9. Strategieën en oplossingsmethoden

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "9. Strategieën en oplossingsmethoden"

Transcriptie

1 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 algoritmen (geen regels, want die bestaan niet). Ook worden er nog enkele belangrijke strategieën behandeld. In de vorige hoofdstukken zijn een aantal oplossingsmethoden behandeld. Het is echter nog onduidelijk wanneer je welke methode moet gebruiken. Wanneer moet ik nu recursie gebruiken en wanneer niet, wanneer moet ik naar een vuistregel zoeken, wanneer moet ik met lussen werken? Dit zijn vragen waar je nu nog geen duidelijk antwoord op gekregen hebt. Het is ook zeer moeilijk om hier een antwoord op te geven, want voor elke regel die je verzint zijn tientallen voorbeelden te noemen die het tegendeel bewijzen. Toch zullen we een poging wagen om licht in de duisternis brengen. 9.1 Enkele tips Om te beginnen moet je, voordat je een algoritme gaat maken, je verdiept hebben in het probleem. Enkele tips die je hierbij kunt gebruiken zijn: Formuleer het probleem duidelijk en begrijp het volkomen. Begrijpen waarom een probleem een probleem is vormt het begin van het vinden van een oplossing. Maak verborgen regels en gegevens zichtbaar. Soms zijn er bij een bepaald probleem een aantal gegevens die als bekend beschouwd worden. Probeer inzicht in dit soort gegevens te krijgen. Verkrijg inzicht in het probleem.vaak kun je door het probleem te tekenen of op een andere manier te visualiseren een goed inzicht krijgen in het probleem. Een goed voorbeeld hiervan is de spelboom van het wespenspel (hoofdstuk 8). Bij dit spel was een Toestand-actie-diagram getekend. Dit is een diagram waarin bij elke toestand wordt nagegaan welke acties er ondernomen kunnen worden. Hier is bijvoorbeeld de begintoestand. De acties die wesp1 kan ondernemen zijn: 2 eitjes in pop1, 2 eitjes in pop2 of 1 eitje in pop1 en 1 eitje in pop2. Deze drie acties zorgen ervoor dat er drie nieuwe toestanden ontstaan. Vanuit deze toestanden kan je weer 3 acties ondernemen enz... Ook kan je het probleem gewoon enkele keren na-spelen om inzicht te krijgen in alle mogelijkheden en de problemen.

2 Pagina 9-2 Verwijder overbodig detail. Verdeel en heers: Probeer het probleem in subproblemen te verdelen en los deze subproblemen zoveel mogelijk op. Combineer de subproblemen en verkrijg zo je antwoord. Van achter naar voren werken (van de oplossing af terugredeneren). Vaak weet je van een eenvoudig voorbeeld wat het antwoord moet zijn en kan je voor dit voorbeeld terugredeneren wat de werkwijze moet zijn. Dit verhoogt soms het inzicht en kan leiden tot een snelle oplossing. Nadat je hebt nagedacht over de structuur van je probleem en de structuur van je gegevens, kan je na gaan denken over de structuur van je algoritme. We zullen in de komende paragrafen enkele richtlijnen geven die je kunnen helpen bij het maken van algoritmen. Pas wel goed op, de richtlijnen zijn globaal en er zijn dan ook zeer veel uitzonderingen. 9.2 Zoek en Doorloop De enkele lus Voorbeeld: Wanneer je je informatie hebt opgeslagen in vectoren en je wilt een bewerking hiermee doen waarbij alle elementen binnen de vector 1 maal gebruikt worden, dan is het raadzaam om dit binnen een lus te doen met een teller. Van een rij ('Vet' uit paragraaf 3.6) willen we weten welk getal het meeste voorkomt en hoe vaak het voorkomt. Vet WORDT 25,40,,25,60,55,,25,,,34,45 PROGRAM VOORKOM PARAM OUTPUT {geeft van de rij Vet welk getal het meest voorkomt en hoe vaak} N := LENGTE PARAM { het aantal elementen } teller := 1 { een teller } aantal := 0 { het aantal maal van voorkomen} tal := SOM PARAM[teller] IS PARAM aantal KLEINER DAN tal aantal := tal { aantal wordt nieuwe frekwentie} nummer := teller { en in nummer komt de index te staan} teller := teller + 1 { ga naar het volgend element uit Vet } teller IS N { controleer of alle elementen geweest zijn } OUTPUT := nummer, aantal

3 Pagina 9-3 Ook bij problemen waarbij een bewerking een aantal keer herhaald moet worden is het handig om een enkele lus te gebruiken. Dit komt voor bij o.a. discrete tijd modellen en het berekenen en tekenen van functies. Eigenlijk is het bovenstaande voorbeeld niet helemaal eerlijk. In de enkele lus zit nog een lus verborgen. Om dat in te zien moet je eens precies nagaan wat er in de zevende regel gebeurt. Daarvoor zijn twee dingen nodig. In de eerste plaats moet je weten wat de module SOM doet. Dat kun je naslaan in hoofdstuk 11. In de tweede plaats moet je weten wat het preciese resultaat is van PARAM[teller] IS PARAM. Zie je de verborgen lus nu? De dubbele lus Voorbeeld: Een dubbele lus wordt gebruikt bij gegevens die opgeslagen zijn in een vector, waarbij de gegevens binnen de vector meerdere keren vergeleken moeten worden. Ook bij matrices worden vaak 2 lussen gebruikt. In buitenste lus wordt dan het aantal rijen bij gehouden terwijl in de binnenste lus de kolommen worden bijgehouden. Het is misschien een beetje saai, maar om het verschil duidelijk te maken met de enkele vector, zullen we in dit voorbeeld een matrix maken waarbij elke rij verschillende plaatsen in het waddengebied zijn. De kolommen zijn de verschillende zeehonden. z.h.1 z.h. 2 z.h. 3 z.h. 4 Plaats Plaats Plaats we nu willen weten hoe vaak een bepaald gewicht voorkomt, dan moet het programma er als volgt uitzien. Vet WORDT 3 4 ARRAY 25,40,,25,60,55,,25,,,34,45 PROGRAM VOORKOMMATRIX PARAM OUTPUT {geeft van de matrix Vet hoe vaak getal PARAM voorkomt} N := LENGTE PARAM R := N1] { het aantal rijen } K := N[2] { het aantal kolommen} RijTel := 1 { een teller voor de rijen } KolTel:= 1 { een teller voor de kolommen } aantal := 0 { het aantal maal van voorkomen} LEES gew { Geef het bepaalde gewicht } PARAM[RijTel;KolTel] IS_GELIJK gew { verhoog aantal als gewicht in Vet voorkomt... }

