Opgaven Zoekbomen Datastructuren, 15 juni 2016, Werkgroep.

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Maat: px
Weergave met pagina beginnen:

Download "Opgaven Zoekbomen Datastructuren, 15 juni 2016, Werkgroep."

Transcriptie

1 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. 1. Boom tekenen: Boek Cormen, Heap ordening: Boek Cormen, In de min-heap ordening zijn de keys zowel in de linker- als in de rechterdeelboom groter dan in de root. Daardoor is er geen ordening bekend tussen de linker- en rechterdeelboom onderling. Omdat je een Heap in lineaire tijd kunt bouwen, maar keys niet in lineaire tijd kunt sorteren, is het onmogelijk om keys uit een heap in lineaire tijd geordend te enumereren. De onmogelijkheid geldt natuurlijk onder restrictie van een vergelijkings-gebaseerde methode. 3. Iteratieve walk: Boek Cormen, Om de boom te doorlopen, houd je bij als v waar je bent en als u waar je vandaan komt. Kom je in v vanuit de parent dan ga je naar links, kom je van links dan ga je naar rechts, kom je van rechts dan ga je naar boven. Ontbrekende deelbomen moet je overslaan; is de parent NIL dan ben je klaar (root). Voor een INorder traversal behandel je de key wanneer je van links komt, voordat je naar rechts gaat. 4. Pre- en PostOrder Traversie: Boek Cormen, Het enige verschil met Inorder is de plaatsing van print x.key; deze komt voor de beide recursieve aanroepen voor een preorder, en erna voor een postorder traversal. Ook de iteratieve traversie uit kun je gemakkelijk ombouwen op dezelfde manier. 5. Som van keys in zoekboom: Geef een methode die de som van de keys in een zoekboom berekent. Wat is de rekentijd? Een lege boom heeft geen keys dus som 0, voor een niet-lege neem je de sommen van de deelbomen plus de root: int som (Boom x) { if (x == null) return 0; return som(x.left) + x.key + som(x.right); } De rekentijd is Θ(n) net als voor Inorder traversal. Je kunt ook de methode voor Inorder traversal pakken en de print statement vervangen door s += x.key;, met s een globale sommatievariabele.

2 6. Max van keys in zoekboom: Geef een methode die het maximum van de keys in een zoekboom berekent. Wat is de rekentijd? Als de rechterdeelboom leeg is, is de root key maximaal en anders zit de max key in de rechterdeelboom: int max (Boom x) { if (x.right == null) return x.key; return max(x.right); } Een lege boom heeft geen keys, dus ga ervan uit dat max niet wordt aangeroepen op een blad. De rekentijd is lineair in de diepte van de meest rechte knoop. Het is hier niet slim om de max te bepalen door alle keys te bekijken en te vergelijken. 7. Aantal bladen: Bewijs dat een binaire boom met n knopen, precies n + 1 bladen heeft. Gebruik inductie over de structuur van de boom. Als de boom een blad is, heeft hij 1 blad en 0 knopen, dus de bewering klopt met n = 0. Als de boom een knoop is met twee deelbomen: noem de aantallen knopen links en rechts n L en n R en de aantallen bladen b L en b R ; de inductiehypothese zegt dat b L = n L + 1 en b R = n R +1. Totaal heeft de boom n = n L +n R +1 knopen (tel de root mee) en b = b L +b R bladen (bladen zitten links of rechts). Dan is b = b L + b R = n L n R + 1 = n Een boom bouwen: Boek Cormen Gebruik de ondergrens van Ω(n lg n) voor het oplopend opleveren van keys. Omdat je de keys in lineaire tijd kunt opleveren als je ze eenmal in een zoekboom hebt staan, impliceert dit een ondergrens van Ω(n lg n) O(n) = Ω(n lg n) voor het bouwen. Dit is in primitieve vorm een reductie-argument. 9. Minimaal aantal keys: Bewijs, met inductie over de structuur van de boom, dat een boom met hoogte h, tenminste h + 1 keys bevat. Zoals geëist gebruiken we inductie over de structuur. Een lege boom heeft hoogte 1 en bevat 0 keys, zodat het aantal keys exact h + 1 is. Stel B is een boom van hoogte h, die een wortel heeft en deelbomen L en R. Deze L en R hebben hoogte h 1, maar minstens een van die bomen heeft hoogte gelijk aan h 1. (Want als beide hoogtes strikt kleiner dan h 1 zijn, heeft B hoogte h 1 of minder.) Die deelboom heeft (IH) tenminste (h 1) + 1 = h keys; samen met de key in de wortel levert dat al h + 1 keys. Deze eigenschap impliceert dat de hoogte van een boom met n keys, maximaal n 1 is. Helaas is de bewezen grens scherp, en deze afgeleide dus ook: een boom met n keys kan hoogte n 1 hebben, dus lineair.

