Grafen en BFS. Mark Lekkerkerker. 24 februari 2014
|
|
- Lieven Lenaerts
- 6 jaren geleden
- Aantal bezoeken:
Transcriptie
1 Grafen en BFS Mark Lekkerkerker 24 februari 2014
2 1 Grafen Wat is een graaf? Hoe representeer je een graaf? 2 Breadth-First Search Het Breadth-First Search Algoritme Schillen De BFS boom 3 Toepassingen Bipartitie Cykel zoeken Samenhangend test Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
3 Wat is een graaf? Het abstracte concept van een graaf Modelleert (binaire) relaties tussen objecten Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
4 Wat is een graaf? Het abstracte/visuele concept van een graaf Modelleert (binaire) relaties tussen objecten Punten (knopen) zijn objecten Strepen zijn relaties Geometrie niet belangrijk Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
5 Geometrie niet belangrijk?! Het gaat om de relatie! A B C D E F G H I J K L M N O = A B C N O D E F G H I J K L M Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
6 Wat kun je modelleren? De mogelijkheden zijn ongekend Elektrische schakeling Quoridor Wie wie de hand schudt op een feestje Internetverbindingen Facebook vrienden (Spoor)wegennet Finite state automatons Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
7 Uitbreidingen op de graaf Je kunt het zo gek niet bedenken Gerichte graaf Gewogen graaf Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
8 Wiskunde Hoe beschrijf je een graaf? Definitie van een graaf: G = (E, V ) m = E (aantal elementen in E) n = V (aantal elementen in V ) Graad van een knoop Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
9 Wiskunde Hoe beschrijf je een graaf? Definitie van een graaf: G = (E, V ) m = E (aantal elementen in E) n = V (aantal elementen in V ) Graad van een knoop Een (simpel) pad Een (simpele) cykel Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
10 Wiskunde Hoe beschrijf je een graaf? Definitie van een graaf: G = (E, V ) m = E (aantal elementen in E) n = V (aantal elementen in V ) Graad van een knoop Een (simpel) pad Een (simpele) cykel Samenhang (m n 1) Afstand tussen knopen x en y: δ(x, y) Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
11 Representatie van grafen Hoe slaat de computer ze op? Matrixrepresentatie Lijstrepresentatie Adj[A] = {B, G} Adj[B] = {A, C, F } Adj[C] = {B, D, G} Adj[D] = {C, E, F } Adj[E] = {D, F } Adj[F ] = {B, D, E, G} Adj[G] = {A, C, F } Adj[X ] = {Y } Adj[Y ] = {X } Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
12 Representatie van grafen Wat is de complexiteit van deze representaties? Actie Matrices Lijsten Geheugen n 2 m (mits m > n) Is xy een kant? O(1) O(n) Geef een buur van x O(n) O(1) Doe S voor all buren van x n graad Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
13 Het Breadth-First Search Algoritme Eigenschappen van BFS Onderzoek een graaf Exploreer dichtstbijzijnde knopen eerst Heel algemeen Vind het kortste pad in een ongewogen graaf Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
14 Het Breadth-First Search Algoritme Idee achter BFS Onderzoek eerst de beginknoop. Onderzoek dan eerst al zijn aangrenzende knopen. Onderzoek dan al de aangrenzende knopen van deze knopen. Onderzoek daarna alle aangrenzende knopen van deze knopen. Herhaal dit principe... Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
15 Het Breadth-First Search Algoritme Bereken in O(n + m) een BFS boom! Q lege Queue; foreach v in V do color[v] wit; d[v] ; π[v] nil; color[s] grijs; d[s] 0; Q.Enqueue(s); while Q is niet leeg do u Q.Dequeue(); foreach v in u.adjacent do if color[v] = wit then color[v] grijs; d[v] d[u] + 1; π[v] u; Q.Enqueue(v); end end color[u] zwart; end Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
16 Schil de graaf door BFS Eigenschappen van de BFS Schil i bevat alle knopen x waarvoor geldt δ(x, s) = i. Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
17 Schil de graaf door BFS Eigenschappen van de BFS Schil i bevat alle knopen x waarvoor geldt δ(x, s) = i. Buur v van knoop u in schil i zit in schil i 1, i of i + 1. Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