4 Pagina 9-4 aantal := aantal + 1 KolTel := KolTel + 1 { ga naar de volgende kolom in Vet } KolTel IS K { controleer of alle kolommen geweest zijn } RijTel := RijTel + 1 { ga naar volgende rij } RijTel IS R { controleer of alle rijen geweest zijn } OUTPUT := aantal 9.3 Verdeel en heers Voorbeeld: Vaak kunnen we een probleem oplossen door het op te delen in kleinere problemen van dezelfde soort, die op hun beurt ook weer opgedeeld kunnen worden. Later kan dan nadat alle deelproblemen opgelost zijn het uiteindelijke antwoord gegeven worden. Voor dit soort problemen wordt vaak recursie gebruikt. Toch moet je oppassen met het gebruik van recursie. Vaak zijn oplossingen met een lusstructuur beter te overzien en beter uit te voeren. We kunnen in de vector met VET op een recursieve manier het minimum vinden. Vet WORDT 25,40,,25,60,55,,25,,,34,45 PROGRAM MINIMUM PARAM OUTPUT { geeft het minimum van VECTOR } vector:=param lengte:=lengte vector lengte GROTER DAN1 lengte_1 := RONDAF lengte GEDEELD 2 lengte_2 := lengte MIN lengte_1 V1 := vector[rij lengte_1] V2 := vector[lengte_1 +RIJ lengte_2] MIN1 := MINIMUM V1,lengte_1 MIN2 := MINIMUM V2,lengte_2 MIN1 KLEINER DAN MIN2 OUTPUT := MIN1 Anders OUTPUT := MIN2 Anders OUTPUT := VECTOR Hier wordt het minimum van een vector opgedeeld in het vinden van het minimum van de eerste helft van de vector en het vinden van het minimum van de tweede helft. Het minimum is dan het kleinste getal van deze twee minima.

5 Dit kan ook met een lus opgelost worden: PROGRAM MINIMUM PARAM OUTPUT { Geeft het minimum van VECTOR } vector:=param lengte:=lengte vector M := vector[1] Teller := 1 M KLEINER DAN vector[teller] M := vector[teller] Teller := Teller + 1 Teller IS lengte PLUS 1 OUTPUT := M Merk 2 dingen op. Pagina Een uitzondering: We hebben voor een vectorbewerking toch een recursief algoritme gebruikt. 2. In dit geval de lus-methode toch wenselijker en overzichtelijker is, hoewel je het probleem kan opdelen in twee deelproblemen. Conclusie: Richtlijnen bestaan wel, regels echter niet. 9.4 Gulzige en Dynamische algoritmen voorbeeld: Olifanten in Afrika Probleemstelling: In Afrika leeft de afrikaanse olifant (Loxodonta africana africana). In het regenseizoen verblijft de olifant op hoger gelegen gebieden. In deze gebieden staan de favoriete voedselbronnen van de olifanten: bomen. Bomen bevatten veel koolhydraten en zijn vezelrijk. In het droge seizoen wordt het in deze hoger gelegen gebieden te droog. De olifant kan dan geen water meer drinken en de bomen leveren ook steeds minder voedsel. Dit is voor de olifanten het teken om naar lager gelegen gebieden te trekken. Nu beginnen de problemen pas echt. Tussen de hoge en lage gebieden leeft een groot aantal boeren. Deze stellen het niet op prijs wanneer een kudde olifanten hun achtertuin om komt ploegen. Om dit probleem te voorkomen wordt al een aantal jaar geprobeerd om het pad dat de olifanten nemen te begrijpen, zodat deze situatie veranderd kan worden. Enkele hypothesen voor het pad van de Olifant zijn: 1-Hij neemt de kortste weg naar de lager gelegen gebieden. 2-Hij neemt elke keer de weg naar de dichtstbijzijnde drinkplaats en gaat zo richting B. 3-Hij neemt de kortste weg, maar hij neemt in zijn route een aantal drinkplaatsen op.

6 Pagina 9-6 Gegeven is het volgende kaartje: Hypothese 1 is niet zo moeilijk te onderzoeken. Om te kijken of dit zo is trek je een lijn van A naar B, en je kijkt of de olifanten niet te veel van deze lijn afwijken. Hypothese 2 (hij neemt elke keer de weg naar de dichtstbijzijnde drinkplaats en gaat zo richting B) kunnen we oplossen met een zogenaamd gulzig algoritme (Greedy Algorithm). Dit algoritme zoekt in elke toestand wat de beste volgende stap is (zonder daarbij verder te kijken dan die volgende stap). In dit geval zou dat het volgende algoritme opleveren: dichtstbijzijnde nog niet bezochte waterplaats dichterbij dan B Ga naar dichtstbijzijnde nog niet bezochte waterplaats Anders Ga naar B Olifant in B. Het pad dat de olifant dan aflegt is in het volgende kaartje afgebeeld: De afstand die de olifant dan afgelegd heeft is: = 172 km. Merk op dat de afgelopen afstand nog meevalt. Door de kortste afstand te nemen naar de volgende waterplaats zou het kunnen zijn dat de olifanten een veel grotere omweg moeten nemen. Hypothese 3 (hij neemt de kortste weg, maar hij neemt in zijn route een aantal drinkplaatsen op) kunnen we oplossen met een dynamisch algoritme. Het probleem wordt daartoe eerst verdeeld in stadia. Per stadium gaat het algoritme gaat alle mogelijke oplossingen na, en onthoudt hoe goed de oplossing is. Nadat alle oplossingen per stadium gegenereerd zijn is de beste totale oplossing bekend. De oplossing kan dus met een verdeel A en heers methode bereikt worden. Immers de kortste afstand van A naar B is het minimum van (32 + de kortste afstand van knoop1 naar B) en (24 + de kortste afstand van knoop2 naar B) en voor knoop1 en knoop2 geldt het zelfde enz... Het verschil met de echte verdeel en heers benadering zit hem in het feit B A = Hoger gelegen plaats B = Lager gelegen plaats = Waterplaats = Begaanbaar pad met lengte B A

