Algorithmen und Datenstrukturen: Lernpaket

Formelsammlungen, die wichtigsten Lösungsschritte zu jedem Thema und 6 Übungsaufgaben, mit vollständigen Lösungen am Ende.

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1Formeln und Methoden

Graphentheorie

Handschlaglemma
Σ deg(v) = 2|E|
Vollständige Graphen
|E(Kn)| = n(n − 1)/2, |E(Km,n)| = m·n
Regulärer Graph
|E| = n·k/2
Baum und Wald
|E| = n − 1, |E| = n − c
Blätter eines Baums
L = 2 + Σ (deg(v) − 2) over deg(v) ≥ 3
Euler
Kreis: alle Grade gerade; Weg: genau 2 ungerade Grade
Hamilton-Kreise in Kn
(n − 1)!/2
Dijkstra-Aktualisierung
d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v))
Wege der Länge L
(Mᴸ)ij

Methode

  1. Schreibe den Grad jedes Knotens auf; die Grade summieren sich zum Doppelten der Kantenzahl.
  2. Prüfe bei Euler-Aufgaben, ob der Graph zusammenhängend ist, und zähle die Knoten mit ungeradem Grad.
  3. Verwende bei Bäumen n − 1 Kanten und das Handschlaglemma.
  4. Führe bei Dijkstra eine Tabelle der vorläufigen Abstände und schließe in jeder Runde den kleinsten noch offenen Knoten ab.
  5. Sortiere für einen minimalen aufspannenden Baum die Kanten nach Gewicht und überspringe jede Kante, die einen Kreis schließt (Kruskal), oder lass einen Baum von einem Startknoten aus wachsen (Prim).

2Übungsaufgaben

1.Algorithmen & KomplexitätMittel

Wie viele Vergleiche braucht die binäre Suche im Worst Case ungefähr bei einem sortierten Array mit 1,000,000 Elementen?

  1. AEtwa 500,000
  2. BEtwa 20
  3. CEtwa 100
  4. DEtwa 1,000
2.Algorithmen & KomplexitätSchwer

Was musst du tun, um zu zeigen, dass ein neues Problem X NP-schwer ist?

  1. AZeigen, dass X für kleine Eingaben keinen polynomiellen Algorithmus hat
  2. BZeigen, dass X in polynomieller Zeit überprüft werden kann
  3. CEin bekanntes NP-schweres Problem in polynomieller Zeit auf X reduzieren
  4. DX in polynomieller Zeit auf ein bekanntes NP-schweres Problem reduzieren
3.DatenstrukturenMittel

Eine Queue wird mit zwei Stacks implementiert: push auf einen „in“-Stack und pop von einem „out“-Stack, der aus „in“ nachgefüllt wird, wenn er leer ist. Wie hoch sind die amortisierten Kosten pro Operation?

  1. AO(log n)
  2. BO(n²)
  3. CO(1)
  4. DO(n)
4.DatenstrukturenSchwer

Welche Datenstruktur ermöglicht einen LRU-Cache (least recently used) mit get und put in O(1)?

  1. ANur ein Stack
  2. BNur ein binärer Suchbaum
  3. CEin einzelnes sortiertes Array
  4. DEine Hashmap kombiniert mit einer doppelt verketteten Liste
5.GraphentheorieMittel
ABCDEFGEuler-KreisEuler-Weg, kein Kreiskeines von beiden

Hat der zusammenhängende Graph einen Euler-Kreis, einen Euler-Weg, der kein Kreis ist, oder keines von beiden? Klicke deine Antwort an.

|V| = 7|E| = 7
  1. 1Euler-Kreis
  2. 2Euler-Weg, kein Kreis
  3. 3keines von beiden
6.GraphentheorieSchwer
91193211124ABCDEF

Der Dijkstra-Algorithmus läuft von A aus. Klicke den Knoten an, der in Runde 3 abgeschlossen (endgültig gemacht) wird; A selbst ist Runde 1.

Start: ARunde 3
  1. 1A
  2. 2B
  3. 3C
  4. 4D
  5. 5E
  6. 6F

3Lösungen

1.Algorithmen & Komplexität

Antwort: B · Etwa 20

Warum das die Antwort ist

220 ≈ 1,048,576, also bleibt nach etwa 20 Halbierungen nur ein Element übrig.

Antwort

B · Etwa 20
2.Algorithmen & Komplexität

Antwort: C · Ein bekanntes NP-schweres Problem in polynomieller Zeit auf X reduzieren

Warum das die Antwort ist

Lässt sich ein bekanntes schweres Problem effizient in X umformen, würde ein schneller Algorithmus für X auch das bekannte Problem lösen.

Antwort

C · Ein bekanntes NP-schweres Problem in polynomieller Zeit auf X reduzieren
3.Datenstrukturen

Antwort: C · O(1)

Warum das die Antwort ist

Jedes Element wird insgesamt höchstens zweimal abgelegt und entnommen; obwohl ein einzelnes Nachfüllen O(n) dauern kann, ist der Durchschnitt über eine Folge O(1).

Antwort

C · O(1)
4.Datenstrukturen

Antwort: D · Eine Hashmap kombiniert mit einer doppelt verketteten Liste

Warum das die Antwort ist

Die Hashmap findet Knoten in O(1), und die doppelt verkettete Liste verschiebt zugegriffene Elemente nach vorne und entfernt hinten in O(1).

Antwort

D · Eine Hashmap kombiniert mit einer doppelt verketteten Liste
5.Graphentheorie

Antwort: Euler-Weg, kein Kreis

Euler, Hamilton und Bäume: Ein zusammenhängender Graph hat einen Euler-Kreis (jede Kante einmal, zurück zum Start), wenn jeder Knoten geraden Grad hat, und einen Euler-Weg, der kein Kreis ist, wenn genau zwei Knoten ungeraden Grad haben; der Weg verläuft dann von einem ungeraden Knoten zum anderen. Ein Hamilton-Kreis besucht jeden Knoten einmal; Kn hat (n − 1)!/2 davon. Ein Baum mit n Knoten hat n − 1 Kanten, und ein zusammenhängender Graph mit m Kanten behält einen aufspannenden Baum, wenn man m − n + 1 Kanten entfernt.

Grade

deg(A) = 1, deg(B) = 2, deg(C) = 2, deg(D) = 2, deg(E) = 4, deg(F) = 1, deg(G) = 2

Ungerade Knoten

A, F → 2
Euler-Weg, kein Kreis

Antwort

Euler-Weg, kein Kreis

Der Euler-Weg beginnt an einem ungeraden Knoten und endet am anderen.

6.Graphentheorie

Antwort: C

Kürzeste Wege und aufspannende Bäume: Der Dijkstra-Algorithmus schließt in jeder Runde einen Knoten ab: den offenen Knoten mit dem kleinsten vorläufigen Abstand. Sein Abstand ist dann endgültig, und jeder Nachbar v erhält d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v)). Der Kruskal-Algorithmus baut einen minimalen aufspannenden Baum auf, indem er die Kanten von leicht nach schwer nimmt und jede Kante überspringt, die einen Kreis schließen würde; der Prim-Algorithmus lässt einen Baum von einem Startknoten aus wachsen, indem er immer die leichteste Kante hinzufügt, die aus ihm herausführt. Ein aufspannender Baum mit n Knoten hat n − 1 Kanten.

Dijkstra Runde für Runde

1. A (0): B: 9, C: 11
2. B (9): D: 12, E: 13
3. C (11)
4. D (12): F: 24
5. E (13)
6. F (24)

Runde 3

C

Antwort

C

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