18 Schil de graaf door BFS Eigenschappen van de BFS Schil i bevat alle knopen x waarvoor geldt δ(x, s) = i. Buur v van knoop u in schil i zit in schil i 1, i of i + 1. Knoop u in schil i > 0 heeft tenminste 1 buur in schil i 1. Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
19 Schil de graaf door BFS Eigenschappen van de BFS Schil i bevat alle knopen x waarvoor geldt δ(x, s) = i. Buur v van knoop u in schil i zit in schil i 1, i of i + 1. Knoop u in schil i > 0 heeft tenminste 1 buur in schil i 1. Als schil i geen knopen bevat, dan bevat schil i + 1 er ook geen. Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
20 Schil de graaf door BFS Eigenschappen van de BFS Schil i bevat alle knopen x waarvoor geldt δ(x, s) = i. Buur v van knoop u in schil i zit in schil i 1, i of i + 1. Knoop u in schil i > 0 heeft tenminste 1 buur in schil i 1. Als schil i geen knopen bevat, dan bevat schil i + 1 er ook geen. Het algoritme exploreert de graaf schil voor schil Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
21 Schil de graaf door BFS Eigenschappen van de BFS Schil i bevat alle knopen x waarvoor geldt δ(x, s) = i. Buur v van knoop u in schil i zit in schil i 1, i of i + 1. Knoop u in schil i > 0 heeft tenminste 1 buur in schil i 1. Als schil i geen knopen bevat, dan bevat schil i + 1 er ook geen. Het algoritme exploreert de graaf schil voor schil Na terminatie: d[u] = δ(s, u). Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
22 De BFS boom De predecessor graaf, gemaakt door BFS Voorganger-subgraaf gedefinieerd in π Uitkomst π non-deterministisch Niet elke BFS boom kan gemaakt worden door BFS Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
23 Bipartitie Deel de graaf op in twee Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
24 Cykel zoeken Zoek een cykel in een graaf Door π kunnen we cykels detecteren. Hierdoor kunnen we bekijken of een graaf een boom is Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
25 Samenhangend test Quoridor; is een locatie nog bereikbaar? Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
26 Samenvatting Wat hebben we vandaag behandeld? Het concept van grafen Computer representatie van grafen Non determinisme door representatie BFS Mark Lekkerkerker Grafen en BFS 24 februari / 16
Doorzoeken van grafen. Algoritmiek
Doorzoeken van grafen Algoritmiek Vandaag Methoden om door grafen te wandelen Depth First Search Breadth First Search Gerichte Acyclische Grafen en topologische sorteringen 2 Doolhof start eind 3 Depth
Nadere informatieVierde college algoritmiek. 2 maart Toestand-actie-ruimte Exhaustive Search
Algoritmiek 2018/Toestand-actie-ruimte Vierde college algoritmiek 2 maart 2018 Toestand-actie-ruimte Exhaustive Search 1 Algoritmiek 2018/Toestand-actie-ruimte Kannen Voorbeeld 4: Kannenprobleem We hebben
Nadere informatieElfde college algoritmiek. 18 mei Algoritme van Dijkstra, Heap, Heapify & Heapsort
Algoritmiek 018/Algoritme van Dijkstra Elfde college algoritmiek 18 mei 018 Algoritme van Dijkstra, Heap, Heapify & Heapsort 1 Algoritmiek 018/Algoritme van Dijkstra Uit college 10: Voorb. -1- A B C D
Nadere informatieKortste 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 informatieDiscrete 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 informatieTweede college algoritmiek. 12 februari Grafen en bomen
College 2 Tweede college algoritmiek 12 februari 2016 Grafen en bomen 1 Grafen (herhaling) Een graaf G wordt gedefinieerd als een paar (V,E), waarbij V een eindige verzameling is van knopen (vertices)
Nadere informatieTiende 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 informatieDiscrete 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 informatieTiende 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 informatieVijfde college algoritmiek. 2/3 maart Exhaustive search
Vijfde college algoritmiek 2/3 maart 2017 Exhaustive search 1 Voor- en nadelen Brute force: Voordelen: - algemeen toepasbaar - eenvoudig - levert voor een aantal belangrijke problemen (zoeken, patroonherkenning)
Nadere informatieCover Page. The handle holds various files of this Leiden University dissertation.