3 10. Overtreffer: Geef een methode die, voor key x, in een binaire zoekboom de kleinste waarde y vindt die grotergelijk x is. (Lever een pointer naar de knoop, of null als er geen key x is.) Dit kan recursief en zonder parent-pointers: Tree overtreffer(tree t, key x): { if (t == null t.key == x) return t; if (x > t.key) return overtreffer(t.right, x); Tree ol = overtreffer(t.left, x); if (ol == null) return t; else retun ol; } Dit is een querie die je in een hashtabel niet kunt doen. 11. Zoek-sequences: Boek Cormen, Reeks (c) kan niet, want als je bij 911 naar links gaat, kun je daarna geen 912 meer tegenkomen. 12. Voorganger: Boek Cormen, Ordening: Boek Cormen, Hoe kun je weten dat je voorbeeld het kleinst mogelijke is? 14. Ordening: Boek Cormen, Als knoop x een rechterdeelboom heeft, dan is zijn successor de kleinste waarde in die rechterboom, dus een knoop y die onder x zit. Dan is x de predecessor van y, dus y heeft een predecessor die boven hem zit, wat alleen kan als y een lege linkerdeelboom heeft. 15. Herhaalde Successor: Boek Cormen, De tijd van TreeSuccessor bestaat, afgezien van een constant gedeelte, uit het volgen van ofwel pijlen naar links (treeminimum van rechterdeelboom) danwel naar boven (tegen een rechterlink in). Het aantal stappen is precies het aantal links, via de boom, naar de successor. Als je met deze methode de hele boom door wandelt, passeer je elke link tweemaal, zodat de totale tijd lineair is.

4 16. Tel de key: Schrijf een methode TelK(Tree t, key x) die telt hoevaak de key x voorkomt in de boom. De tijd moet Θ(a + h) zijn, waar a het uiteindelijke antwoord is en h de hoogte van de boom. Wanneer x groter (resp. kleiner) is dan de wortel, ga je alleen in recursie op reschts (resp. links): int TelK(Tree t, key x) { if (t == null) return 0; int r = (x = t.key? 1 : 0); if (x <= t.key) r += TelK(t.left, x); if (x >= t.key) r += TelK(t.right, x); return r; } Of gebruik TelR(t, k, k) uit opdracht Tel de Range. 17. Tel de Range: Schrijf een methode TelR(Tree t, key a, key b) die telt hoeveel keys tussen a en b voorkomen in de boom. De tijd moet Θ(a + h) zijn, waar a het uiteindelijke antwoord is en h de hoogte van de boom. Wanneer a groter (resp. b kleiner) is dan de wortel, ga je alleen in recursie op rechts (resp. links): int TelR(Tree t, key x) { if (t == null) return 0; int r = (a <= t.key && b >= t.key? 1 : 0); if (b <= t.key) r += TelR(t.left, a, b); if (a >= t.key) r += TelR(t.right, a, b); return r; } Nou nog bewijzen dat het de tijdgrens haalt Lengte zoekpad: Boek Cormen, Als er geen Deletes plaatsvinden, blijft elke knoop altijd staan op de plek waar hij ooit is ingevoegd. Na het bekijken van een aantal keys (zoekpad) kwam de Insert methode uit bij null, waar de nieuwe node is ingevoegd. Bij een latere Search voor die key, bekijk je hetzelfde zoekpad plus de toen ingevoegde knoop.

