Algoritmi e strutture dati: pacchetto last-minute

Formulari, i passaggi chiave del metodo per ogni argomento e 6 esercizi, con le soluzioni complete in fondo.

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1Formule e metodi

Teoria dei grafi

Lemma delle strette di mano
Σ deg(v) = 2|E|
Grafi completi
|E(Kn)| = n(n − 1)/2, |E(Km,n)| = m·n
Grafo regolare
|E| = n·k/2
Albero e foresta
|E| = n − 1, |E| = n − c
Foglie di un albero
L = 2 + Σ (deg(v) − 2) over deg(v) ≥ 3
Eulero
circuito: tutti i gradi pari; cammino: esattamente 2 gradi dispari
Cicli hamiltoniani in Kn
(n − 1)!/2
Aggiornamento di Dijkstra
d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v))
Cammini di lunghezza L
(Mᴸ)ij

Metodo

  1. Scrivi il grado di ogni vertice; la somma dei gradi è il doppio del numero di lati.
  2. Nelle domande su Eulero, verifica che il grafo sia connesso e conta i vertici di grado dispari.
  3. Per gli alberi, usa n − 1 lati e il lemma delle strette di mano.
  4. Per Dijkstra, tieni una tabella delle distanze provvisorie e a ogni passo fissa il vertice non ancora fissato con la distanza minima.
  5. Per un albero di copertura minimo, ordina i lati per peso e salta ogni lato che chiude un ciclo (Kruskal), oppure fai crescere un solo albero a partire da un vertice iniziale (Prim).

2Esercizi

1.Algoritmi e complessitàMedia

La complessità temporale del Fibonacci ricorsivo ingenuo (fib(n) = fib(n−1) + fib(n−2)) è:

  1. ACostante
  2. BLineare
  3. CLogaritmica
  4. DEsponenziale
2.Algoritmi e complessitàDifficile

Quale limite è corretto per log(n!)?

  1. AΘ(log n)
  2. BΘ(n log n)
  3. CΘ(n²)
  4. DΘ(n)
3.Strutture datiMedia

Perché in pratica percorrere un array è spesso molto più veloce che percorrere una lista concatenata della stessa lunghezza?

  1. AGli array usano meno istruzioni per confrontare i valori
  2. BLa visita di un array è O(1) in totale, mentre quella di una lista concatenata è O(n)
  3. CLe liste concatenate memorizzano sempre gli elementi su disco
  4. DGli elementi dell'array sono contigui, quindi sfruttano bene la cache della CPU
4.Strutture datiDifficile

In che modo un radix tree (trie compresso) migliora un trie semplice?

  1. AOrdina i figli di ogni nodo per frequenza
  2. BConserva solo la prima lettera di ogni parola
  3. CMemorizza ogni parola in una tabella hash alla radice invece che in nodi separati
  4. DFonde le catene di nodi con un solo figlio in un unico arco etichettato con una stringa
5.Teoria dei grafiMedia

Un grafo connesso ha 20 vertici e 25 lati. Quanti lati k vanno tolti per ottenere un albero di copertura?

|V| = 20|E| = 25
k =
6.Teoria dei grafiDifficile
64111092277ABCDEFG

Usa l’algoritmo di Dijkstra per trovare la lunghezza d(F) del cammino minimo da A a F nel grafo pesato.

partenza: Aarrivo: F
d(F) =

3Soluzioni

1.Algoritmi e complessità

Risposta: D · Esponenziale

Perché è questa la risposta

L'albero delle chiamate cresce all'incirca come φⁿ (circa 1,618ⁿ). La memoizzazione la riduce a O(n).

Risposta

D · Esponenziale
2.Algoritmi e complessità

Risposta: B · Θ(n log n)

Perché è questa la risposta

log(n!) ≤ n log n, e gli n / 2 fattori più grandi danno log(n!) ≥ (n / 2) log(n / 2); per questo l'ordinamento per confronti richiede Ω(n log n).

Risposta

B · Θ(n log n)
3.Strutture dati

Risposta: D · Gli elementi dell'array sono contigui, quindi sfruttano bene la cache della CPU

Perché è questa la risposta

La memoria contigua offre una buona località dei riferimenti, mentre i nodi collegati possono essere sparsi e causare molti cache miss.

Risposta

D · Gli elementi dell'array sono contigui, quindi sfruttano bene la cache della CPU
4.Strutture dati

Risposta: D · Fonde le catene di nodi con un solo figlio in un unico arco etichettato con una stringa

Perché è questa la risposta

Comprimere i cammini privi di ramificazioni riduce il numero di nodi e la memoria usata, mantenendo la ricerca per prefisso.

Risposta

D · Fonde le catene di nodi con un solo figlio in un unico arco etichettato con una stringa
5.Teoria dei grafi

Risposta: k = 6

Eulero, Hamilton e alberi: un grafo connesso ha un circuito euleriano (ogni lato una volta, di nuovo al punto di partenza) quando ogni vertice ha grado pari, e un cammino euleriano che non è un circuito quando esattamente due vertici hanno grado dispari; il cammino va allora da un vertice dispari all’altro. Un ciclo hamiltoniano visita ogni vertice una volta; Kn ne ha (n − 1)!/2. Un albero con n vertici ha n − 1 lati, e un grafo connesso con m lati mantiene un albero di copertura dopo aver tolto m − n + 1 lati.

Lati di un albero di copertura

20 − 1 = 19

Lati da togliere

k = 25 − 19 = 6

Risposta

k = 6
6.Teoria dei grafi

Risposta: d(F) = 22

Cammini minimi e alberi di copertura: l’algoritmo di Dijkstra fissa un vertice per passo: il vertice non fissato con la distanza provvisoria minima. La sua distanza è allora definitiva, e ogni vertice adiacente v riceve d(v) = min(d(v), d(u) + w(u, v)). L’algoritmo di Kruskal costruisce un albero di copertura minimo prendendo i lati dal più leggero al più pesante e saltando ogni lato che chiuderebbe un ciclo; l’algoritmo di Prim fa crescere un solo albero da un vertice iniziale aggiungendo sempre il lato più leggero che ne esce. Un albero di copertura di n vertici ha n − 1 lati.

Dijkstra passo per passo

Ogni riga: il vertice fissato, la sua distanza definitiva e i vertici adiacenti la cui distanza migliora.

A (0): B: 6, C: 4
C (4): G: 6
B (6): D: 16
G (6): D: 13, E: 13
D (13)
E (13): F: 22
F (22)

Cammino minimo

A → C → G → E → F
d(F) = 22

Risposta

d(F) = 22

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