Cover Page The handle http://hdl.handle.net/1887/29764 holds various files of this Leiden University dissertation. Author: Takes, Frank Willem Title: Algorithms for analyzing and mining real-world graphs
Nadere informatieDatastructuren en Algoritmen
Datastructuren en Algoritmen Tentamen Vrijdag 6 november 2015 13.30-16.30 Toelichting Bij dit tentamen mag je gebruik maken van een spiekbriefje van maximaal 2 kantjes. Verder mogen er geen hulpmiddelen
Nadere informatieAlgoritmiek. 15 februari Grafen en bomen
Algoritmiek 15 februari 2019 Grafen en bomen 1 Grafen (herhaling) Een graaf G wordt gedefinieerd als een paar (V,E), waarbij V een eindige verzameling is van knopen (vertices) en E een verzameling van
Nadere informatieTree 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 informatieTwaalfde college algoritmiek. 13 mei Branch & Bound Heap, Heapsort & Heapify
Algoritmiek 2016/Branch & Bound Twaalfde college algoritmiek 13 mei 2016 Branch & Bound Heap, Heapsort & Heapify 1 Algoritmiek 2016/Branch & Bound TSP met Branch & Bound Mogelijke ondergrenzen voor de
Nadere informatieComputationale Intelligentie Dirk Thierens
Computationale Intelligentie Dirk Thierens Organisatie Onderwijsvormen: Docent: Topic: Collegemateriaal: Boek: Beoordeling: hoorcollege, practicum, werkcollege Dirk Thierens Deel : Zoekalgoritmen Toets
Nadere informatieDe 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 informatieBomen. 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 informatieDivide & Conquer: Verdeel en Heers vervolg. Algoritmiek
Divide & Conquer: Verdeel en Heers vervolg Algoritmiek Algoritmische technieken Vorige keer: Divide and conquer techniek Aantal toepassingen van de techniek Analyse met Master theorem en substitutie Vandaag:
Nadere informatieKortste Paden. Algoritmiek
Kortste Paden Vandaag Kortste Paden probleem All pairs / Single Source / Single Target versies DP algoritme voor All Pairs probleem (Floyd s algoritme) Dijkstra s algoritme voor Single Source Negatieve
Nadere informatieTree 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 informatieUitwerking tentamen Analyse van Algoritmen, 29 januari
Uitwerking tentamen Analyse van Algoritmen, 29 januari 2007. (a) De buitenste for-lus kent N = 5 iteraties. Na iedere iteratie ziet de rij getallen er als volgt uit: i rij na i e iteratie 2 5 4 6 2 2 4
Nadere informatieOpgaven Kunstmatige Intelligentie 1 maart 2017
Opgaven Kunstmatige Intelligentie 1 maart 2017 Opgave 1. a. Denkt een schaakprogramma? b. Denkt een (Nederlands-Engels) vertaalprogramma? c. Denkt een C ++ -compiler? d. Denkt Watson, the IBM-computer
Nadere informatie8C080 deel BioModeling en bioinformatica
Vijf algemene opmerkingen Tentamen Algoritmen voor BIOMIM, 8C080, 22 april 2009,14.00-17.00u. Het tentamen bestaat uit 2 delen, een deel van BioModeling & bioinformatics en een deel van BioMedische Beeldanalyse.