5 19. TreeSort: Boek Cormen, vraag Deze sorteermethode werkt wel, maar is vrij slecht. Een situatie die heel veel tijd kost, is waar de keys al gesorteerd staan. Bij elke Insert wordt de key rechts onderin de boom geplaatst, wat een lange sliert van keys oplevert. Het invoegen van de i de key kost O(i) tijd, met een totaal van O(n 2 ). Met iets meer geluk, ontstaat een boom die in balans is, en waarbij de paden O(lg n) lang zijn. Dan kost het in totaal O(n lg n). Omdat de hoogste i niveaus van de boom samen hoogstens 2 i 1 keys bevatten, zit zeker meer dan de helft van de keys op een diepte groter dan lg n 2. Dit bewijst dat het beste geval toch ook Ω(n lg n) tijd neemt. Dus het slechtste geval is Θ(n 2 ) en het beste geval is Θ(n lg n). Over het uitlezen van de keys hoef je je geen zorgen te maken, want het doorlopen van de boom kost altijd Θ(n), onafhankelijk van de vorm van de boom. Het aantal vergelijkingen komt overeen met wat je doet in QuickSort. De eerste key geldt als pivot die de verzameling in een linker- en rechterdeel splitst. Toch werkt dit om twee redenen slechter dan QuickSort. Ten eerste omdat er geen randomisering zit in het kiezen van de pivot. Ten tweede omdat de vergelijkingen in een andere volgorde gebeuren. Bij QuickSort kies je een pivot en dan vergelijk je alle keys achter elkaar met die pivot. Hier is de pivot de eerste key, waarna je alle later binnenkomende keys vergelijkt met die, en vervolgens met andere keys die daaronder zitten in de boom. Dat geeft een veel slechter cache-gedrag. 20. Delete volgorde: Boek Cormen, vraag Voorbeeld met vier knopen: Root A met linkerkind B en rechterkind C, en C heeft linkerkind D. Als ik eerst A delete en dan B: A heeft twee kinderen, dus vervang ik A door minimum van rechts ofwel D, dan verwijder B die geen kinderen heeft; resultaat is D met rechterkind C. Als ik eerst B delete en dan A: B heeft geen kinderen dus wordt weggeknikkerd, dan heeft A maar 1 kind dus wordt door die deelboom vervangen; resultaat is C met linkerkind D. Het kleinst mogelijke voorbeeld begint met vier knopen. Begin je namelijk met drie, dan heb je er na twee Deletes maar een over, waarmee er slechts een boom mogelijk is. 21. Dictionary programmeren: Schrijf een programma dat een binaire zoekboom bijhoudt, en minstens de operaties Insert en Delete kan doen. Voor de updates geef je de pointers naar (deel)bomen mee als ref (Call-by-Reference). Implementeer ook de suggestie uit vraag ; werkt het nu beter? Je kunt de methoden bijna overkloppen uit de class notes, maar je moet er wel op letten in welke class je ze neer zet.

6 22. Hoogte in Tree bijhouden: Download het PILletje Tree. (a) Breid de Insert (en ExtracMin) zo uit, dat de hoogte van alle knopen wordt bijgehouden. (b) Schrijf een Delete (die de hoogtes ook goed bijhoudt). 23. Wisselstrategie: Boek, Cormen vraag ExtractMax in Tree: Schrijf een methode ExtractMax() die de grootste waarde uit een binaire zoekboom oplevert en verwijdert. Spiegel deze code voor ExMin: public Tree ExtractMin(ref Tree t) { if (t.left == null) { Tree r = t; t = t.right; return r.key; } else return ExtractMin(ref t.left); } Dit werkt weer het gemakkelijkst als je de boom als ref meegeeft. Vergelijk eens een ref uitwerking met een iteratieve met trailing pointer! 25. Concatenatie van bomen: Schrijf een methode die twee binaire bomen S en T samenvoegt tot een boom. Gegeven is dat alle keys in S kleiner zijn dan alle keys in T. Het moet werken in tijd O(h). Als een van de bomen leeg is, lever je de andere op. Als T niet-leeg is, bepaal een knoop ExtractMin(T) en gebruik die als wortel, met S als linker- en (de gekrompen) T als rechterdeelboom. Dit is natuurlijk veel lastiger wanneer het om gebalanceerde bomen gaat en ook de nieuwe boom weer gebalanceerd moet zijn. Want (bij bv. AVL bomen) de ene boom kan veel dieper zijn dan de andere. Als T minder diep is: haal het minimum uit T en daal in S af langs een pad naar rechts totdat je bij een knoop V komt die even hoog is als T. Vervang die knoop door de waarde die je uit T hebt gepeuterd, met rechterdeelboom T en linkerdeelboom V.