7 Pagina 9-7 dat we alle berekeningen van tussen afstanden op kunnen slaan in een tabel, met het doel om ze op te kunenn zoeken (ipv opnieuw uit te rekenen) als we ze later in het programma weer een keer nodig hebben. Merk op: het probleem van knoop1 en knoop2 zijn deelproblemen van het probleem voor A. PROGRAM KORTSTEPAD OUTPUT PARAM {Berekend de kortste afstand van knoop KNOOP naar het eindpunt B} ALBEZOCHTEKNOPEN:=PARAM[1] KNOOP:=PARAM[2] {Om te voorkomen dat het algoritme in cirkeltjes rond blijft gaan} ALBEZOCHTEKNOPEN := ALBEZOCHTEKNOPEN, KNOOP LENGTE := 1000 { Neem een extreem grote lengte } voor elk pad dat leidt naar buurknoop die niet in ALBEZOCHTEKNOPEN zit pad leidt naar B L := lengte van het pad naar B {Basis geval} Anders {Recursieve aanroep met buurknoop} L := lengte pad + KORTSTEPAD buurknoop PLAK ALBEZOCHTE- KNOPEN { de lengte korter dan de tot nu toe gevonden} L KLEINER DAN LENGTE {Maak lengte de kortste lengte} LENGTE := L OUTPUT := LENGTE Omdat het algoritme van te voren niet weet hoeveel buurknopen een knoop heeft moet in het recursieve algoritme een lus aangebracht worden. Deze stopt als alle buurknopen bestudeerd zijn. Het pad dat de olifanten dan lopen is in het plaatje hiernaast te zien: =14 {Geef kortste lengte terug}

8 Pagina 9-8

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

8. Complexiteit van algoritmen:

8. Complexiteit van algoritmen: 8. Complexiteit van algoritmen: Voorbeeld: Een gevaarlijk spel 1 Spelboom voor het wespenspel 2 8.1 Complexiteit 4 8.2 NP-problemen 6 8.3 De oplossing 7 8.4 Een vuistregel 8 In dit hoofdstuk wordt het

Nadere informatie

Dynamisch programmeren (H 10)

Dynamisch programmeren (H 10) Dynamisch programmeren (H 10) Dynamisch programmeren is een techniek voor het optimaal nemen van een rij van afhankelijke beslissingen Voorbeeld (10.1): Vind de kortste route van A naar J in het Stage

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

Opgave 1. (4 punten) Inleiding: Vraag: Hints: (maximaal 2 bonuspunten) Tentamen Algoritmiek voor Biologen

Opgave 1. (4 punten) Inleiding: Vraag: Hints: (maximaal 2 bonuspunten) Tentamen Algoritmiek voor Biologen Opgave 1. (4 punten) Elk jaar verliest een boom al z'n bladeren. Een boom begint op dag D met B bladeren. Op de eerste dag is voor elk blad dat aan de boom zit de kans op afvallen 0.03. Voor elke volgende

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

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

Informatica: C# WPO 10

Informatica: C# WPO 10 Informatica: C# WPO 10 1. Inhoud 2D arrays, lijsten van arrays, NULL-values 2. Oefeningen Demo 1: Fill and print 2D array Demo 2: Fill and print list of array A: Matrix optelling A: Matrix * constante

Nadere informatie

recursie Hoofdstuk 5 Studeeraanwijzingen De studielast van deze leereenheid bedraagt circa 6 uur. Terminologie

recursie Hoofdstuk 5 Studeeraanwijzingen De studielast van deze leereenheid bedraagt circa 6 uur. Terminologie Hoofdstuk 5 Recursion I N T R O D U C T I E Veel methoden die we op een datastructuur aan kunnen roepen, zullen op een recursieve wijze geïmplementeerd worden. Recursie is een techniek waarbij een vraagstuk

Nadere informatie

Orderpicking. A-lympiade-voorronde-opdracht, 29 november 2002. De Wiskunde A-lympiade wordt gesponsord door Texas Instruments

Orderpicking. A-lympiade-voorronde-opdracht, 29 november 2002. De Wiskunde A-lympiade wordt gesponsord door Texas Instruments Orderpicking A-lympiade-voorronde-opdracht, 29 november 2002 e Wiskunde A-lympiade wordt gesponsord door Texas Instruments Inleiding In distributiecentra, eigenlijk grote magazijnen, liggen veel producten

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

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

Hoofdstuk 7: Werken met arrays

Hoofdstuk 7: Werken met arrays Programmeren in Microsoft Visual Basic 6.0, lessenserie voor het voortgezet onderwijs HAVO/VWO David Lans, Emmauscollege, Marnix Gymnasium Rotterdam, januari 2004 Hoofdstuk 7: Werken met arrays 7.0 Leerdoel

Nadere informatie

Dynamisch Programmeren III. Algoritmiek

Dynamisch Programmeren III. Algoritmiek Dynamisch Programmeren III Vandaag Dynamisch programmeren met wat lastiger voorbeelden: Handelsreiziger Longest common subsequence Optimale zoekbomen Knapsack 2 - DP2 Handelsreiziger Een handelsreiziger

Nadere informatie

Netwerkstroming. Algoritmiek

Netwerkstroming. Algoritmiek Netwerkstroming Vandaag Netwerkstroming: definitie en toepassing Het rest-netwerk Verbeterende paden Ford-Fulkerson algoritme Minimum Snede Maximum Stroming Stelling Variant: Edmonds-Karp Toepassing: koppelingen

Nadere informatie

Hoofdstuk!7!Kortste!paden!

Hoofdstuk!7!Kortste!paden! oofdstukkortstepaden oofdstukkortstepaden In een gewogen graaf is men soms geïnteresseerd in het kortste pad tussen twee punten: dat is een pad, waarbij de som van de gewichten zo klein mogelijk is..inleiding

Nadere informatie

Computationele Intelligentie

Computationele Intelligentie Computationele Intelligentie Uitwerking werkcollege Representatie, Ongeïnformeerd zoeken, Heuristisch zoeken 1 lokkenwereld a. De zoekboom die door het dynamische breadth-first search algoritme wordt gegenereerd

Nadere informatie

Netwerkdiagram voor een project. AOA: Activities On Arrows - activiteiten op de pijlen.