Nadere informatie5.4.2 a. Neen: dit lukt alléén met 1, 3, 7 enzovoort. b. Ja: dit lukt met elk aantal knopen! Bijvoorbeeld de volgende boom: 1
c. het langste gerichte pad: 4 2 3 met lengte twee. d. het langste on -gerichte pad is oneindig lang: je mag bijvoorbeeld voortdurend tussen twee knopen heen en weer wandelen. e. ja: elke knoop heeft maximaal
Nadere informatieOnafhankelijke 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 informatieLogisch programmeren 2012
Logisch programmeren 2012 Opdrachten Week 8 1 Fibonacci woorden Een Fibonacci woord is een eindig rijtje over het twee-letter alfabet {1, 2}. De rangorde van een Fibonacci woord w is de som van de samenstellende
Nadere informatieRecapitulatie: 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 informatieTiende college algoritmiek. 4 mei Gretige Algoritmen Algoritme van Dijkstra
Tiende college algoritmiek mei 018 Gretige Algoritmen Algoritme van Dijkstra 1 Muntenprobleem Gegeven onbeperkt veel munten van d 1,d,...d m eurocent, en een te betalen bedrag van n (n 0) eurocent. Alle
Nadere informatieZoeken met beperkt geheugen. Zoekalgoritmen ( ) College 7: Zoeken met beperkt geheugen. Een representatie van het kleuringsprobleem
Zoeken met beperkt geheugen Zoekalgoritmen (2009 2010) College 7: Zoeken met beperkt geheugen Dirk Thierens, Tekst: Linda van der Gaag algoritmen voor zoeken met beperkt geheugen zijn ontwikkeld voor problemen
Nadere informatieVijfde college algoritmiek. 17 maart Exhaustive search Graafwandelingen Backtracking
College 5 Vijfde college algoritmiek 17 maart 2016 Exhaustive search Graafwandelingen Backtracking 1 Exhaustive search Exhaustive search: brute force benadering voor problemen die te maken hebben met het
Nadere informatieNetwerkstroming. Algoritmiek
Netwerkstroming Netwerkstroming Toepassingen in Logistiek Video-streaming Subroutine in algoritmen 2 Vandaag Netwerkstroming: wat was dat ook alweer? Minimum Snede Maximum Stroming Stelling Variant: Edmonds-Karp
Nadere informatieGerichte Grafen Boolese Algebra s &. Logische Netwerken
Discrete Structuren Piter Dykstra Opleidingsinstituut Informatica en Cognitie www.math.rug.nl/~piter piter@math.rug.nl 10 maart 2009 Gerichte Grafen Boolese Algebra s &. Logische Netwerken. Paragrafen
Nadere informatieComputationele 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 informatiedefinities 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 informatieExamen Datastructuren en Algoritmen II
Tweede bachelor Informatica Academiejaar 2006 2007, tweede zittijd Examen Datastructuren en Algoritmen II Naam :.............................................................................. 1. Verzamelingen:
Nadere informatieNetwerkstroming. 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 informatieOpgave 2 ( = 12 ptn.)
Deel II Opgave 1 (4 + 2 + 6 = 12 ptn.) a) Beschouw bovenstaande game tree waarin cirkels je eigen zet representeren en vierkanten die van je tegenstander. Welke waarde van de evaluatiefunctie komt uiteindelijk
Nadere informatieHet minimale aantal sleutels op niveau h is derhalve
1 (a) In een B-boom van orde m bevat de wortel minimaal 1 sleutel en maximaal m 1 sleutels De andere knopen bevatten minimaal m 1 sleutels en maximaal m 1 sleutels (b) In een B-boom van orde 5 bevat elke
Nadere informatieBomen. 8.8 ongerichte bomen 9.4 gerichte bomen ch 10. binaire bomen. deel 2. Tiende college
10 Bomen deel 2 Tiende college 8.8 ongerichte bomen 9.4 gerichte bomen ch 10. binaire bomen 1 arboretum ongericht 8.8 tree graphs 9.4 rooted trees ch.10 binary trees 2 gericht geordend links/rechts bomen
Nadere informatieDiscrete 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 informatiepublic 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 informatieOPDRACHT 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 informatieAlgoritmiek. 2 februari Introductie
College 1 Algoritmiek 2 februari 2017 Introductie 1 Introductie -1- docent: Rudy van Vliet rvvliet@liacs.nl assistent werkcollege: Bart van Strien bartbes@gmail.com website: http://www.liacs.leidenuniv.nl/~vlietrvan1/algoritmiek/
Nadere informatie2WO12: Optimalisering in Netwerken
2WO12: Optimalisering in Netwerken Leo van Iersel Technische Universiteit Eindhoven (TU/E) en Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) 27 februari 2014 http://homepages.cwi.nl/~iersel/2wo12/ l.j.j.v.iersel@gmail.com
Nadere informatieGrafen en netwerken I Datastructuren en doorzoeken. Algoritmiek
Grafen en netwerken I Datastructuren en doorzoeken Algoritmiek 1 Inleiding 2 Netwerken Veel toepassingen, bijvoorbeeld: Sociale netwerken, electrische netwerken, wegennetwerken, communicatie netwerken,
Nadere informatieElfde college algoritmiek. 10 mei Algoritme van Dijkstra, Gretige Algoritmen
lgoritmiek 019/lgoritme van ijkstra lfde college algoritmiek 10 mei 019 lgoritme van ijkstra, Gretige lgoritmen 1 lgoritmiek 019/ynamisch programmeren Programmeeropdracht 3 Lange Reis 0 10 10 1 1 100 0
Nadere informatieCombinatorische Algoritmen: Binary Decision Diagrams, Deel III
Combinatorische Algoritmen: Binary Decision Diagrams, Deel III Sjoerd van Egmond LIACS, Leiden University, The Netherlands svegmond@liacs.nl 2 juni 2010 Samenvatting Deze notitie beschrijft een nederlandse
Nadere informatieDatastructuren en algoritmen voor CKI
Datastructuren en algoritmen voor CKI Jeroen Bransen 1 9 oktober 2015 1 met dank aan Hans Bodlaender en Gerard Tel Zoekbomen Binaire boom Bestaat uit knopen Beginknoop is de wortel (root) Elke knoop heeft
Nadere informatieDerde 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 informatieOefententamen in2505-i Algoritmiek
TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica Oefententamen in2505-i Algoritmiek Maart 2007 Het gebruik van boek of aantekeningen tijdens dit tentamen is niet toegestaan.
