Estructuras de datos y algoritmos: pack de repaso

Hojas de fórmulas, los pasos clave de los métodos de cada tema y 6 problemas de práctica, con las soluciones completas al final.

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1Fórmulas y métodos

Teoría de grafos

Lema del apretón de manos
Σ deg(v) = 2|E|
Grafos completos
|E(Kn)| = n(n − 1)/2, |E(Km,n)| = m·n
Grafo regular
|E| = n·k/2
Árbol y bosque
|E| = n − 1, |E| = n − c
Hojas de un árbol
L = 2 + Σ (deg(v) − 2) over deg(v) ≥ 3
Euler
circuito: todos los grados pares; camino: exactamente 2 grados impares
Circuitos de Hamilton en Kn
(n − 1)!/2
Actualización de Dijkstra
d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v))
Recorridos de longitud L
(Mᴸ)ij

Método

  1. Anota el grado de cada vértice; los grados suman el doble del número de aristas.
  2. En las preguntas de Euler, comprueba que el grafo sea conexo y cuenta los vértices de grado impar.
  3. En los árboles, usa n − 1 aristas y el lema del apretón de manos.
  4. En Dijkstra, lleva una tabla de distancias provisionales y fija en cada ronda el vértice no fijado de menor distancia.
  5. Para un árbol generador mínimo, ordena las aristas por peso y descarta toda arista que cierre un ciclo (Kruskal), o haz crecer un único árbol desde un vértice inicial (Prim).

2Problemas de práctica

1.Algoritmos y complejidadMedia

Ordenas una vez un array de n elementos y después respondes a k consultas de pertenencia con búsqueda binaria. ¿Cuál es el coste total?

  1. AO(k n log n)
  2. BO(nk)
  3. CO(n log n + k log n)
  4. DO(n + k)
2.Algoritmos y complejidadDifícil

¿Cómo se clasifica el problema del viajante?

  1. ALa versión de decisión es NP-completa y la de optimización es NP-difícil
  2. BEs indecidible
  3. CLa versión de decisión está en P, pero la de optimización es NP-completa
  4. DEstá en P porque el algoritmo de Dijkstra lo resuelve visitando cada ciudad una vez
3.Estructuras de datosMedia

¿Cuánto se tarda en comprobar si existe la arista (u, v) con una matriz de adyacencia?

  1. AO(1)
  2. BO(E)
  3. CO(log V)
  4. DO(V)
4.Estructuras de datosDifícil

En el algoritmo de Kruskal para el árbol de expansión mínima, ¿para qué se usa la estructura union-find?

  1. APara almacenar la distancia actual de cada vértice al origen durante la búsqueda
  2. BPara comprobar si los dos extremos de una arista ya están conectados
  3. CPara elegir el vértice inicial
  4. DPara ordenar las aristas por peso
5.Teoría de grafosMedia
ABCDEFCircuito eulerianoCamino euleriano, sin circuitoninguna de las dos

¿Tiene el grafo conexo un circuito euleriano, un camino euleriano que no es un circuito, o ninguno de los dos? Haz clic en tu respuesta.

|V| = 6|E| = 7
  1. 1Circuito euleriano
  2. 2Camino euleriano, sin circuito
  3. 3ninguna de las dos
6.Teoría de grafosDifícil
8388101615ABCDEF

El algoritmo de Dijkstra se ejecuta desde A. Haz clic en el vértice que se fija (se hace permanente) en la ronda 3; la propia A es la ronda 1.

inicio: Aronda 3
  1. 1A
  2. 2B
  3. 3C
  4. 4D
  5. 5E
  6. 6F

3Disoluciones

1.Algoritmos y complejidad

Respuesta: C · O(n log n + k log n)

Por qué esta es la respuesta

Ordenar cuesta O(n log n) y cada consulta O(log n); esto supera a k recorridos lineales (O(nk)) cuando k es grande.

Respuesta

C · O(n log n + k log n)
2.Algoritmos y complejidad

Respuesta: A · La versión de decisión es NP-completa y la de optimización es NP-difícil

Por qué esta es la respuesta

«¿Hay un recorrido de longitud como mucho k?» es NP-completo; hallar el recorrido más corto es NP-difícil, porque es al menos igual de difícil.

Respuesta

A · La versión de decisión es NP-completa y la de optimización es NP-difícil
3.Estructuras de datos

Respuesta: A · O(1)

Por qué esta es la respuesta

La entrada de la fila u y la columna v indica de inmediato si la arista existe; con una lista de adyacencia puede ser necesario recorrer los vecinos de u.

Respuesta

A · O(1)
4.Estructuras de datos

Respuesta: B · Para comprobar si los dos extremos de una arista ya están conectados

Por qué esta es la respuesta

Find indica si ambos extremos están en la misma componente; si no lo están, se añade la arista y union fusiona las componentes.

Respuesta

B · Para comprobar si los dos extremos de una arista ya están conectados
5.Teoría de grafos

Respuesta: Circuito euleriano

Euler, Hamilton y árboles: un grafo conexo tiene un circuito euleriano (cada arista una vez, volviendo al inicio) cuando todos los vértices tienen grado par, y un camino euleriano que no es un circuito cuando exactamente dos vértices tienen grado impar; entonces el camino va de un vértice impar al otro. Un circuito hamiltoniano visita cada vértice una vez; Kn tiene (n − 1)!/2 de ellos. Un árbol de n vértices tiene n − 1 aristas, y un grafo conexo con m aristas conserva un árbol generador tras quitarle m − n + 1 aristas.

Grados

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

Vértices impares

0
Circuito euleriano

Respuesta

Circuito euleriano
6.Teoría de grafos

Respuesta: B

Caminos mínimos y árboles generadores: el algoritmo de Dijkstra fija un vértice por ronda: el vértice no fijado con la menor distancia provisional. Su distancia es entonces definitiva, y cada vecino v recibe d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v)). El algoritmo de Kruskal construye un árbol generador mínimo tomando las aristas de la más ligera a la más pesada y descartando toda arista que cierre un ciclo; el algoritmo de Prim hace crecer un único árbol desde un vértice inicial añadiendo siempre la arista más ligera que sale de él. Un árbol generador de n vértices tiene n − 1 aristas.

Dijkstra ronda a ronda

1. A (0): B: 8, C: 3
2. C (3): E: 11
3. B (8)
4. E (11): D: 21, F: 17
5. F (17): D: 18
6. D (18)

ronda 3

B

Respuesta

B

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