Netwerkdiagram voor een project. AOA: Activities On Arrows - activiteiten op de pijlen. Netwerkdiagram voor een project. AOA: Activities On Arrows - activiteiten op de pijlen. Opmerking vooraf. Een netwerk is een structuur die is opgebouwd met pijlen en knooppunten. Bij het opstellen van

Nadere informatie

OEFENINGEN PYTHON REEKS 6

OEFENINGEN PYTHON REEKS 6 OEFENINGEN PYTHON REEKS 6 1. A) Schrijf een functie die een getal x en een getal y meekrijgt. De functie geeft de uitkomst van volgende bewerking als returnwaarde terug: x y x als x y x y y als x < y B)

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

Algoritmes in ons dagelijks leven. Leve de Wiskunde! 7 April 2017 Jacobien Carstens

Algoritmes in ons dagelijks leven. Leve de Wiskunde! 7 April 2017 Jacobien Carstens Algoritmes in ons dagelijks leven Leve de Wiskunde! 7 April 2017 Jacobien Carstens Wat is een algoritme? Een algoritme is een eindige reeks instructies die vanuit een gegeven begintoestand naar een beoogd

Nadere informatie

Een eenvoudig algoritme om permutaties te genereren

Een eenvoudig algoritme om permutaties te genereren Een eenvoudig algoritme om permutaties te genereren Daniel von Asmuth Inleiding Er zijn in de vakliteratuur verschillende manieren beschreven om alle permutaties van een verzameling te generen. De methoden

Nadere informatie

Algoritmen en programmeren: deel 2 - basis

Algoritmen en programmeren: deel 2 - basis Algoritmen en programmeren: deel 2 - basis Ruud van Damme Creation date: 25 april 2005 Update: 16 november 2006, 9 september 2007 Overzicht 1 Basisbenodigdheden voor alle problemen 2 Alles in stukjes op

Nadere informatie

Discrete modellen in de toegepaste wiskunde (WISB136) Uitwerkingen proeftentamen.

Discrete modellen in de toegepaste wiskunde (WISB136) Uitwerkingen proeftentamen. Discrete modellen in de toegepaste wiskunde (WISB6) Uitwerkingen proeftentamen. Docent: Rob H. Bisseling april 202. Begin met een matching M = {x y, x y, x 6 y 6 } aangegeven door de vette lijnen. x De

Nadere informatie

Het warmteverlies van het lichaamsoppervlak aan de wordt gegeven door de volgende formule:

Het warmteverlies van het lichaamsoppervlak aan de wordt gegeven door de volgende formule: Opgave 1. (4 punten) Inleiding: Een vleermuis is een warmbloedig zoogdier. Dat wil zeggen dat hij zijn lichaamstemperatuur op een konstante waarde moet zien te houden. Als de omgeving kouder is dan de

Nadere informatie

Elfde college algoritmiek. 16 mei Dijkstra, Gretige algoritmen en Branch & Bound

Elfde college algoritmiek. 16 mei Dijkstra, Gretige algoritmen en Branch & Bound Algoritmiek 013/11 College 11 Elfde college algoritmiek 1 mei 013 Dijkstra, Gretige algoritmen en Branch & Bound 1 Algoritmiek 013/11 Voorbeeld -1- A B C D E F G H 9 7 5 A B C D E F G H 0 9 9 7 5 A B C

Nadere informatie

Graphics. Small Basic graphics 1/6

Graphics. Small Basic graphics 1/6 Small Basic graphics 1/6 Graphics Naast het werken met tekst kan je in Small Basic ook werken met grafische elementen: lijnen, vormen en kleuren. Hierbij gebruik je het grafische venster met de witte achtergrond.

Nadere informatie

Praktische toepassing van functies

Praktische toepassing van functies Excellerend Heemraadweg 21 2741 NC Waddinxveen 06 5115 97 46 richard@excellerend.nl BTW: NL0021459225 ABN/AMRO: NL72ABNA0536825491 KVK: 24389967 Praktische toepassing van functies De laatste twee functies

Nadere informatie

Onafhankelijke verzamelingen en Gewogen Oplossingen, door Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming, Volume 4, Combinatorial Algorithms

Onafhankelijke verzamelingen en Gewogen Oplossingen, door Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming, Volume 4, Combinatorial Algorithms Onafhankelijke verzamelingen en Gewogen Oplossingen, door Donald E. Knuth, The Art of Computer Programming, Volume 4, Combinatorial Algorithms Giso Dal (0752975) Pagina s 5 7 1 Deelverzameling Representatie

Nadere informatie

Elfde college algoritmiek. 21 april Dijkstra en Branch & Bound

Elfde college algoritmiek. 21 april Dijkstra en Branch & Bound Algoritmiek 011/11 College 11 Elfde college algoritmiek 1 april 011 Dijkstra en Branch & Bound 1 Algoritmiek 011/11 Kortste paden Gegeven een graaf G met gewichten op de takken, en een beginknoop s. We

Nadere informatie

Netwerkdiagram voor een project. AON: Activities On Nodes - activiteiten op knooppunten

Netwerkdiagram voor een project. AON: Activities On Nodes - activiteiten op knooppunten Netwerkdiagram voor een project. AON: Activities On Nodes - activiteiten op knooppunten Opmerking vooraf. Een netwerk is een structuur die is opgebouwd met pijlen en knooppunten. Bij het opstellen van

Nadere informatie

8.0 Voorkennis ,93 NIEUW

8.0 Voorkennis ,93 NIEUW 8.0 Voorkennis Voorbeeld: In 2014 waren er 12.500 speciaalzaken. Sinds 2012 is het aantal speciaalzaken afgenomen met 7%. Bereken hoeveel speciaalzaken er in 2012 waren. Aantal 2014 = 0,93 Aantal 2012

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

Combinatoriek en rekenregels

Combinatoriek en rekenregels Combinatoriek en rekenregels Les 2: Roosters en ongeordende grepen (deze les sluit aan bij de paragrafen 3 en 4 van Hoofdstuk 1 Combinatoriek en Rekenregels van de Wageningse Methode, http://www.wageningsemethode.nl/methode/het-lesmateriaal/?s=y456v-d)

Nadere informatie

3 Wat is een stelsel lineaire vergelijkingen?

3 Wat is een stelsel lineaire vergelijkingen? In deze les bekijken we de situatie waarin er mogelijk meerdere vergelijkingen zijn ( stelsels ) en meerdere variabelen, maar waarin elke vergelijking er relatief eenvoudig uitziet, namelijk lineair is.