Nadere informatieV = {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 informatieVierde 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 informatieOptimaliseren in Netwerken
Optimaliseren in Netwerken Kees Roos e-mail: C.Roos@tudelft.nl URL: http://www.isa.ewi.tudelft.nl/ roos Kaleidoscoop college Zaal D, Mekelweg 4, TU Delft 11 October, A.D. 2006 Optimization Group 1 Onderwerpen
Nadere informatieTW2020 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 informatie8C080 deel BioModeling en bioinformatica
Vijf algemene opmerkingen Tentamen Algoritmen voor BIOMIM, 8C080, 13 maart 2009, 09.00-12.00u. Het tentamen bestaat uit 2 delen, een deel van BioModeling & bioinformatics en een deel van BioMedische Beeldanalyse.
Nadere informatieBomen. 8.8 ongerichte bomen 9.4 gerichte bomen ch 10. binaire bomen. deel 1. Negende college
10 Bomen deel 1 Negende college 8.8 ongerichte bomen 9.4 gerichte bomen ch 10. binaire bomen 1 typen bomen Er zijn drie verschillende typen bomen, die in Schaum over verschillende hoofdstukken verdeeld
Nadere informatie(On)Doenlijke problemen
Fundamentele Informatica In3 005 Deel 2 College 1 Cees Witteveen Parallelle en Gedistribueerde Systemen Faculteit Informatie Technologie en Systemen Overzicht Inleiding - Relatie Deel 1 en Deel 2 - Doenlijke
Nadere informatieUitgebreide 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 informatieElfde 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 informatieTW2020 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 informatieOverzicht. 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 informatieGrafen. 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 informatieWISKUNDIG DOOR DE BOCHT
WISKUNDE B-DAG 2003 28 november 2003 WISKUNDIG DOOR DE BOCHT De Wiskunde B-dag wordt gesponsord door Texas instruments -1- Inleiding Soms dringt wiskunde zich spontaan op, bijvoorbeeld in een stukje speelgoed.
Nadere informatieVraag 1... Vraag 2... Vraag 3...
Nota: Schrijf je antwoorden kort en bondig in de daartoe voorziene velden. Elke theorie-vraag staat ofwel op 1.5 ofwel op 2 punten, en elke oefening op 10 punten. Het geheel staat op 60. Vraag 1...[.../3]
Nadere informatieRadboud Universiteit Nijmegen
Radboud Universiteit Nijmegen Faculteit der Natuurwetenschappen, Wiskunde en Informatica L(,1)-labeling van grafen Naam: Studentnummer: Studie: Begeleider: Myrte klein Brink 4166140 Bachelor Wiskunde Dr.
