenles Oefening 1 Gegeven een arbitraire binaire zoekboom T met n toppen en een (andere of gelijke) binaire zoekboom T die ook n sleutels bevat. Beschrijf een algoritme dat in

Nadere informatie

3. Structuren in de taal

3. Structuren in de taal 3. Structuren in de taal In dit hoofdstuk behandelen we de belangrijkst econtrolestructuren die in de algoritmiek gebruikt worden. Dit zijn o.a. de opeenvolging, selectie en lussen (herhaling). Vóór we

Nadere informatie

17 Operaties op bits. 17.1 Bitoperatoren en bitexpressies

17 Operaties op bits. 17.1 Bitoperatoren en bitexpressies 17 Operaties op bits In hoofdstuk 1 is gezegd dat C oorspronkelijk bedoeld was als systeemprogrammeertaal om het besturingssysteem UNIX te implementeren. Bij dit soort toepassingen komt het voor dat afzonderlijke

Nadere informatie

Oefententamen in2505-i Algoritmiek

Oefententamen in2505-i Algoritmiek TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica Oefententamen in2505-i Algoritmiek Maart 2007 Het gebruik van boek of aantekeningen tijdens dit tentamen is niet toegestaan.

Nadere informatie

Stacks and queues. Hoofdstuk 6

Stacks and queues. Hoofdstuk 6 Hoofdstuk 6 Stacks and queues I N T R O D U C T I E In dit hoofdstuk worden drie datastructuren stack, queue en deque behandeld. Om deze datastructuren te implementeren, worden onder andere arrays en linked

Nadere informatie

Zelftest Inleiding Programmeren

Zelftest Inleiding Programmeren Zelftest Inleiding Programmeren Document: n0824test.fm 22/01/2013 ABIS Training & Consulting P.O. Box 220 B-3000 Leuven Belgium TRAINING & CONSULTING INLEIDING BIJ DE ZELFTEST INLEIDING PROGRAMMEREN Deze

Nadere informatie

Kleine cursus PHP5. Auteur: Raymond Moesker

Kleine cursus PHP5. Auteur: Raymond Moesker Kleine cursus PHP5 Auteur: Raymond Moesker Kleine cursus PHP PHP is platform en CPU onafhankelijk, open source, snel, heeft een grote userbase, het is object georiënteerd, het wordt omarmd door grote bedrijven

Nadere informatie

Tentamen Objectgeorienteerd Programmeren IN1205 Voorbeeld

Tentamen Objectgeorienteerd Programmeren IN1205 Voorbeeld Tentamen Objectgeorienteerd Programmeren IN1205 Voorbeeld Afdeling ST Faculteit EWI TU Delft Bij dit tentamen mag u gebruik maken van: Barnes, Object-Oriented Programming with Java en de Notitie Algoritmiek

Nadere informatie

IMP Uitwerking week 13

IMP Uitwerking week 13 IMP Uitwerking week 13 Opgave 1 Nee. Anders moet bijvoorbeeld een venster applicatie een subklasse zijn van zowel Frame en WindowListener. Als de applicatie ook een button of een menu heeft, dan moet het

Nadere informatie

Datatypes Een datatype is de sort van van een waarde van een variabele, veel gebruikte datatypes zijn: String, int, Bool, char en double.

Datatypes Een datatype is de sort van van een waarde van een variabele, veel gebruikte datatypes zijn: String, int, Bool, char en double. Algemeen C# Variabele Een variabele is een willekeurige waarde die word opgeslagen. Een variabele heeft altijd een datetype ( De soort waarde die een variabele bevat). Datatypes Een datatype is de sort

Nadere informatie

De Leidsche Flesch Studievereniging voor Natuurkunde, Sterrenkunde, Wiskunde en Informatica sinds DLF Pointerworkshop

De Leidsche Flesch Studievereniging voor Natuurkunde, Sterrenkunde, Wiskunde en Informatica sinds DLF Pointerworkshop DLF Pointerworkshop Opgaven 2 maart 2016 XKCD # 371 In dit document staan een aantal oude tentamenopgaven om te oefenen voor het hertentamen PR Bij de selectie is rekening gehouden met de opgaven die het

Nadere informatie

Visual Basic.NET. Visual Basic.NET. M. den Besten 0.3 VB. NET

Visual Basic.NET. Visual Basic.NET. M. den Besten 0.3 VB. NET Visual Basic.NET M. den Besten 0.3 VB. NET Inhoud Voorwoord Deel 1 Visual Basic.NET 1.1 Inleiding...13 1.2 De programmeertaal Visual Basic.NET...14 1.3 Microsoft Visual Basic 2010 Express Edition...15

Nadere informatie

Bomen. 8.8 ongerichte bomen 9.4 gerichte bomen ch 10. binaire bomen

Bomen. 8.8 ongerichte bomen 9.4 gerichte bomen ch 10. binaire bomen 10 Bomen 8.8 ongerichte bomen 9.4 gerichte bomen ch 10. binaire bomen 1 Baarn Hilversum Soestdijk Den Dolder voorbeelden route boom beslisboom Amersfoort Soestduinen + 5 * + 5.1 5.2 5.3 5.4 2 3 * * 2 5.3.1

Nadere informatie

Algoritmen, Datastructuren en Complexiteit (214020/5)

Algoritmen, Datastructuren en Complexiteit (214020/5) Universiteit Twente Semester 2006/1 Afdeling Informatica 2 e huiswerkserie 10 januari 2007 Uitwerking Algoritmen, Datastructuren en Complexiteit (214020/5) Er zijn 4 opgaven. Er zijn 90 punten te behalen.

Nadere informatie

Informatica. Deel II & III: les 5. Basis- & slimme algoritmen. Jan Lemeire Informatica deel II & III februari mei Parallel Systems: Introduction

Informatica. Deel II & III: les 5. Basis- & slimme algoritmen. Jan Lemeire Informatica deel II & III februari mei Parallel Systems: Introduction Informatica Deel II & III: les 5 Basis- & slimme algoritmen Jan Lemeire Informatica deel II & III februari mei 2016 Parallel Systems: Introduction Oefening Iets met een functie public class IetsMetFunctie

Nadere informatie

Opgaven Zoekbomen Datastructuren, 15 juni 2016, Werkgroep.

Opgaven Zoekbomen Datastructuren, 15 juni 2016, Werkgroep. Opgaven Zoekbomen Datastructuren, 15 juni 2016, Werkgroep. Gebruik deze opgaven, naast die uit het boek, om de stof te oefenen op het werkcollege. Cijfer: Op een toets krijg je meestal zes tot acht opgaven.

Nadere informatie

Die inputs worden op een gecontroleerde manier aangeboden door (test) stubs. De test driver zorgt voor de uiteindelijke uitvoering ervan.

Die inputs worden op een gecontroleerde manier aangeboden door (test) stubs. De test driver zorgt voor de uiteindelijke uitvoering ervan. Nota: Schrijf je antwoorden kort en bondig in de daartoe voorziene velden. De puntenverdeling is 2 punten per theorie-vraag en 8 punten per oefening. Het totaal is 40. Vraag 1. Er bestaan verschillende

Nadere informatie