Nadere informatie

OPDRACHT Opdracht 2.1 Beschrijf in eigen woorden wat het bovenstaande PSD doet.

OPDRACHT Opdracht 2.1 Beschrijf in eigen woorden wat het bovenstaande PSD doet. Les C-02: Werken met Programma Structuur Diagrammen 2.0 Inleiding In deze lesbrief bekijken we een methode om een algoritme zodanig structuur te geven dat er gemakkelijk programmacode bij te schrijven

Nadere informatie

MACHINES. ... en kralenkettingen. Onderzoeksprogramma Vierkant voor Wiskunde. Wiskundeclubs. Tristan Cranendonk & Joost Langeveld

MACHINES. ... en kralenkettingen. Onderzoeksprogramma Vierkant voor Wiskunde. Wiskundeclubs. Tristan Cranendonk & Joost Langeveld MACHINES... en kralenkettingen. Onderzoeksprogramma Vierkant voor Wiskunde Wiskundeclubs Tristan Cranendonk & Joost Langeveld Kralenketting machines 1 Uitleg van de gebruikte symbolen: In de kantlijn staan

Nadere informatie

Uitleg: In de bovenstaande oefening zie je in het eerste blokje een LEES en een SCHRIJF opdracht. Dit is nog lesstof uit het tweede trimester.

Uitleg: In de bovenstaande oefening zie je in het eerste blokje een LEES en een SCHRIJF opdracht. Dit is nog lesstof uit het tweede trimester. In onderstaande oefeningen zijn kleuren gebruikt. Deze dienen aleen om de structuren makkelijker terug te kunnen herkennen. Ze worden niet standaard zo gebruikt. De dunne rood/roze balken zijn ook geen

Nadere informatie

Grafieken in Word. Soort 1 2 5 10 12 15 20 30 Leven 4,8 4,9 5,1 5,5 5,6 5,8 6,0 6,2 Annuïteiten 4,9 5,1 5,3 5,7 5,8 6,0 6,2 6,5

Grafieken in Word. Soort 1 2 5 10 12 15 20 30 Leven 4,8 4,9 5,1 5,5 5,6 5,8 6,0 6,2 Annuïteiten 4,9 5,1 5,3 5,7 5,8 6,0 6,2 6,5 Les 16 Grafieken in Word In deze les leert u hoe u gegevens weergeeft in de vorm van een grafiek. Ook past u het uiterlijk, de schaal en het type grafiek aan. Een grafiek maken Eén plaatje zegt meer dan

Nadere informatie

Uitwerkingen hoofdstuk K deel A3 Grafen en Matrices

Uitwerkingen hoofdstuk K deel A3 Grafen en Matrices 1 Uitwerkingen hoofdstuk K deel A3 Grafen en Matrices 1. Er zijn 3. 2. 1 = 6 rondritten mogelijk. Iedere keer 2 ritten met dezelfde lengte wege de mogelijkheid de omgekeerde richting. b. De kortste ritten

Nadere informatie

Tijd is geen goede maatstaf, want is afhankelijk van computer waarop algoritme wordt gedraaid.

Tijd is geen goede maatstaf, want is afhankelijk van computer waarop algoritme wordt gedraaid. Complexiteit of efficiëntie van algoritmen Hoe meet je deze? Tijd is geen goede maatstaf, want is afhankelijk van computer waarop algoritme wordt gedraaid. Een betere maatstaf is het aantal berekeningsstappen

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

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

Duration: 2 hrs; Total points: 100 No documents allowed. Use of electronic devices, such as calculators, smartphones, smartwatches is forbidden.

Duration: 2 hrs; Total points: 100 No documents allowed. Use of electronic devices, such as calculators, smartphones, smartwatches is forbidden. : Computationele Intelligentie (INFOBCI) Midterm Exam Duration: hrs; Total points: No documents allowed. Use of electronic devices, such as calculators, smartphones, smartwatches is forbidden. Question

Nadere informatie

Hoofdstuk 13: Integer Lineair Programmeren

Hoofdstuk 13: Integer Lineair Programmeren Hoofdstuk 13: Integer Lineair Programmeren Vandaag: Wat is Integer Lineair Programmeren (ILP)? Relatie tussen ILP en LP Voorbeeld 1: Minimum Spanning Tree (MST) Voorbeeld 2: Travelling Salesman Problem

Nadere informatie

Derde college algoritmiek. 23 februari Toestand-actie-ruimte

Derde college algoritmiek. 23 februari Toestand-actie-ruimte College 3 Derde college algoritmiek 23 februari 2012 Toestand-actie-ruimte 1 BZboom: verwijderen 60 20 80 10 40 70 100 1 15 30 75 5 25 35 100 verwijderen = 60 20 80 10 40 70 1 15 30 75 5 25 35 verwijderen

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

Combinatoriek en rekenregels

Combinatoriek en rekenregels Combinatoriek en rekenregels Les 2: Roosters en ongeordende grepen (deze les sluit aan bij de paragrafen 3 en 4 van Hoofdstuk 1 Combinatoriek en Rekenregels van de Wageningse Methode, http://www.wageningsemethode.nl/methode/het-lesmateriaal/?s=y456v-d)

Nadere informatie

Sommige praktische IP problemen kunnen worden geformuleerd als optimalisering op een netwerk.