Nadere informatieAlgoritmes 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 informatie4EE11 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 informatieDe statespace van Small World Networks
De statespace van Small World Networks Emiel Suilen, Daan van den Berg, Frank van Harmelen epsuilen@few.vu.nl, daanvandenberg1976@gmail.com, Frank.van.Harmelen@cs.vu.nl VRIJE UNIVERSITEIT AMSTERDAM 2 juli
Nadere informatieComputationele 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 informatieElfde college algoritmiek. 29 april Algoritme van Dijkstra, Branch & Bound
Algoritmiek 01/Algoritme van Dijkstra Elfde college algoritmiek 9 april 01 Algoritme van Dijkstra, Branch & Bound 1 Algoritmiek 01/Algoritme van Dijkstra College 10: Voorbeeld -1- A B C D E F G H 9 7 5
Nadere informatieHet omzetten van reguliere expressies naar eindige automaten, zie de vakken Fundamentele Informatica 1 en 2.
Datastructuren 2016 Programmeeropdracht 3: Patroonherkenning Deadlines. Woensdag 23 november 23:59, resp. vrijdag 9 december 23:59. Inleiding. Deze opdracht is gebaseerd op Hoofdstuk 13.1.7 in het boek
Nadere informatie- een lege verpakking van drie ijsjes - eventueel zes ijsstokjes en vijf poppetjes
Titel van de les Leeftijdsgroep Kerndoel Leerstofonderdeel IJsjes kopen Ongeveer 6 tot 8 jaar Deze les levert een bijdrage aan kerndoel 1: de leerlingen leren hoeveelheidbegrippen gebruiken en herkennen
Nadere informatieModeluitwerking Tentamen Computationele Intelligentie Universiteit Leiden Informatica Vrijdag 11 Januari 2013
Modeluitwerking Tentamen Computationele Intelligentie Universiteit Leiden Informatica Vrijdag Januari 20 Opgave. Python Gegeven is de volgende (slechte) Python code:. def t(x): 2. def p(y):. return x*y
Nadere informatieAlgoritmen, 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 informatieTentamen 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 informatieKosten. Computationale Intelligentie. Een zoekprobleem met stapkosten. Een voorbeeld: het vinden van een route. Zoeken met kosten.
Kosten omputationale Intelligentie Zoeken met kosten Veel zoekproblemen omvatten kosten: een afstand in kilometers; een geldbedrag; een hoeveelheid tijd;... Voorbeelden van dergelijke problemen zijn: het
Nadere informatieVierde college complexiteit. 26 februari Beslissingsbomen en selectie Toernooimethode Adversary argument
Complexiteit 2019/04 College 4 Vierde college complexiteit 26 februari 2019 Beslissingsbomen en selectie Toernooimethode Adversary argument 1 Complexiteit 2019/04 Zoeken: samengevat Ongeordend lineair
Nadere informatieGrafen deel 2 8/9. Zesde college
Grafen deel 2 8/9 Zesde college 1 Een Eulercircuit is een gesloten wandeling die elke lijn precies één keer bevat. traversable trail all edges distinct 8.5 rondwandeling zeven bruggenprobleem van Köningsbergen
Nadere informatieMinimum Spanning Tree
Minimum Spanning Tree Wat is MST? Minimum spanning tree De meest efficiënte manier vinden om een verbonden netwerk op te bouwen Wat is een tree/boom? Graaf G: een verzameling knopen (vertices): V een verzameling
Nadere informatieExamen Datastructuren en Algoritmen II
Tweede bachelor Informatica Academiejaar 2008 2009, eerste zittijd Examen Datastructuren en Algoritmen II Naam :.............................................................................. Lees elke
Nadere informatieUitwerking tentamen Algoritmiek 9 juni :00 17:00
Uitwerking tentamen Algoritmiek 9 juni 2015 14:00 17:00 1. Clobber a. Toestanden: m x n bord met in elk hokje een O, een X of een -. Hierbij is het aantal O gelijk aan het aantal X of er is hooguit één
Nadere informatieElfde 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 informatieExamen Algoritmen en Datastructuren III
Derde bachelor Informatica Academiejaar 2006 2007, eerste zittijd Examen Algoritmen en Datastructuren III Naam :.............................................................................. 1. (2 pt)