Tweede Toets Datastructuren 28 juni 2017, , Educ-β.

Tweede Toets Datastructuren 28 juni 2017, , Educ-β. Tweede Toets Datastructuren 28 juni 2017, 13.30 15.30, Educ-β. Motiveer je antwoorden kort! Stel geen vragen over deze toets; als je een vraag niet duidelijk vindt, schrijf dan op hoe je de vraag interpreteert

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

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

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

Opgaven Abstracte Datastructuren Datastructuren, Werkgroep, 31 mei 2017.

Opgaven Abstracte Datastructuren Datastructuren, Werkgroep, 31 mei 2017. Opgaven Abstracte Datastructuren Datastructuren, Werkgroep, 31 mei 2017. Gebruik deze opgaven, naast die uit het boek, om de stof te oefenen op het werkcollege. Cijfer: Op een toets krijg je meestal zes

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

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

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

Vierde college complexiteit. 14 februari Beslissingsbomen

Vierde college complexiteit. 14 februari Beslissingsbomen College 4 Vierde college complexiteit 14 februari 2017 Restant zoeken Beslissingsbomen 1 Binair zoeken Links := 1; Rechts := n; while Links Rechts do Midden := Links + Rechts 2 ; if X = A[Midden] then

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

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

Zevende college complexiteit. 17 maart Ondergrens sorteren, Quicksort

Zevende college complexiteit. 17 maart Ondergrens sorteren, Quicksort College 7 Zevende college complexiteit 17 maart 2008 Ondergrens sorteren, Quicksort 1 Sorteren We bekijken sorteeralgoritmen gebaseerd op het doen van vergelijkingen van de vorm A[i] < A[j]. Aannames:

Nadere informatie

De doorsnede van twee verzamelingen vinden

De doorsnede van twee verzamelingen vinden De doorsnede van twee verzamelingen vinden Daniel von Asmuth Inleiding Dit artikel probeert enkele algoritmen te vergelijken om de doorsnede van twee verzamelingen of rijen van getallen te vinden. In een

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

Zevende college complexiteit. 7 maart Mergesort, Ondergrens sorteren (Quicksort)

Zevende college complexiteit. 7 maart Mergesort, Ondergrens sorteren (Quicksort) College 7 Zevende college complexiteit 7 maart 2017 Mergesort, Ondergrens sorteren (Quicksort) 1 Inversies Definitie: een inversie van de permutatie A[1],A[2],...,A[n] is een paar (A[i],A[j]) waarvoor

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

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

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

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

Derde college complexiteit. 7 februari Zoeken

Derde college complexiteit. 7 februari Zoeken College 3 Derde college complexiteit 7 februari 2017 Recurrente Betrekkingen Zoeken 1 Recurrente betrekkingen -1- Rij van Fibonacci: 0,1,1,2,3,5,8,13,21,... Vanaf het derde element: som van de voorgaande

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

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

Examen Datastructuren en Algoritmen II

Examen Datastructuren en Algoritmen II Tweede bachelor Informatica Academiejaar 2006 2007, tweede zittijd Examen Datastructuren en Algoritmen II Naam :.............................................................................. 1. Verzamelingen:

Nadere informatie

Vierde college complexiteit. 16 februari Beslissingsbomen en selectie

Vierde college complexiteit. 16 februari Beslissingsbomen en selectie Complexiteit 2016/04 College 4 Vierde college complexiteit 16 februari 2016 Beslissingsbomen en selectie 1 Complexiteit 2016/04 Zoeken: samengevat Ongeordend lineair zoeken: Θ(n) sleutelvergelijkingen

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

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

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

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

Tentamen Programmeren in C (EE1400)

Tentamen Programmeren in C (EE1400) TU Delft Tentamen Programmeren in C (EE1400) 5 april 2012, 9.00 12.00 Faculteit EWI - Zet op elk antwoordblad je naam en studienummer. - Beantwoord alle vragen zo nauwkeurig mogelijk. - Wanneer C code