Sommige praktische IP problemen kunnen worden geformuleerd als optimalisering op een netwerk. Netwerkanalyse (H3) Sommige praktische IP problemen kunnen worden geformuleerd als optimalisering op een netwerk. Deze problemen kunnen vaak als continu LP probleem worden opgelost. Door de speciale structuur

Nadere informatie

kommagetallen en verhoudingen

kommagetallen en verhoudingen DC 8Breuken, procenten, kommagetallen en verhoudingen 1 Inleiding Dit thema gaat over rekenen en rekendidactiek voor het oudere schoolkind en voor het voortgezet onderwijs. Beroepscontext: als onderwijsassistent

Nadere informatie

Practicum algemeen. 1 Diagrammen maken 2 Lineair verband en evenredig verband 3 Het schrijven van een verslag

Practicum algemeen. 1 Diagrammen maken 2 Lineair verband en evenredig verband 3 Het schrijven van een verslag Practicum algemeen 1 Diagrammen maken 2 Lineair verband en evenredig verband 3 Het schrijven van een verslag 1 Diagrammen maken Onafhankelijke grootheid en afhankelijke grootheid In veel experimenten wordt

Nadere informatie

Negende college algoritmiek. 15 april Dynamisch Programmeren

Negende college algoritmiek. 15 april Dynamisch Programmeren Negende college algoritmiek 15 april 2016 Dynamisch Programmeren 1 algemeen Uit college 8: DP: - nuttig bij problemen met overlappende deelproblemen - druk een oplossing van het probleem uit in oplossingen

Nadere informatie

Getal en Ruimte wi 1 havo/vwo deel 1 hoofdstuk 4 Didactische analyse door Lennaert van den Brink (1310429)

Getal en Ruimte wi 1 havo/vwo deel 1 hoofdstuk 4 Didactische analyse door Lennaert van den Brink (1310429) Getal en Ruimte wi 1 havo/vwo deel 1 hoofdstuk 4 Didactische analyse door Lennaert van den Brink (1310429) - een lijst met operationele en concrete doelen van de lessenserie, indien mogelijk gerelateerd

Nadere informatie

Examen Datastructuren en Algoritmen II

Examen Datastructuren en Algoritmen II Tweede bachelor Informatica Academiejaar 2009 2010, eerste zittijd Examen Datastructuren en Algoritmen II Naam :.............................................................................. Lees de hele

Nadere informatie

Met de functies Verticaal zoeken of Horizontaal zoeken kun je gegevens in het rekenblad laten opzoeken en weergeven.

Met de functies Verticaal zoeken of Horizontaal zoeken kun je gegevens in het rekenblad laten opzoeken en weergeven. Formules functies verticaal en horizontaal zoeken Excel Met de functies Verticaal zoeken of Horizontaal zoeken kun je gegevens in het rekenblad laten opzoeken en weergeven. Opbouw van de functie Verticaal

Nadere informatie

Stroomschema s maken in Word

Stroomschema s maken in Word 1 Stroomschema s maken in Word Een programma direct maken in Scratch gaat vaak wel goed als het een klein programma is. Als het programma groter en moeilijker is, is het lastig om goed te zien welk commando

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

Tentamen: Operationele Research 1D (4016)

Tentamen: Operationele Research 1D (4016) UITWERKINGEN Tentamen: Operationele Research 1D (4016) Tentamendatum: 12-1-2010 Duur van het tentamen: 3 uur (maximaal) Opgave 1 (15 punten) Beschouw het volgende lineaire programmeringsprobleem P: max

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

Transport-, Routing- en Schedulingproblemen. Wi4062TU / Wi487TU / a86g. Uitwerkingen 08-04-2005

Transport-, Routing- en Schedulingproblemen. Wi4062TU / Wi487TU / a86g. Uitwerkingen 08-04-2005 Transport-, Routing- en Schedulingproblemen Wi4062TU / Wi487TU / a86g Uitwerkingen 08-04-2005 1 Transportprobleem Onderdeel a Fabriek 1 kan 120 ton staal fabriceren in 40 uur. Voor fabriek 2 is dit 150

Nadere informatie

POD1 - Hoofdstuk 1: Inleiding

POD1 - Hoofdstuk 1: Inleiding POD1 - Hoofdstuk 1: Inleiding 2/59 POD1 - Hoofdstuk 1: Inleiding Stijn Lievens (Stijn.Lievens@hogent.be) Noemie Slaats (Noemie.Slaats@hogent.be) Lieven Smits (Lieven.Smits@hogent.be) Martine Van Der Weeen

Nadere informatie

Tiende college algoritmiek. 14 april Dynamisch Programmeren, Gretige Algoritmen, Kortste Pad met BFS

Tiende college algoritmiek. 14 april Dynamisch Programmeren, Gretige Algoritmen, Kortste Pad met BFS Algoritmiek 2016/Dynamisch Programmeren Tiende college algoritmiek 14 april 2016 Dynamisch Programmeren, Gretige Algoritmen, Kortste Pad met BFS 1 Algoritmiek 2016/Dynamisch Programmeren Houtzaagmolen

Nadere informatie

Offective > CRM > Vragenlijst

Offective > CRM > Vragenlijst Offective > CRM > Vragenlijst Onder het menu item CRM is een generieke vragenlijst module beschikbaar, hier kunt u zeer uitgebreide vragenlijst(en) maken, indien gewenst met afhankelijkheden. Om te beginnen

Nadere informatie

6. Absolute en relatieve celadressering

6. Absolute en relatieve celadressering 6. Absolute en relatieve celadressering In deze module leert u: - Wat absolute en relatieve celadressering is; - De relatieve celadressering toepassen; - De absolute celadressering toepassen; - De absolute

Nadere informatie

1.0 Voorkennis. Voorbeeld 1: Los op: 6x + 28 = 30 10x.

1.0 Voorkennis. Voorbeeld 1: Los op: 6x + 28 = 30 10x. 1.0 Voorkennis Voorbeeld 1: Los op: 6x + 28 = 30 10x. 6x + 28 = 30 10x +10x +10x 16x + 28 = 30-28 -28 16x = 2 :16 :16 x = 2 1 16 8 Stappenplan: 1) Zorg dat alles met x links van het = teken komt te staan;

Nadere informatie

Examen VWO. wiskunde A1 Compex. Vragen 12 tot en met 18. In dit deel van het examen staan de vragen waarbij de computer wel wordt gebruikt.