Nadere informatieAlgoritmen en programmeren: deel 1 - overzicht
Algoritmen en programmeren: deel 1 - overzicht Ruud van Damme Creation date: 15 maart 2005 Update: 3: september 2006, 5 november 2006, 7 augustus 2007 Overzicht 1 Inleiding 2 Algoritmen 3 Programmeertalen
Nadere informatieDiscrete Wiskunde 2WC15, Lente Jan Draisma
Discrete Wiskunde 2WC15, Lente 2010 Jan Draisma HOOFDSTUK 2 Gröbnerbases 1. Vragen We hebben gezien dat de studie van stelsels polynoomvergelijkingen in meerdere variabelen op natuurlijke manier leidt
Nadere informatieKortste pad algoritmen
Faculteit Wetenschappen Departement Wiskunde Kortste pad algoritmen Bachelorproef 2 Lukas Boelens Promotor: Prof. Philippe Cara 1 mei 2015 Inhoudsopgave 1 Inleiding 2 2 Inleide begrippen 2 3 Eindige metrische
Nadere informatieAmorized Analysis en Union-Find Algoritmiek
Amorized Analysis en Union-Find Vandaag Amortized analysis Technieken voor tijdsanalyse van algoritmen Union-find datastructuur Datastructuur voor operaties op disjuncte verzamelingen Verschillende oplossingen
Nadere informatieSnelle algoritmen voor Min en Max filters
Snelle algoritmen voor Min en Max filters Michael H.F. Wilkinson Instituut voor Wiskunde en Informatica Rijksuniversiteit Groningen 27 augustus 2007 Morfologie: Dilatie en Erosie 1 of 18 Links beeld X.
Nadere informatiestart -> id (k (f c s) (g s c)) -> k (f c s) (g s c) -> f c s -> s c
Een Minimaal Formalisme om te Programmeren We hebben gezien dat Turing machines beschouwd kunnen worden als universele computers. D.w.z. dat iedere berekening met natuurlijke getallen die met een computer
Nadere informatieOefententamen in2505-i Algoritmiek
TECHNISCHE UNIVERSITEIT DELFT Faculteit Elektrotechniek, Wiskunde en Informatica Oefententamen in2505-i Algoritmiek Maart 2007 Het gebruik van boek of aantekeningen tijdens dit tentamen is niet toegestaan.
Nadere informatieLokaal zoeken. Computationele Intelligentie. Een representatie van het kleuringsprobleem. Impliciete doeltoestanden. Lokaal zoeken
Lokaal zoeken Computationele Intelligentie Lokaal zoeken algoritmen voor lokaal zoeken zijn ontwikkeld voor problemen I met grote oplossingsdiepten; I waarbij een oplossing slechts een doeltoestand is;
Nadere informatieWorkshop FLL. Leer robots programmeren. Marieke Peelen Lennart de Graaf Daryo Verouden -
Workshop FLL Leer robots programmeren Marieke Peelen Lennart de Graaf Daryo Verouden - 1 Student-coaches 2 FIRST LEGO League 3 FLL Core values We zijn een team We doen zelf het werk met hulp van onze coaches.
Nadere informatieDiscrete Wiskunde, College 12. Han Hoogeveen, Utrecht University
Discrete Wiskunde, College 12 Han Hoogeveen, Utrecht University Dynamische programmering Het basisidee is dat je het probleem stap voor stap oplost Het probleem moet voldoen aan het optimaliteitsprincipe
Nadere informatie2WO12: Optimalisering in Netwerken
2WO12: Optimalisering in Netwerken Leo van Iersel Technische Universiteit Eindhoven (TU/E) en Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) 10 maart 2014 http://homepages.cwi.nl/~iersel/2wo12/ l.j.j.v.iersel@gmail.com
Nadere informatieVierde 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 informatieCover Page. The handle holds various files of this Leiden University dissertation.
Cover Page The handle http://hdl.handle.net/1887/62814 holds various files of this Leiden University dissertation. Author: Martindale, C.R. Title: Isogeny graphs, modular polynomials, and applications
Nadere informatieExamen Datastructuren en Algoritmen II
Tweede bachelor Informatica Academiejaar 2014 2015, eerste zittijd Examen Datastructuren en Algoritmen II Naam :.............................................................................. Lees de hele
Nadere informatieTW2020 Optimalisering
TW2020 Optimalisering Hoorcollege 12 Leo van Iersel Technische Universiteit Delft 7 december 2016 Leo van Iersel (TUD) TW2020 Optimalisering 7 december 2016 1 / 25 Volgende week: Study guide Vragenuurtje
Nadere informatie