Nadere informatie

Hoofdstuk 3. Week 5: Sorteren. 3.1 Inleiding

Hoofdstuk 3. Week 5: Sorteren. 3.1 Inleiding Hoofdstuk 3 Week 5: Sorteren 3.1 Inleiding Zoals al bleek in college 1 kunnen zoekalgoritmen veel sneller worden uitgevoerd, indien we weten dat de elementen in de lijst, waarin wordt gezocht, geordend

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

Examen Datastructuren en Algoritmen II

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

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

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

Hoofdstuk 6. Geordende binaire bomen

Hoofdstuk 6. Geordende binaire bomen Hoofdstuk 6 Geordende binaire bomen Eerder bespraken we hoe gelinkte lijsten een zeer flexibele structuur geven. Het zoeken in een gelinkte lijst was echter niet optimaal, aangezien je enkel de lijst van

Nadere informatie

Vijfde college complexiteit. 21 februari Selectie Toernooimethode Adversary argument

Vijfde college complexiteit. 21 februari Selectie Toernooimethode Adversary argument Complexiteit 2017/05 College 5 Vijfde college complexiteit 21 februari 2017 Selectie Toernooimethode Adversary argument 1 Complexiteit 2017/05 Opgave 28 Gegeven twee oplopend gesorteerde even lange rijen

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

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

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

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

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

Eerste deeltoets Algoritmiek 4 maart 2015, , Educ-β.

Eerste deeltoets Algoritmiek 4 maart 2015, , Educ-β. Eerste deeltoets Algoritmiek 4 maart 2015, 8.30 10.30, Educ-β. 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

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

Gegevens invullen in HOOFDLETTERS en LEESBAAR, aub. Belgische Olympiades in de Informatica (duur : maximum 1u15 )

Gegevens invullen in HOOFDLETTERS en LEESBAAR, aub. Belgische Olympiades in de Informatica (duur : maximum 1u15 ) OI 2010 Finale 12 Mei 2010 Gegevens invullen in HOOFDLETTERS en LEESBAAR, aub VOORNAAM :....................................................... NAAM :..............................................................

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

Begrenzing van het aantal iteraties in het max-flow algoritme

Begrenzing van het aantal iteraties in het max-flow algoritme Begrenzing van het aantal iteraties in het max-flow algoritme Het oplossen van het maximum stroom probleem met behulp van stroomvermeerderende paden werkt, maar het aantal iteraties kan aardig de spuigaten

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

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

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

Opgaven Fibonacci-getallen Datastructuren, 23 juni 2017, Werkgroep.

Opgaven Fibonacci-getallen Datastructuren, 23 juni 2017, Werkgroep. Opgaven Fibonacci-getallen Datastructuren, 3 juni 017, 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

Nadere informatie

Recapitulatie: Ongeïnformeerd zoeken. Zoekalgoritmen ( ) College 2: Ongeïnformeerd zoeken. Dynamische breadth-first search

Recapitulatie: Ongeïnformeerd zoeken. Zoekalgoritmen ( ) College 2: Ongeïnformeerd zoeken. Dynamische breadth-first search Recapitulatie: Ongeïnformeerd zoeken Zoekalgoritmen (009 00) College : Ongeïnformeerd zoeken Peter de Waal, Tekst: Linda van der Gaag een algoritme voor ongeïnformeerd zoeken doorzoekt de zoekruimte van

Nadere informatie

Datastructuren en algoritmen voor CKI

Datastructuren en algoritmen voor CKI Datastructuren en algoritmen voor CKI Jeroen Bransen 1 2 oktober 2015 1 met dank aan Hans Bodlaender en Gerard Tel Priority queue Priority queue ADT insert(q, x): voeg element x toe aan de queue maximum(q):

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

A. PriorityQueue [4/8]

A. PriorityQueue [4/8] Examen Programmeren 2e Bachelor Elektrotechniek en Computerwetenschappen Faculteit Ingenieurswetenschappen Academiejaar 2008-2009 22 Juni, 2009 **BELANGRIJK** 1. Schrijf je naam onderaan op elk blad. 2.

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

Tentamen Discrete Wiskunde 1 10 april 2012, 14:00 17:00 uur

Tentamen Discrete Wiskunde 1 10 april 2012, 14:00 17:00 uur Tentamen Discrete Wiskunde 0 april 0, :00 7:00 uur Schrijf je naam op ieder blad dat je inlevert. Onderbouw je antwoorden, met een goede argumentatie zijn ook punten te verdienen. Veel succes! Opgave.