Examen VWO. wiskunde A1 Compex. Vragen 12 tot en met 18. In dit deel van het examen staan de vragen waarbij de computer wel wordt gebruikt. Examen VWO 29 tijdvak 1 maandag 25 mei totale examentijd 3 uur wiskunde A1 Compex Vragen 12 tot en met 18 In dit deel van het examen staan de vragen waarbij de computer wel wordt gebruikt. Het gehele examen

Nadere informatie

WISKUNDE B-DAG 2012. Vrijdag 16 november, 9:00-16:00 uur. Eenvou(w)dig. De Wiskunde B-dag wordt mede mogelijk gemaakt door

WISKUNDE B-DAG 2012. Vrijdag 16 november, 9:00-16:00 uur. Eenvou(w)dig. De Wiskunde B-dag wordt mede mogelijk gemaakt door WISKUNDE B-DAG 2012 Vrijdag 16 november, 9:00-16:00 uur Eenvou(w)dig De Wiskunde B-dag wordt mede mogelijk gemaakt door Wiskunde B-dag 2012 1 Opgave 6 van de Kangoeroe wedstrijd wizprof 2010: De foto van

Nadere informatie

Examen Datastructuren en Algoritmen II

Examen Datastructuren en Algoritmen II Tweede kandidatuur Informatica Academiejaar 2004 2005, eerste zittijd Examen Datastructuren en Algoritmen II Naam :.............................................................................. 1. Binomiale

Nadere informatie

Wiskunde D assignment problem. Hier stonden ooit namen

Wiskunde D assignment problem. Hier stonden ooit namen Wiskunde D assignment problem Hier stonden ooit namen Inhoud Wat? Pagina Het probleem 2 Probleem analyse 3 4 Oplossing adjacency assignment 5 6 Oplossing gerneral assignment via hungarian algorithm Oplossing

Nadere informatie

15. Tabellen. 1. wat rijen, kolommen en cellen zijn; 2. rijen en kolommen invoegen; 3. een tabel invoegen en weer verwijderen;

15. Tabellen. 1. wat rijen, kolommen en cellen zijn; 2. rijen en kolommen invoegen; 3. een tabel invoegen en weer verwijderen; 15. Tabellen Misschien heeft u al eens geprobeerd om gegevens in een aantal kolommen te plaatsen door gebruik te maken van spaties, kolommen of tabs. Dat verloopt goed totdat u gegevens wilt wijzigen of

Nadere informatie

door Vaksectie Informatica Alberdingk Thijm College ACS-logo

door Vaksectie Informatica Alberdingk Thijm College ACS-logo door Vaksectie Informatica Alberdingk Thijm College ACS-logo ACS LOGO Programmeren met een schildpad Het programma Afb. 1 We gaan in deze module werken met het programma ACSLOGO. Dit is een programma waarmee

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

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

Samenvatting Lineaire Algebra, periode 4

Samenvatting Lineaire Algebra, periode 4 Samenvatting Lineaire Algebra, periode 4 Hoofdstuk 5, Eigenwaarden en eigenvectoren 5.1; Eigenvectoren en eigenwaarden Definitie: Een eigenvector van een n x n matrix A is een niet nulvector x zodat Ax

Nadere informatie

Excel. Inleiding. Het meest gebruikte spreadsheet programma is Excel.

Excel. Inleiding. Het meest gebruikte spreadsheet programma is Excel. Excel Inleiding Het woord computer betekent zoiets als rekenmachine. Daarmee is is eigenlijk aangegeven wat een computer doet. Het is een ingewikkelde rekenmachine. Zelf voor tekstverwerken moet hij rekenen.

Nadere informatie

2.4.4 LibreOffice Werkblad Mac

2.4.4 LibreOffice Werkblad Mac 2.4.4 LibreOffice Werkblad Mac Deze cursus bestaat uit 4 delen. 1. Werkblad gebruiken voor berekeningen 2. Werkblad gebruiken voor het maken van lijsten 3. Werkblad gebruiken voor een (eenvoudige) boekhouding

Nadere informatie

ABN-Amro Shuttle Service export database. 1. Inleiding. 2. De Wizard. Functionele documentatie

ABN-Amro Shuttle Service export database. 1. Inleiding. 2. De Wizard. Functionele documentatie ABN-Amro Shuttle Service export database Functionele documentatie rudy@negenborn.net 04/2001 1. Inleiding Connexxion levert een taxidienst aan ABN-Amro. Werknemers van de ABN-Amro kunnen van deze taxidienst

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

Functies van vectoren

Functies van vectoren Functies van vectoren Alexander Ly Psychological Methods University of Amsterdam 15 September 2014 Overview 1 Notatie 2 Overview 1 Notatie 2 Matrices Een matrix schrijven we vaak met een hoofdletter A.

Nadere informatie

1 De werkmap beschermen

1 De werkmap beschermen 1 De werkmap beschermen Er zijn veel redenen om een werkmap, of delen ervan, te willen afschermen of beschermen. Het kan zijn dat delen van een werkblad gegevens bevatten die nodig zijn bij een berekening,

Nadere informatie

vandaag is Annie twee jaar jonger dan Ben en Cees samen

vandaag is Annie twee jaar jonger dan Ben en Cees samen Hoofdstuk I Lineaire Algebra Les 1 Stelsels lineaire vergelijkingen Om te beginnen is hier een puzzeltje: vandaag is Annie twee jaar jonger dan Ben en Cees samen over vijf jaar is Annie twee keer zo oud

Nadere informatie

Hoofdstuk 3 Basiswetten van de elektriciteit.

Hoofdstuk 3 Basiswetten van de elektriciteit. Hoofdstuk 3 Basiswetten van de elektriciteit. 1 Wet van Ohm. Volledigheidshalve vermelden we hier nog eens de wet van Ohm: Elektriciteit U R. I of U I of R U R I 2 Wetten van Kirchhoff. Kirchhoff heeft

Nadere informatie

1. REGELS VAN DEELBAARHEID.

1. REGELS VAN DEELBAARHEID. REKENEN VIJFDE KLAS Luc Cielen 1. REGELS VAN DEELBAARHEID. Deelbaarheid door 10, 100, 1000 10: het laatste cijfer (= cijfer van de eenheden) is 0 100: laatste twee cijfers zijn 0 (cijfers van de eenheden

Nadere informatie

2. Optellen en aftrekken van gelijknamige breuken

2. Optellen en aftrekken van gelijknamige breuken 1. Wat is een breuk? Een breuk Een breuk is een verhoudingsgetal. Een breuk geeft aan hoe groot een deel is van een geheel. Stel een taart is verdeeld in stukken. Je neemt 2 stukken van de taart. Je hebt

Nadere informatie

Uitleg. Welkom bij de Beverwedstrijd 2006. Je krijgt 15 vragen, die je in maximaal 45 minuten moet beantwoorden.