Nadere informatie

Een voorbeeld. Computationele Intelligentie Zoeken met een tegenstander. Een voorbeeld vervolg. Een zoekprobleem met een tegenstander

Een voorbeeld. Computationele Intelligentie Zoeken met een tegenstander. Een voorbeeld vervolg. Een zoekprobleem met een tegenstander Computationele Intelligentie Zoeken met een tegenstander Beschouw het boter-kaas-en-eieren spel: een probleemtoestand is een plaatsing van i kruisjes en j nulletjes in de vakjes van het raam, met i j en

Nadere informatie

Combinatoriek groep 1

Combinatoriek groep 1 Combinatoriek groep 1 Recursie Trainingsdag 3, 2 april 2009 Getallenrijen We kunnen een rij getallen a 0, a 1, a 2,... op twee manieren definiëren: direct of recursief. Een directe formule geeft a n in

Nadere informatie

Opgaven Binair Zoeken en Invarianten Datastructuren, 4 mei 2016, Werkgroep.

Opgaven Binair Zoeken en Invarianten Datastructuren, 4 mei 2016, Werkgroep. Opgaven Binair Zoeken en Invarianten Datastructuren, 4 mei 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

Nadere informatie

Uitwerking Aanvullend tentamen Imperatief programmeren Woensdag 24 december 2014, 13.30 15.30 uur

Uitwerking Aanvullend tentamen Imperatief programmeren Woensdag 24 december 2014, 13.30 15.30 uur Uitwerking Aanvullend tentamen Imperatief programmeren Woensdag 24 december 2014, 13.30 15.30 uur 1. deze opgave telt voor 30% van het totaal. Schrijf een compleet programma, dat door de gebruiker vanaf

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

VERZAMELINGEN EN AFBEELDINGEN

VERZAMELINGEN EN AFBEELDINGEN I VERZAMELINGEN EN AFBEELDINGEN Het begrip verzameling kennen we uit het dagelijks leven: een bibliotheek bevat een verzameling van boeken, een museum een verzameling van kunstvoorwerpen. We kennen verzamelingen

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

TECHNISCHE UNrVERSITElT DELFT Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica

TECHNISCHE UNrVERSITElT DELFT Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica TECHNISCHE UNrVERSITElT DELFT Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica TWl(0)9O Inleiding Programmeren Tentamen 16 maart 2017, 9:00-12:00 uur Normering: Opgave 1 t/m 3 ieder 6 punten. Score:

Nadere informatie

Examen Programmeren 2e Bachelor Elektrotechniek en Computerwetenschappen Faculteit Ingenieurswetenschappen Academiejaar juni 2011

Examen Programmeren 2e Bachelor Elektrotechniek en Computerwetenschappen Faculteit Ingenieurswetenschappen Academiejaar juni 2011 Examen Programmeren 2e Bachelor Elektrotechniek en Computerwetenschappen Faculteit Ingenieurswetenschappen Academiejaar 2010-2011 21 juni 2011 **BELANGRIJK** 1. Lees eerst de volledige opgave (inclusief

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

Opgaven Stacks, Lijsten, Queues Datastructuren, Werkgroep, 2 juni 2017.

Opgaven Stacks, Lijsten, Queues Datastructuren, Werkgroep, 2 juni 2017. Opgaven Stacks, Lijsten, Queues Datastructuren, Werkgroep, 2 juni 2017. Gebruik deze opgaven, naast die uit het boek, om de stof te oefenen op het werkcollege. Cijfer: Op een toets krijg je meestal zes

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

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

Week 1 20-02-2013. Hier vind je uitwerkingen van enkele opgaven uit het dictaat Grafen: Kleuren en Routeren.

Week 1 20-02-2013. Hier vind je uitwerkingen van enkele opgaven uit het dictaat Grafen: Kleuren en Routeren. Combinatorische Optimalisatie, 2013 Week 1 20-02-2013 Hier vind je uitwerkingen van enkele opgaven uit het dictaat Grafen: Kleuren en Routeren. Opgave 1.16 Bewijs dat elke graaf een even aantal punten

Nadere informatie

Modelleren en Programmeren

Modelleren en Programmeren Modelleren en Programmeren Deeltoets 2. Proefopgaven Het tentamen bestaat uit tien vragen, elk goed voor drie punten. minimaal 16.5 uit 30 punten haalt. Je bent geslaagd als je Opgave 1 Neem de volgende

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

Een combinatorische oplossing voor vraag 10 van de LIMO 2010

Een combinatorische oplossing voor vraag 10 van de LIMO 2010 Een combinatorische oplossing voor vraag 10 van de LIMO 2010 Stijn Vermeeren (University of Leeds) 16 juni 2010 Samenvatting Probleem 10 van de Landelijke Interuniversitaire Mathematische Olympiade 2010vraagt

Nadere informatie

Bekijk onderstaand algoritme recalg. Bepaal recalg(5) en laat zien hoe u het antwoord hebt verkregen.

Bekijk onderstaand algoritme recalg. Bepaal recalg(5) en laat zien hoe u het antwoord hebt verkregen. Vooreeldtentmen 1 Tentmen Dtstructuren en lgoritmen (T641 en T6741) OPGAVE 1 c d Bekijk onderstnd lgoritme recalg. Bepl recalg() en lt zien hoe u het ntwoord het verkregen. Wt erekent recalg in het lgemeen?

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

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

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

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

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

Inleiding Programmeren 2

Inleiding Programmeren 2 Inleiding Programmeren 2 Gertjan van Noord en Leonie Bosveld December 19, 2016 Vandaag Naar aanleiding van de opdrachten Zelle hoofdstuk 11 Boolean variabelen: niet checken met == Fout: if clicked == True

Nadere informatie

Tweede Huiswerk Security 26 of 28 oktober, 11.00, Nabespreken op Werkcollege.

Tweede Huiswerk Security 26 of 28 oktober, 11.00, Nabespreken op Werkcollege. Tweede Huiswerk Security 26 of 28 oktober, 11.00, Nabespreken op Werkcollege. Kijk het huiswerk van je collega s na en schrijf de namen van de nakijkers linksboven en het totaalcijfer rechts onder de namen

Nadere informatie

Automaten en Berekenbaarheid 2016 Oplossingen #4

Automaten en Berekenbaarheid 2016 Oplossingen #4 Automaten en Berekenbaarheid 2016 Oplossingen #4 28 oktober 2016 Vraag 1: Toon aan dat de klasse van context vrije talen gesloten is onder concatenatie en ster. Antwoord Meerdere manieren zijn mogelijk:

Nadere informatie

Sorteren, groeperen en totaliseren

Sorteren, groeperen en totaliseren 6 Sorteren, groeperen en totaliseren 6.1 Inleiding Een rapport maken begint met het selecteren van de tabellen en het plaatsen van de velden die u in uw rapport wilt afdrukken. Vervolgens sorteert, groepeert

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

1 Recurrente betrekkingen

1 Recurrente betrekkingen WIS1 1 1 Recurrente betrekkingen 1.1 De torens van Hanoi De torens van Hanoi Edouard Lucas, 1884: Gegeven 3 pinnen en 64 schijven van verschillende grootte. Startsituatie: 64 op linkerpin, geordend naar

Nadere informatie

Over binaire beslissingsdiagrammen naar Donald E. Knuth s The Art of Computer Programming, Volume 4

Over binaire beslissingsdiagrammen naar Donald E. Knuth s The Art of Computer Programming, Volume 4 Over binaire beslissingsdiagrammen naar Donald E. Knuth s The Art of Computer Programming, Volume 4 Jonathan K. Vis 1 Inleiding (blz. 70 72) In dit essay behandelen we bladzijden 70 75 van Donald E. Knuth

Nadere informatie

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

Tentamen Data Mining. Algemene Opmerkingen. Opgave L. Korte vragen (L6 punten) Tijd: 14:00-17:00. Datum: 4januai20l6

Tentamen Data Mining. Algemene Opmerkingen. Opgave L. Korte vragen (L6 punten) Tijd: 14:00-17:00. Datum: 4januai20l6 Tentamen Data Mining Datum: 4januai2l6 Tijd: 4: - 7: Algemene Opmerkingen e Dit is geen open boek tentamen, noch mogen er aantekeningen gebruikt worden. o Laat bij het uitvoeren van berekeningen zien hoeje