Uitleg. Welkom bij de Beverwedstrijd 2006. Je krijgt 15 vragen, die je in maximaal 45 minuten moet beantwoorden. Uitleg Welkom bij de Beverwedstrijd 2006 Je krijgt 15 vragen, die je in maximaal 45 minuten moet beantwoorden. Je krijgt 5 vragen van niveau A, 5 vragen van niveau B en 5 vragen van niveau C. Wij denken

Nadere informatie

Examenvragen Hogere Wiskunde I

Examenvragen Hogere Wiskunde I 1 Examenvragen Hogere Wiskunde I Vraag 1. Zij a R willekeurig. Gegeven is dat voor alle r, s Q geldt dat a r+s = a r a s. Bewijs dat voor alle x, y R geldt dat a x+y = a x a y. Vraag 2. Gegeven 2 functies

Nadere informatie

Examen VWO. wiskunde C (pilot) tijdvak 1 woensdag 22 mei uur. Bij dit examen hoort een uitwerkbijlage.

Examen VWO. wiskunde C (pilot) tijdvak 1 woensdag 22 mei uur. Bij dit examen hoort een uitwerkbijlage. Examen VWO 2013 tijdvak 1 woensdag 22 mei 13.30-16.30 uur wiskunde C (pilot) Bij dit examen hoort een uitwerkbijlage. Dit examen bestaat uit 22 vragen. Voor dit examen zijn maximaal 78 punten te behalen.

Nadere informatie

kilometer hectometer decameter meter decimeter centimeter milimeter km hm dam m dm cm mm

kilometer hectometer decameter meter decimeter centimeter milimeter km hm dam m dm cm mm Op een plattegrond van een stad, maar ook op de landkaart van Nederland worden allerlei wegen kleiner afgebeeld. Omdat je niet de werkelijke maten op papier kunt zetten, maak je gebruik van een schaal.

Nadere informatie

Derde serie opdrachten systeemtheorie

Derde serie opdrachten systeemtheorie Derde serie opdrachten systeemtheorie Opdracht 1. We bekijken een helicopter die ongeveer stilhangt in de lucht. Bij benadering kan zo n helicopter beschreven worden door het volgende stelsel vergelijkingen

Nadere informatie

Strategiekaarten. Deze strategiekaarten horen bij de ThiemeMeulenhoff-uitgave (ISBN 978 90 557 4642 2): Rekenen: een hele opgave, deel 2

Strategiekaarten. Deze strategiekaarten horen bij de ThiemeMeulenhoff-uitgave (ISBN 978 90 557 4642 2): Rekenen: een hele opgave, deel 2 Deze strategiekaarten horen bij de ThiemeMeulenhoff-uitgave (ISBN 978 90 557 4642 2): Joep van Vugt Anneke Wösten Handig optellen; tribunesom* Bij optellen van bijna ronde getallen zoals 39, 198, 2993,..

Nadere informatie

Handleiding Japanse puzzels

Handleiding Japanse puzzels Handleiding Japanse puzzels versie : 1.0 wijziging : 26-4-2010 Inhoud 1.Japanse puzzel...4 1.1.Speler...4 1.2.Kleur...4 1.3.Groep...4 1.4.Favoriet...4 1.5.Puzzel...4 1.6.Prima...5 1.7.Spel...5 1.8.Stap

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

5. Functies. In deze module leert u:

5. Functies. In deze module leert u: 5. Functies In deze module leert u: - Wat functies zijn; - Functies uitvoeren; - De verschillende functies van Calc kennen. - Naar een ander werkblad verwijzen. U kunt eenvoudige berekeningen, zoals aftrekken,

Nadere informatie

l e x e voor alle e E

l e x e voor alle e E Geselecteerde uitwerkingen Werkcollege Introduceer beslissingsvariabelen x e met x e = als lijn e in de boom zit en anders x e = 0. De doelfunctie wordt: min e E l e x e Voor elke deelverzameling S V met

Nadere informatie

Uitwerkingen Sum of Us

Uitwerkingen Sum of Us Instant Insanity Uitwerkingen Sum of Us Opgave A: - Opgave B: Voor elk van de vier kubussen kun je een graaf maken die correspondeert met de desbetreffende kubus. Elk van deze grafen bevat drie lijnen.

Nadere informatie

1 Inleiding in Functioneel Programmeren

1 Inleiding in Functioneel Programmeren 1 Inleiding in Functioneel Programmeren door Elroy Jumpertz 1.1 Inleiding Aangezien Informatica een populaire minor is voor wiskundestudenten, leek het mij nuttig om een stukje te schrijven over een onderwerp

Nadere informatie

Drie Gelijkbenige driehoeken De gelijkbenige driehoek hieronder is verdeeld in twee gelijkbenige driehoeken. Hoe groot is de tophoek van de driehoek?

Drie Gelijkbenige driehoeken De gelijkbenige driehoek hieronder is verdeeld in twee gelijkbenige driehoeken. Hoe groot is de tophoek van de driehoek? Estafette-opgave 1 (20 punten, rest 480 punten) Drie Gelijkbenige driehoeken De gelijkbenige driehoek hieronder is verdeeld in twee gelijkbenige driehoeken.? O O Hoe groot is de tophoek van de driehoek?

Nadere informatie

Datum. Vraag het bedrag in BEF. Reken om naar EURO. Toon het bedrag in EURO. --- Vraag het bedrag in BEF--- --- Reken om naar EURO---

Datum. Vraag het bedrag in BEF. Reken om naar EURO. Toon het bedrag in EURO. --- Vraag het bedrag in BEF--- --- Reken om naar EURO--- 3UREOHPHQRSORVVHQPHW9%$WRHSDVVLQJHQELMGHHO Naam. NR : Klas. PC : Datum. 23*$9( Hieronder vind je het algoritme om een bedrag in BEF om te rekenen naar EURO. Zet het algoritme om in programmacode. Noem

Nadere informatie