Nadere informatie

Containers stapelen. M.L. Koning april 2013

Containers stapelen. M.L. Koning april 2013 Technische Universiteit Eindhoven 2WH03 - Modelleren C Containers stapelen L. van Hees 0769244 M.L. Koning 0781346 2 april 2013 Y.W.A Meeuwenberg 0769217 1 Inleiding De NS vervoert dagelijks grote hoeveelheden

Nadere informatie

Hoofdstuk 2. Iteratie, Recursie en Inductie. 2.1 Fibonacci getallen

Hoofdstuk 2. Iteratie, Recursie en Inductie. 2.1 Fibonacci getallen Hoofdstuk 2 Iteratie, Recursie en Inductie SCHAUM 1.8: Mathematical Induction, ook 11.3 SCHAUM 3.6: Recursively Defined Functions Er zijn slechts enkele passages in SCHAUM aan het belangrijke begrip recursie

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

opgaven formele structuren deterministische eindige automaten

opgaven formele structuren deterministische eindige automaten opgaven formele structuren deterministische eindige automaten Opgave. De taal L over het alfabet {a, b} bestaat uit alle strings die beginnen met aa en eindigen met ab. Geef een reguliere expressie voor

Nadere informatie

DATASTRUCTUREN. najaar leesboek. R. van Vliet. H.J. Hoogeboom. Opleiding Informatica. Universiteit Leiden

DATASTRUCTUREN. najaar leesboek. R. van Vliet. H.J. Hoogeboom. Opleiding Informatica. Universiteit Leiden leesboek DATASTRUCTUREN dictaat najaar 2004 R. van Vliet H.J. Hoogeboom Opleiding Informatica Universiteit Leiden Fouten in de bundel kunt u melden bij R. van Vliet, rvvliet@liacs.nl. Inhoudsopgave 1 Data

Nadere informatie

Overzicht. 1. Definities. 2. Basisalgoritme. 3. Label setting methoden. 4. Label correcting methoden. 5. Ondergrenzen. 6.

Overzicht. 1. Definities. 2. Basisalgoritme. 3. Label setting methoden. 4. Label correcting methoden. 5. Ondergrenzen. 6. Overzicht 1. Definities 2. Basisalgoritme 3. Label setting methoden 4. Label correcting methoden 5. Ondergrenzen 6. Resultaten Kortste Pad Probleem 1 Definities Een graaf G = (V, E) bestaat uit een verzameling

Nadere informatie

Opgaven Binair Zoeken en Invarianten Datastructuren, 28 april 2017, Werkgroep.

Opgaven Binair Zoeken en Invarianten Datastructuren, 28 april 2017, Werkgroep. Opgaven Binair Zoeken en Invarianten Datastructuren, 28 april 2017, Werkgroep. Gebruik deze opgaven, naast die uit het boek, om de stof te oefenen op het werkcollege. Cijfer: Op een toets krijg je meestal

Nadere informatie

Getaltheorie I. c = c 1 = 1 c (1)

Getaltheorie I. c = c 1 = 1 c (1) Lesbrief 1 Getaltheorie I De getaltheorie houdt zich bezig met het onderzoek van eigenschappen van gehele getallen, en meer in het bijzonder, van natuurlijke getallen. In de getaltheorie is het gebruikelijk

Nadere informatie

Datastructuren en Algoritmen voor CKI

Datastructuren en Algoritmen voor CKI Ω /texmf/tex/latex/uubeamer.sty-h@@k 00 /texmf/tex/latex/uubeamer.sty Datastructuren en Algoritmen voor CKI Vincent van Oostrom Clemens Grabmayer Afdeling Wijsbegeerte Hoorcollege 5 16 februari 2009 Waar

Nadere informatie

U ziet de progressie van de download aan de groene blokjes in het balkje helemaal onder aan de pagina.

U ziet de progressie van de download aan de groene blokjes in het balkje helemaal onder aan de pagina. Gegevens exporteren en bewerken vanuit GRIEL Stap 1. Selecteer de juiste gegevens en download deze 1. Stel het datumfilter in op de gewenste periode. Druk op ververs. 2. Maak met behulp van het filter

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

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